Vision Transformer: 一种革命性的视觉处理模型

最新推荐文章于 2024-09-10 21:31:35 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133288773
本文介绍了Vision Transformer（ViT）模型，这是一种基于自注意力机制的视觉处理模型，挑战了传统卷积神经网络（CNN）在图像识别和计算机视觉领域的主导地位。ViT通过将图像分割为小图块并应用自注意力层和前馈神经网络来提取特征，实现了全局依赖关系的捕获。尽管存在处理大尺寸图像的挑战，但改进的方案如局部注意力和跨尺度注意力正不断优化模型性能。ViT为视觉处理领域带来了新思路，并在多个任务上展现出优秀性能。

随着深度学习的快速发展，图像识别和计算机视觉领域取得了令人瞩目的成就。然而，传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像任务时仍然占据主导地位。近年来，由Dosovitskiy等人提出的Vision Transformer（ViT）模型的出现，为视觉处理领域带来了一种全新的方法。本文将对Vision Transformer进行简述，并提供相应的源代码示例。

Vision Transformer是一种基于自注意力机制的模型，将传统的卷积操作替换为自注意力模块，以实现对图像的建模和特征提取。下面是一个简单的Vision Transformer模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class VisionTransformer
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深入解析 Transformer：自然语言处理的革命性架构
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09-11 135
Transformer是2017年提出的革命性神经网络架构，通过自注意力机制解决了传统RNN和LSTM的顺序处理瓶颈。其核心由编码器和解码器组成，采用多头注意力、位置编码等关键技术，实现了并行处理和长距离依赖建模。该架构催生了BERT、GPT等突破性模型，不仅重塑了NLP领域，还拓展到计算机视觉等方向。Transformer的并行化能力和强大表现力，使其成为当代AI发展的重要基石。
视觉Transformer(Vision Transformer)
AI天才研究院
07-12 484
视觉Transformer(Vision Transformer) Vision Transformer.
【论文阅读】Vision Transformer
想当咸鱼的猫
09-05 6322
在计算机视觉领域中，多数算法都是保持CNN整体结构不变，在CNN中增加attention模块或者使用attention模块替换CNN中的某些部分。有研究者提出，没有必要总是依赖于CNN。因此，作者提出ViT算法，仅仅使用Transformer结构也能够在图像分类任务中表现很好。受到NLP领域中Transformer成功应用的启发，ViT算法中尝试将标准的Transformer结构直接应用于图像，并对整个图像分类流程进行最少的修改。
Vision Transformer原理
qq_43570025的博客
01-03 2728
多头自注意力时，先将输入映射到q，k，v，如果只有一个头，qkv的维度都是197x768，如果有12个头（768/12=64），则qkv的维度是197x64，一共有12组qkv，最后再将12组qkv的输出拼接起来，输出维度是197x768，然后在过一层LN，维度依然是。最后会将特殊字符cls对应的输出z0 作为encoder的最终输出 ，代表最终的image presentation（另一种做法是不加cls字符，对所有的tokens的输出做一个平均），如下图公式(4)，后面接一个MLP进行图片分类。
【论文阅读】Vision Transformer 模型详解
aixiaomi123的博客
11-24 7552
关于Vision Transformer模型的详解 ，末尾附原论文下载链接以及pytorch代码。
Vision Transformer
不要錯過才珍惜
12-18 6521
Vision Transformer (ViT)，就在图像识别任务达到了不亚于 ResNet 的精度，并且相较于ResNet 训练所耗费的时间，VIT的训练所耗费的算了减少了一大部分。由于 ViT 模型是从在 NLP 领域特别火的 Transformer 模型改编而来，并且没有对Transformer 内部进行修改，ViT主要的改变就是在输入端，将图像进行了分块和降维，从而将图像变成一种类似于词语编码的表达方式，方便了后续处理。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
读书郎
09-02 1757
本文提出了一种新的视觉转换器Swin Transformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。将 Transformer 从语言适应视觉的挑战源于两个域之间的差异，例如视觉实体的规模变化很大，以及与文本中的单词相比，图像中像素的高分辨率。为了解决这些差异，我们提出了一个分层 Transformer，其表示是使用 Shifted 窗口计算的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制在不重叠的局部窗口上，同时允许跨窗口连接，从而带来了更高的效率。
Transformer：自然语言处理领域的革命性神经网络架构
最新发布
智能科技前沿
09-10 2050
Transformer 是一种基于自注意力机制的强大神经网络架构，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域。它的关键创新点包括自注意力、多头注意力、位置编码等，使得它在处理复杂序列关系和长距离依赖上表现突出。尽管它的计算复杂度较高，但其灵活性和并行性使其在多个任务中成为主流模型。如果你对 Transformer 的具体应用或进一步的细节有更多问题，欢迎随时问我！
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文翻译 + 网络详解
like_jmo的博客
08-23 3271
Swin Transformer swin 最主要的贡献就是可以作为通用的计算机视觉任务的主干网络（Transformer 只是证明了在分类问题上有效），另外可以大致对于 swin 有一个了解：移位窗口，分层架构，窗口间允许跨窗口连接，从而导致模型复杂度小。
vision_transformer
03-16
视觉变压器 作者：Alexey Dosovitskiy *†，Lucas Beyer *，Alexander Kolesnikov *，Dirk Weissenborn *，翟小华*，Thomas Unterthiner，Mostafa Dehghani，Matthias Minderer，Georg Heigold，Sylvain Gelly，Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby *†。 （*）等于技术贡献，（†）等于建议。 由Andreas Steiner准备的开源发行版。 注意：此存储库是从分支和修改的。 介绍 在此存储库中，我们从论文 释放模型，这些模型已在 （ imagenet21k ）数据集上进行了预训练。 我们提供用于微调 / 已发布模型的代码。 模型概述：我们将图像分割成固定大小的块，线性地嵌入每个块，添加位置嵌入，然后将所得的矢量序列馈送到标
VisionTransformer
q1540108857的博客
04-21 382
VisionTransformer，这是首次将Transformer引入CV的一篇文章 simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch. Significance is further explained in Yannic Kilcher’s video. There’s really not much to code here, but may a
Vision transformer
juluwangriyue的博客
08-18 1301
transformer在机器视觉中的应用。
Vision Transformer（ViT）
null的专栏
02-26 4757
ViT模型将Transformer引入到图像的分类中，更准确的说是Transformer中的Encoder模块。为了能够尽可能少地对原始模型的修改，在ViT中将图像转换成一维的序列表示，以改成标准的文本形式，通过这种方式实现Transformer在CV中的应用。
Vision Transformer (ViT)
a264672的博客
11-27 2010
文章目录Vision Transformer (ViT)1. 回顾Transformer (TRM)2. ViT2.1. 输入处理2.2. patch embedding（结构图的2）2.3. CLS 和位置编码（结构图的3）2.4. Encoder（结构图的4）2.5. 总结 edited by nrzheng，2021.11.27 参考视频1 参考视频2 参考链接 Vision Transformer (ViT) 1. 回顾Transformer (TRM) transformer网络结构如下图所示：
Vision Transformer(VIT)
北落师门XY的博客
07-08 1733
VIT代表着transformer向cv领域的正式进军，nlp在transformer中将字符转为token，如要将cv中每个像素点作为token，224*224=50176>>512，参数量巨大。VIT提供了一个成功的思路将图像转为一定长度的token又能保留二维空间信息。VIT步骤为：1、将图像切分为patch，如将224*224的图片切成16*16的patch，每个patch的大小为16*16*32、将patch信息拉平，线性层映射为指定位数如768或1024（embedding size)，这一步也
Vision Transformer（VIT）
lyclyc233的博客
03-26 4718
Vision Transformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。这种方法通过将输入图像分解成一组图像块，并将这些块变换为一组向量来处理图像。然后，这些向量被输入到Transformer编码器中，以便对它们进行进一步的处理。ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的性能，但其在处理大尺寸图像和长序列数据方面具有优势。
Swin Transformer：基于移动窗口的视觉骨干网络
标签列表进一步揭示了 Swin-Transformer 的关键技术要素：“Swin Transformer”是模型名称，“Transformer”表明其基础架构源自自然语言处理领域的革命性模型；“计算机视觉”界定了其应用领域；“图像分类”和...
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