P2P网络编程

最新推荐文章于 2025-04-17 15:10:09 发布
最新推荐文章于 2025-04-17 15:10:09 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
分类专栏： 网络编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xcw_1987/article/details/55666763
版权
version_transformer VIT实现图片分类
01-10 2755
version_transformer VIT实现图片分类
Vit Transformer
森宝的博客
03-26 1433
vit :论文是基于，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。本文提出的方法可以将transformer直接应用图像分类任务，引入Patch Embedding,位置编码等方法，克服了Transformer在处理图像数据时的限制。整体流程如下。1 )第一部分是Linear Projection of Flattened Patches ，也就是 Emdedding 层，主要的工作就是将图像数据转换成transformer可以处理的数据格式。
【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)模型
热门推荐
IT菜鸟
10-15 4万+
【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型
【深度学习】计算机视觉（17）——ViT理解与应用
最新发布
RK_Dangerous的博客
04-17 1225
在研究中对特征的编码和解码的原理有一些疑惑，由于我之前研究的一直是计算机视觉问题，所以仍然是以主流的图像+Transformer为例开展研究，进一步讨论如何进行特征处理。
transformer--ViT
qq_43518737的博客
01-16 2493
代码 为了处理二维图像，我们将尺寸为 H×W×C的图像reshape为拉平的2维图块，尺寸为 (N×(P^2×C))。其中， (P,P)为图块的大小， N=HW/P^2 。 N 是图块的数量，会影响输入序列的长度。Transformer在所有图层上使用恒定的隐矢量D，因此我们将图块拉平，并使用可训练的线性投影映射到D的大小，将此投影的输出称为patch embedding。对应代码如下：直接暴力拉伸 # Transformer. n, h, w, c = x.shape x = jnp.r
ViT 机器视觉transformer
weixin_45104951的博客
03-17 6983
transformer的高效计算（矩阵并行）和可扩展性 1.引言 （1）CV领域用transformer的局限性：图片尺寸大，参数太多，算法复杂度为序列长度的平方。引文中，有用局部窗口，有的将高和宽独立做两部分attention。本文使用的是标准Transformer架构，做有监督的图像分类任务。 （2）优势：随着数据集的增大，transformaer架构并没有表现出饱和性(saturating)，在大规模数据集上，vit的效果要好一些。可在大规模数据集上做预训练，然后迁移到小数据集上做微调。 （3
transformer与vit
qq_44089890的博客
04-21 1602
残差网络每个残差块的输入包括两部分：原始输入和增强输入。原始输入经过残差块的一系列变换后得到残差输出，而增强输入则通过一系列的信息增强操作得到。最终，原始输入和增强输入的残差输出在元素级别上相加，得到最终的输出。通过这种方式，ResNet将信息增强和残差网络相结合，有效提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
Transformer第三节——ViT
Eva_Hua的专栏
07-28 2152
论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929 代码： ViT是transformer在CV领域的重要著作之一，将Transformer直接迁移到分类任务上，并且完全没有用到CNN，在分类任务中表现很好，尤其是大型训练集。下面聊聊ViT。 整体结构 1，选择怎样的Transformer网络及其变体作为ViT---(视觉分类任务)的初始结构？ 先介绍Transformer都有哪些经典变体。按照Transformer结构可以很直接的把这样的网......
transformer vit
08-30
Transformer ViT（Vision Transformer）是一种使用Transformer模型处理计算机视觉任务的方法。传统的计算机视觉模型主要使用卷积神经网络（CNN），而ViT将Transformer模型引入视觉领域。 ViT通过将图像划分为一系列...
Transformer Vit
03-11
接着 ViT 使用标准的 Transformer 编码器结构对这个 token 序列建模，最终输出用于分类或其他视觉任务的结果[^1]。 为了适应二维图像数据的特点，ViT 还引入了一个可学习的位置编码向量加入到展平后的特征矩阵中去...
transformer ViT
08-22
Transformer和ViT（Vision Transformer）都是基于Transformer模型结构的。Transformer是一种自注意力机制的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。ViT是Transformer模型在视觉领域的应用，用于处理图像数据。...
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.zip视觉transformer代码
03-12
《视觉Transformer：深入理解vit.zip源码》 在深度学习领域，Transformer模型因其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越表现而广受关注。近年来，这种模型的影响力已跨越了NLP，逐渐渗透到计算机视觉（CV）领域，催生...
transformer和VIT
vivi_cin的博客
12-12 629
VIT
Transformer+vit原理分析
yuange1666的博客
01-30 1521
Transformer 模型是2017年由Google提出的一种革命性的深度学习架构（但不是一种AI框架，区别于Tensorflow，可以理解为一种算法），主要用于。：将输入图像分割为固定大小的图像块（如16x16像素），每个块被展平为一个向量，作为Transformer的输入序列。输入图像（如224x224）被划分为多个固定大小的块（如16x16），每个块展平为向量（如16x16x3=768维）。（如机器翻译、文本生成等）。：为序列中的每个位置（如单词）分配不同的权重，表示该位置对其他位置的依赖程度。
ViT和Transformer
lllongwzl的博客
04-14 588
全连接层的输入为196乘768，输出也为196×768，再给每个Token加上位置编码和额外一个class Token，得到197×768。其中，‘*’ 为class Embedding ，每一个token都会和任意一个token做交互，认为clsss token能够从其他token中的到相关信息，把这个作为我们最后做分类的依据。一张图像可以被分成多个小的图像块，这样的一个图像块就像nlp领域中的一个单词，和NLP不同的是ViT是一个有监督的训练。位置编码是通过学习来的，需要体现出各个位置之间的相关性。
VIT transformer详解
qq_54372122的博客
07-11 2148
虽然 Transformer 架构已成为 NLP 任务的事实标准，但它在 CV 中的应用仍然有限。在视觉上，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们证明了这种对 CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列 (sequences of image patches) 的纯 Transformer 可以很好地执行 图像分类 任务。
transformer和vit学习笔记
何小义的博客
10-29 1403
transformer学习和visual transformer学习
这次终于能把vit Transformer搞清楚了
u012374012的专栏
08-12 1662
在“Attention is All You Need”¹一文中，Transformer作为一种利用注意力机制作为主要学习方式的机器学习模型被首次引入。这一模型迅速成为序列到序列任务（如语言翻译）中的顶尖技术。“An Image is Worth 16x16 Words”²成功地将[1]中提出的Transformer模型进行改造，用于解决图像分类任务，从而诞生了视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）。
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