VisionTransformer之简单总结

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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 自然语言处理 计算机视觉
于 2021-01-29 10:56:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/P_LarT/article/details/112556287
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作者看到新文章后决定公开之前未公开的关于VisionTransformer的文档。文中内容来自作者阅读总结及综述文章，还放出了最近汇报的一些重要内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

VisionTransformer之简单总结

之前一直没有公开这个文档，但是看到了最近的新文章：Bottleneck Transformers for Visual Recognition，感觉自己也应该公开下，还是放出来吧。

最近做了一个汇报，这里放一些重要内容。内容主要来自于我自己的阅读总结和综述文章：Transformers in Vision: A Survey.
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BottleneckTransformers:视觉识别的瓶颈变压器
03-06
视觉识别的瓶颈变压器 实验 模型 参数（M） 累积（％） ResNet50基线（） 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1880万 95.11％ BoTNet-S1-50 1880万 95.67％ 僵尸网络-S1-59 2750万 95.98％ BoTNet-S1-77 4490万 ip 概括 用法（示例） 模型 from model import Model model = ResNet50 ( num_classes = 1000 , resolution = ( 224 , 224 )) x = torch . randn ([ 2 , 3 , 224 , 224 ]) print ( model ( x ). size ()) 模块 from model import MHSA resolution = 14 mhsa = MHSA ( plan
ViT (Visual Transformer)
Le0v1n 的博客
04-27 4542
本文介绍了Vision Transformer中的工作原理以及其Hybrid框架。
Vision Transformer：打破CNN垄断，全局注意力机制重塑计算机视觉范式
CooVally_AI的博客
02-11 1670
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Bottleneck Transformers for Visual Recognition
qq_52302919的博客
04-28 2376
本文介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的主干架构，它将自注意力整合到多个计算机视觉任务中，包括图像分类、对象检测和实例分割。通过在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积，而不做其他更改，本方法在实例分割和对象检测方面显著改进了基线，同时也减少了参数，延迟开销最小。作者还指出了如何将自注意力的ResNet瓶颈块视为转换器块。在没有任何提示的情况下，最后，作者还提出了一种简单的BoTNet网络图像分类设计。
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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【计算机视觉】Visual Transformer （ViT）模型结构以及原理解析
wzk4869的博客
05-04 8493
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VisionTransformer图像分类
05-08
VisionTransformer算法实现的图像分类，包含训练代码以及检测代码，数据集见 https://download.youkuaiyun.com/download/reset2021/89263991 下载后，可以修改train中的类别以及数据集地址训练其他数据集模型
VisionTransformer-Pytorch
05-14
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基于VisionTransformer的图像去雾算法研究与实现python源码+文档说明（高分项目）
12-01
基于VisionTransformer的图像去雾算法研究与实现python源码+文档说明（高分项目）基于VisionTransformer的图像去雾算法研究与实现python源码+文档说明（高分项目）基于VisionTransformer的图像去雾算法研究与实现...
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transunet实战
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### TransUNet 实战案例与教程 TransUNet 是一种结合了 Transformer 和 U-Net 架构的模型，在医学图像分割领域表现出色。该架构通过引入全局上下文信息增强了传统U-Net的能力，从而提高了分割精度。 在实际应用中，TransUNet 已被广泛应用于多种医疗影像处理场景，如脑部MRI扫描中的肿瘤检测、心脏结构分析以及肺部分割等任务[^2]。 为了帮助开发者更好地理解和使用这一强大工具，社区内存在多个详细的实战教程资源： 1. **官方文档与GitHub仓库** 官方提供了详尽的说明文件和示例代码，涵盖了从环境配置到训练流程的所有细节。项目地址位于 [https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transunet_pytorch](https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transunet_pytorch)[^2]。这里不仅有完整的数据集准备指南，还包括预训练权重下载链接，使得新手能够快速上手实践。 2. **在线课程与视频讲解** 部分教育平台推出了专门针对TransUNet 的系列课程，其中包含了大量可视化教学材料，使学习者可以直观地了解各个组件的工作原理及其相互作用方式。这些多媒体形式的教学资料对于初学者来说尤为友好。 3. **开源社区贡献者的笔记分享** 许多研究者和技术爱好者会在个人博客或社交平台上发布关于如何优化参数设置、调整网络结构等方面的经验总结。这类非正式但极具价值的信息源往往能提供一些课本之外的独特见解。 下面是一个简单的Python脚本片段用于加载并展示TransUNet模型结构： ```python from transunet import VisionTransformer as ViT_seg import torch config_vit = CONFIGS['R50-ViT-B_16'] net = ViT_seg(config_vit, img_size=224, num_classes=9).cuda() print(net) ```
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