ViT：1 从DETR说起

最新推荐文章于 2025-04-06 22:36:52 发布
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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。若对于构建生产级别架构则可以关注

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【计算机视觉】ViT：Vision Transformer 讲解
LJR的博客
03-18 1273
ViT vision transformer BERT NLP CV 图像分类 CLS encoder 全局平均池化 Global Average Pooling GAP patch 注意力 attention 归纳偏置 ResNet BiT CNNs 局部相关性（locality）和平移不变性（translation equivariance） Hybrid 预训练 微调 pretrain fine-tune
目标检测-Transformer-ViT和DETR
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
02-23 3163
随着Transformer爆火以来，NLP领域迎来了大模型时代，成为AI目前最先进和火爆的领域，介于Transformer的先进性，基于Transformer架构的CV模型也开始涌现。本文介绍一下最先得到可靠应用的简单模型：ViT（Vision Transformer）、DETR（Detection Transformer）。在COCO数据集上的性能，DETR和一个训练好的Faster R-CNN baseline是差不多的，无论从内存、速度还是精度来说。
VisionTransformer[VIT]，DETR
To be a better man
04-03 2670
参考资料 Vision Transformer（ViT）PyTorch代码全解析（附图解）_Adenialzz的博客-优快云博客_vit-pytorch 神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解_Bubbliiiing的博客-优快云博客
深度学习之NLP学习笔记（五）—DETR与ViT
Jeremy_lf的博客
03-14 2037
AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS ：TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE End-to-End Object Detection with Transformers
[模型学习与对比]DETR和ViT
anormalcell的博客
02-20 2593
介绍DETR和ViT的原理，并做对比
学习视觉CV Transformer （3）--ViT、DETR的原理及代码分析
weixin_42495721的博客
10-24 649
CV Transformer --ViT、DETR的原理及代码分析
PyTorch-Pretrained-ViT:PyTorch中的视觉变压器（ViT）
05-07
ViT PyTorch 快速开始 使用pip install pytorch_pretrained_vit安装，并使用以下命令加载经过预训练的ViT： from pytorch_pretrained_vit import ViT model = ViT ( 'B_16_imagenet1k' , pretrained = True ) 或...
CAS-ViT实战：使用CAS-ViT实现图像分类任务
08-22
CAS-ViT（Convolutional Additive Self-attention Vision Transformer）通过一系列创新，成功实现了计算与效率的平衡。其核心在于提出了一种新颖的加性相似度函数和卷积加性标记混合器（Convolutional Additive ...
Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet | 全面超越ResNet
王博（Kings）的博客
01-30 6765
与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计思想引导ViT的骨干设计。最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且参数量与计算量显著降低；与此同时，在轻量化方面，所提方法只需简单减少深度与隐含层维度即可取得优于精心设计的MobileNet系列方案的性能..
VIT、Swim-trans、DETR最全流程讲解
weixin_43702653的博客
07-30 1319
VIT、Swim-trans、DETR最全流程讲解
乱七八糟的笔记：Transformer/ViT/Swin transformer/DETR
m0_48610901的博客
03-18 1254
看B站沐神的课的即时笔记，乱但需要留一份。
Transformer、VIT、SWin-TR、DETR的网络结构和改进思路
qq_53061668的博客
12-16 756
具体来讲，ViT算法中，会将整幅图像拆分成小图像块，然后把这些小图像块的线性嵌入序列作为Transformer的输入送入网络，然后使用监督学习的方式进行图像分类的训练。由于Transformer本质上是一个序列转换的作用，因此，可以将DETR视为一个从图像序列到一个集合序列的转换过程。相比于ViT网络架构，Swin Transformer考虑了多尺度下的图像，可以看到如下图所示：其通过不断的下采样，在多个图像的尺度维度进行检测，这样的话直观上可以很好的解决我们先前说的视觉实体的规模尺度的大小不同的问题。
图像生成发展起源：从VAE、扩散模型DDPM、DDIM到DETR、ViT、Swin transformer
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结构之法 算法之道
04-30 3万+
2018年我写过一篇博客，叫：《》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如随着2019 CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)之后，自此CV迎来了生成式下的多模态时代但看这些模型接二连三的横空出世，都不用说最后爆火的GPT4，便可知不少CV同学被卷的不行。
transformer、vit-transformer、swin-transformer以及DETR的概念与区别
Joining667的博客
08-05 1035
Transformer、ViT (Vision Transformer) 、Swin Transformer 和DETR是深度学习领域中的不同架构，它们在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中都有应用。
Transformer研究综述（BERT，GPT-3，ViT，DETR...）
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
03-10 4378
最近整理了一些关于Transformer模型的研究综述，从17年Google最先提出到后来Transformer横扫各大NLP任务，到后来的视觉Transformer，参考文献附在最后，大家一起交流学习。 Google在2017年首次提出Transformer模型[1]，如图1所示，该模型使用编码器和解码器的堆叠自注意层和点向全连接层并使用Attention替换了原来Seq2Seq模型中的循环结构，避免了重复和卷积。Transformer模型的出现使得NLP领域各项任务性能得到极大提升。 图1.Tr
目标检测之DETR
qq_41917697的博客
02-19 5282
目标检测之DETR前言网络结构 前言 《End-to-End Object Detection with Transformers》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf DEtection with TRansformers是在2020年ECCV上发表的，性能虽然不是很能打，尤其是在小目标上的精度不太行；但是作为Transformer用在目标检测领域的开山之作，还是有很多可以借鉴的地方。 在这之前建议可以先看一下ViT的工作，Vision Transforme
计算机视觉中的Transformer
小白学视觉
01-18 5844
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 推荐阅读 42个pycharm使用技巧，瞬间从黑铁变王者Google C++项目编程风格指南 ...
24统计建模国奖论文写作框架2（机器学习+自然语言处理类）（附原文《高校负面舆情成因与演化路径研究》）
Hou556的博客
04-06 301
情感演化分析，用到了Attention-BiLSTM（融合模型）整体来看内容丰富度和模型都比较高级，不愧为国奖。每个小部分的分析都用到了一个机器学习模型。基于QCA方法的高校负面舆情成因分析。演化分析，用到了CNM社群发现算法。典型案例的选取与娱乐时期的划分。典型案例的高校舆情主题演化分析。典型案例的高校舆情社群演化分析。典型案例的高校舆情情感演化分析。高效负面舆情热点变化趋势分析。高校负面舆情变量的选取与赋值。高效负面舆情热点词频分析。案例数据的获取与处理。
NLP 梳理01 — 文本预处理和分词
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gongdiwudu的专栏
04-06 710
本文总结了在NLP处理中，进行文本预处理的一些内容、步骤、处理工具包应用。对于初学者具有深刻学习和实验指导意义。
T2T-ViT：新突破，81.5% top1-acc在ImageNet上
描述中提到的“在ImageNet上从头开始培训视觉变形金刚”指的是使用ImageNet数据集对T2T-ViT模型进行从零开始的训练。ImageNet是一个大规模的图像数据库，广泛用于图像识别的研究和开发中。T2T-ViT-14模型具有21.5M...
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