vit专题
ViT：4 Pruning
实时了解业内动态，论文是最好的桥梁，专栏精选论文重点解读热点论文，围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型重新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏。技术宅麻烦死磕AI架构设计。 视觉转换器（ViT）架构已经广受欢迎，并广泛用于计算机视觉应用。然而，随着 Vi
基于VIT获取天气信息的RT语音识别系统
基于VIT获取天气信息的RT语音识别系统 一， 文档简介二， 相关准备2.1 天气API平台2.2 postman测试天气API2.3 VIT自定义命令 三， 代码讲解3.1 LWIP socket 客户端代码获取天气API3.2 VIT识别自定义代码添加3.3 语音识别天气信息 四， 测试结果五， 问题总结5.1 LWIP获取天气失败5.2 VIT LWIP融合内存不足5.3 中文打印
【深度学习】解析Vision Transformer (ViT): 从基础到实现与训练
之前介绍： https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/132061304 文章目录 背景实现代码示例解释 训练数据准备模型定义训练和评估总结 Vision Transformer（ViT）是一种基于transformer架构的视觉模型，它最初是由谷歌研究团队在论文《An Image is Worth 16x
新一代大核卷积反超ViT和ConvNet！同参数量下性能、精度、速度完胜
大核卷积网络是CNN的一种变体，也是深度学习领域的一种重要技术，它使用较大的卷积核来处理图像数据，以提高模型对视觉信息的理解和处理能力。 这种类型的网络能够捕捉到更多的空间信息，因为它的大步长和大感受野可以一次性覆盖图像的更多区域。比如美团提出的PeLK网络，内核大小可以达到101x101，同参数量下性能反超 ViT，目前已被CVPR 2024收录。 更值得一提的，大核卷积网络不仅在性能上有所
论文阅读：H-ViT，一种用于医学图像配准的层级化ViT
来自CVPR的一篇文章，https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Ghahremani_H-ViT_A_Hierarchical_Vision_Transformer_for_Deformable_Image_Registration_CVPR_2024_paper.pdf 用CNN+Transformer混合模型做图像配准。可变
Python深度学习基于Tensorflow（17）基于Transformer的图像处理实例VIT和Swin-T
文章目录 VIT 模型搭建Swin-T 模型搭建参考 这里使用 VIT 和 Swin-T 在数据集 cifar10 上进行训练 VIT 模型搭建 导入需要的外部库 import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.gridspec as
ViT：2 理解CLIP
大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏。技术宅麻烦死磕AI架构设计。 语言-图像对比的预训练模型（CLIP）是由OpenAI开发的多模态学习架构
LeMeViT：具有可学习元令牌的高效ViT
本文提出使用可学习的元令牌来制定稀疏令牌，这有效地学习了关键信息，同时提高了推理速度。从技术上讲，主题标记首先通过交叉关注从图像标记中初始化。提出了双交叉注意（DCA）来促进图像令牌和元令牌之间的信息交换，其中它们在双分支结构中交替充当查询和密钥（值）令牌，与自注意相比，显著降低了计算复杂度。通过在具有密集视觉标记的早期阶段使用DCA，获得了不同大小的分层结构LeMeViT。在分类和密集预测任
（2024，Vision-LSTM，ViL，xLSTM，ViT，ViM，双向扫描）xLSTM 作为通用视觉骨干
Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 公和众与号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 2 方法 3 实验 3.1 分类设计 4 结论 0. 摘要 Transformer 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干网络，尽管它最初是为自然语言处理引入的。
（2024，ViT，小波变换，图像标记器，稀疏张量）基于小波的 ViT 图像标记器
Wavelet-Based Image Tokenizer for Vision Transformers 公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0 摘要 1 引言 3 基于小波的图像压缩简介 4 图像标记器 4.1 像素空间标记嵌入 4.2 语义标记嵌入 4.3 Transformer 层的操作计数
Stable Diffusion——U-ViT用于扩散建模的 ViT 主干网
1.概述 扩散模型是最近出现的强大的深度生成模型，可用于生成高质量图像。扩散模型发展迅速，可应用于文本到图像生成、图像到图像生成、视频生成、语音合成和 3D 合成。 除了算法的改进，骨干网的改进在扩散建模中也发挥着重要作用。一个典型的例子是基于卷积神经网络（CNN）的 U-Net，它已被用于之前的研究中。 基于 CNN 的 UNet 的特点是一系列下采样块、一系列上采样块以及这些组之间的长跳接
Vision Transformer (ViT)浅析
Vision Transformer (ViT) 概述 为了将Transformer引入视觉任务，Google团队开发出了Vision Transformer (ViT)，其中ViT模型以及变种在图像分类任务上一骑绝尘 ViT的结构 ViT首先将图像( R H × W × C \mathbb{R}^{H\times W\times C} RH×W×C)划分为多个Patch( P ×
图像分类：Pytorch实现Vision Transformer（ViT）进行图像分类
图像分类：Pytorch实现Vision Transformer（ViT）进行图像分类 前言相关介绍ViT模型的基本原理：ViT的特点与优势：ViT的缺点：应用与拓展： 项目结构具体步骤准备数据集读取数据集设置并解析相关参数定义网络模型定义损失函数定义优化器训练 参考 前言 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入人工智能知识点专栏、Pyth
YOLOv5算法进阶改进（20）— 更换主干网络之RepViT | 从ViT视角重新审视移动CNN
前言：Hello大家好，我是小哥谈。RepViT是一种基于Transformer的视觉模型，它的全称是Representation Learning with Visual Tokens。与传统的卷积神经网络不同，RepViT使用了Transformer的自注意力机制来提取图像中的特征。具体来说，RepViT将图像分成若干个视觉标记（visual tokens），然后将这些标记作为Trans
ViT：拉开Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的序幕 | ICLR 2021
论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。在许多图像分类数据集上都符合或超过了SOTA，同时预训练的成本也相对较低 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for
Vit模型初始化参数。余弦退火（Cosine Annealing）。模型训练。VisualDL。模型测试。
目录 Vit模型初始化参数。 余弦退火（Cosine Annealing）。 模型训练。 VisualDL。
YOLOv9改进策略 ：block优化 | 无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023 RIFormer
💡💡💡本文改进内容： token mixer被验证能够大幅度提升性能，但典型的token mixer为自注意力机制，推理耗时长，计算代价大，而RIFormers是无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 ，在保证性能的同时足够轻量化。 💡💡💡RIFormerBlock引入到YOLOv9，多个数据集验证能够大幅度涨点 改进结构图如下：
Vit Transformer
一 VitTransformer 介绍 vit : An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 论文是基于Attention Is All You Need，由于图像数据和词数据数据格式不一样，经典的transformer不能处理图像数据，在视觉领域的应用有限。本文提出
【ViT系列】TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.17132.pdf 代码链接：https://github.com/DaiShiResearch/TransNeXt 一、摘要 1、引入了Pixel-focused Attention（PFA），它采用双路径设计。在一个路径中，每个查询对其最近邻特征具有细粒度的注意力，而在另一个路径中，每个查询对空间下采样特征具有粗粒度的注
Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenar
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf 代码地址：https Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenar 一、引言二、实现细节一、Next Convolution Block (NCB)二、Mu
Yolov8轻量级：Next-vit，用于现实工业场景的下一代视觉 Transformer
1.Next-vit介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？ 主要贡献总结如下：
TransNeXt：ViT的鲁棒Foveal视觉感知
文章目录 摘要1、引言2、相关工作3、方法3.1、聚合像素焦点注意力3.1.1、像素焦点注意力3.1.2、在单个混合器中聚合不同的注意力3.1.3、克服多尺度图像输入3.1.4、特征分析 3.2、卷积门控单元（Convolutional GLU）3.2.1、动机3.2.2、重新思考通道混合器设计 3.3、TransNeXt的架构设计 4、实验
基于pytorch的视觉变换器-Vision Transformer(ViT)的介绍与应用
近年来，计算机视觉领域因变换器模型的出现而发生了革命性变化。最初为自然语言处理任务设计的变换器，在捕捉视觉数据的空间依赖性方面也显示出了惊人的能力。视觉变换器（Vision Transformer，简称ViT）就是这种变革的一个典型例子，它提出了一种新颖的架构，在各种图像分类任务上实现了最先进的性能。 在这篇文章中，我们将一起构建我们自己的视觉变换器模型，使用PyTorch进行实现。通过逐步分解
【ViT】Vision Transformer的实现01 patch embedding
对于224*224的图像，将它输入到Transformer里面，就需要将图像展开成一系列的token， 如果逐像素视为token进行注意力的计算，难免计算量太大，因此一个更加合理的想法是将图像划分为一个个的patch 将每个patch进行embedding 现在对于一个224224的图像，我们设置每个patch图像块的尺寸是16，因此呢，我们可以从H和W两个维度将原图像进行分割， 224/16