Visual Transformer (ViT) 代码实现 PyTorch版本-是一个详细的说明

已于 2022-03-31 10:40:08 修改
阅读量648 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： windows 1024程序员节 其他
于 2022-03-30 19:05:46 首次发布
原文链接：https://www.jianshu.com/p/06a40338dc7c

@[TOC](Visual Transformer (ViT) 代码实现 PyTorch版本-是一个详细的说明)
英文原版：https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/ViT
中文翻译版：https://www.jianshu.com/p/06a40338dc7c
Visual Transformer (ViT）模型内容说明：https://www.jianshu.com/p/d4bc4f540c62

注意一点：ViT需要在海量数据集上预训练，然后在下游数据集上进行微调才能取得较好的效果，否则效果不如ResNet50等基于CNN的模型。

怀山襄陵_
关注
深度学习论文: Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition及其PyTorch实现
mingo_敏
12-02 2609
通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。
详细说说VIT架构和Transformer架构的异同
强化学习曾小健
12-11 1310
ViT是将Transformer架构应用于视觉领域的一种创新尝试，它通过自注意力机制对图像进行建模。然而，由于两者在输入数据结构、架构设计及应用场景上的不同，导致它们各自在各自领域内有着不同的优势和劣势。Transformer更适合处理序列数据，而ViT则为视觉任务提供了一种新的思路和方法。ViT（Vision Transformer）和Transformer架构在计算机视觉和自然语言处理领域都有广泛的应用。它们虽然共享一些核心组件，但在设计和应用上存在显著差异。通过上述步骤，ViT将。
ViT模型——pytorch实现
Peach_____的博客
01-26 3069
【代码】ViT模型——pytorch实现。
Vision Transformer (ViT)模型与代码实现（PyTorch）
weixin_44790306的博客
05-30 1万+
文章目录摘要一. Visual Transformer (ViT)模型1.1 ViT模型整体结构1.2小结二. VIT 代码实现PyTorch版本 摘要 一. Visual Transformer (ViT)模型 论文源地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929 参考博客地址：VIT详细讲解 1.1 ViT模型整体结构 ViT模型是基于Transformer的模型在CV视觉领域的开篇之作，本篇将尽可能简洁地介绍一下ViT模型的整体架构以及基本原理。ViT模型是基于Transfor
Vision Transformer (ViT) 代码实现PyTorch版本
一直特立独行的猫
03-25 5805
Vision Vision Transformer代码实现PyTorch版本简介ViT模型整体结构DataPatches EmbeddingsCLS TokenPosition EmbeddingTransformer Encoder BlockAttentionResidualsMLPTransformer EncoderMLP Head参考文献 简介 本文的目的是通过实际代码编写来实现ViT模型，进一步加对ViT模型的理解，如果还不知道ViT模型的话，可以看这个博客了解一下ViT的整体结构。 本文整体上
【深度学习】ViT模型详解与Pytorch代码实现
fengdu78的博客
01-23 382
介绍使用PyTorch 从头开始实现 ViT模型代码，在 CIFAR-10 数据集上训练ViT模型 以完成图像分类。ViT的架构ViT 的架构受到 BERT 的启发，BERT 是一种仅编码器的 transformer 模型，通常用于文本分类或命名实体识别等 NLP 监督学习任务。ViT 背后的主要思想是，图像可以看作是一系列的补丁，在 NLP 任务中可以被视为令牌输入图像被分割成小块，然后被...
ViT-pytorch:视觉变压器的Pytorch重新实现（图像值得16x16字
03-18
视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ，Alexey Dosovitskiy，Lucas Beyer，Alexander Kolesnikov，Dirk Weissenborn，翟小华，Thomas Unterthiner，Mostafa Dehghani一起发布， Matthias Minderer，Georg Heigold，Sylvain Gelly，Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明，将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练，在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序，可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类，作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先​​训练的模型（
Pytorch下Vision Transformer（ViT）图像分类实现详解
资源摘要信息:"本文主要介绍如何使用PyTorch框架来实现Vision Transformer（ViT）模型，并应用于图像分类任务。Vision Transformer模型是近年来兴起的一种新型图像处理模型，其核心思想是将传统Transformer模型应用...
一文搞懂Transformer与Self-Attention，讲解神经网络算法最好的一篇文章！
weixin_44162814的博客
04-28 738
VIT模型（Vision Transformer)，这是一篇Google于2021年发表在计算机视觉顶级会议ICLR上的一篇文章。它首次将Transformer这种发源于NLP领域的模型引入到了CV领域，并在ImageNet数据集上击败了当时最先进的CNN网络。这是一个标志性的网络，代表transformer击败了CNN和RNN，同时在CV领域和NLP领域达到了统治地位，此后基本在ImageNet排行榜上都是基于transformer架构的模型了。
ViT原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-12 1017
1. 背景介绍 在计算机视觉领域，图像分类一直是一个重要的问题。传统的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类，但是CNN需要大量的计算资源和数据，而且对于大型图像数据集，CNN的性能也会受到限制。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即使用注意力机制来进行图像分类。这种方法被称为视觉注意力（Visual Attention）。
ViT:实现Vi（sion）T（transformer）
05-26
在PyTorch中实现Vi（sual）T（transformer） 大家好，新年快乐！ 今天，我们将要实现著名的Vi （双） T （变压器），该产品在“。 代码在这里，可以从下载本文的交互式版本。 ViT将很快在我称为新计算机视觉库中提供 这是一个技术教程，而不是您在普通的中级文章中找到的使您变得富有的前5个最重要的熊猫功能。 因此，在开始之前，我强烈建议您： 看看惊人的网站 观看 阅读文档 因此，ViT使用在图像上工作的普通变压器（“提出的一种变压器）。 但是，如何？ 下图显示了ViT的体系结构 输入图像被分解为16x16展平的小块（图像未按比例绘制）。 然后使用普通的完全连接层将它们嵌入，在它们前面添加特殊的cls令牌，并对positional encoding求和。 生成的张量首先传递到标准Transformer，然后传递到分类头。 就是这样。 本文的结构分为以下几节
vit-pytorch:在Pytorch中实现视觉变压器，这是仅使用一个变压器编码器即可在视觉分类中实现SOTA的简单方法
03-16
视觉变压器-火炬 实现，这是在Pytorch中仅使用一个变压器编码器即可在视觉分类中实现SOTA的一种简单方法。 视频中进一步解释了。 此处实际上没有多少代码，但也可以为所有人进行布局，因此我们可以加快注意力的革命。 有关使用预训练模型的Pytorch实施，请查看Ross Wightman的存储库。 官方的Jax存储库在。 安装 $ pip install vit-pytorch 用法 import torch from vit_pytorch import ViT v = ViT ( image_size = 256 , patch_size = 32 , num_classes = 1000 , dim = 1024 , depth = 6 , heads = 16 , mlp_dim = 2048 , dropout
ViT-pytorch_lightning
02-24
深度学习项目种子 使用此种子启动新的深度学习/ ML项目。 内置setup.py 内置要求 MNIST的例子 徽章 比比克斯 目标 该种子的目标是使ML纸质代码结构相同，以便可以轻松地扩展和复制工作。 删除项目中的所有内容 您的项目名称 描述 它能做什么 怎么跑 一，安装依赖 # clone project git clone https://github.com/YourGithubName/deep-learning-project-template # install project cd deep-learning-project-template pip install -e . pip install -r requirements.txt 接下来，导航到任何文件并运行它。 # module folder cd project # run modul
Vision Transformer(ViT)论文解读与代码实践(Pytorch)
热门推荐
qq_51957239的博客
09-21 1万+
RGB为彩色图片，L为灰度图片= 'RGB':这里解释一下collate_fn这个静态方法：collate_fn方法的作用是定义数据加载时的批处理操作。在PyTorch中，数据加载器（DataLoader）将数据集按照指定的批次大小（batch size）加载到模型中进行训练或推断。当数据集中的样本具有不同的大小或形状时，需要对每个批次进行适当的处理，以便能够对其进行批处理计算。
Vision Transformer(ViT)——PyTorch实现
AcceptGo的博客
06-04 3330
架构如下： 输入图片分割为16×1616 \times 1616×16的，并做操作。然后在前面添加，并和做和，之和作为全连接层的输入。生成的张量首先传递到标准，然后传递到，流程就此结束了。 我们从上至下逐块实现。 首先，我们需要一张图片： 然后，对图片进行处理： 第一步执行如下图的操作：把分割为，然后将其。 这一部分对应论文中如下内容： 通过完成： 接着，使用标准线性层进行映射： 这里通过创建类，保证代码质量和可读性。 这里需要注意的是，原始作者使用的是而不是来提高性能。者通过使用和等价于。直观上，卷
PyTorch图像分类系列——ViT
weixin_48633207的博客
07-03 2278
ViT模型讲解和代码。内容包括模型结构、Patch Embedding、[class] Embedding、位置编码、Transformer Encoder、MLP Head等。
ViT大模型浅要实现
my的博客
11-23 1513
简要实现了ViT模型与训练
使用pytorch从头实现一个vit
bug404
01-19 1288
我们实现的目标是做imageclassification，使用MINIST数据集。首先把必要的库导入进来。然后创建一个主函数，该函数准备MNIST数据集，实例化一个模型，并训练5个epoch。之后，在测试集上测量损失和准确率。11.2f.2f100.2f现在我们有了这个模板，从现在开始，我们可以只关注模型（ViT），它将对形状为(Nx1x28x28)的图像进行分类。让我们先定义一个空的nn.Module。然后我们将逐步填充这个类。
JAVA中集合的遍历方式
最新发布
2401_83377623的博客
07-29 600
Java 作为一门广泛应用的编程语言，在开发中对集合（Collection）的操作尤为频繁。遍历集合是日常编码中最常见的操作之一，而不同的集合类型和使用场景决定了应选择合适的遍历方式。本文将系统地介绍 Java 中常见的集合遍历方式，分析其适用场景、优缺点，并提供代码示例，帮助开发者更高效、安全地处理集合数据。本文系统梳理了 Java 中常见的集合遍历方式及其适用场景：增强 for 循环：语法简洁，适用于大多数只读遍历场景，推荐用于 List 和 Set。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值