Vision Transformer模型-ITADN社区

Vision Transformer模型

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简介：Vision Transformer（ViT）是一种深度学习模型，用于计算机视觉任务。它将图像视为一系列标记序列，利用Transformer架构在多个基准数据集上取得了卓越性能。视觉变压器的作者包括Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、翟小华（技术贡献）、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby（建议）。Andreas Steiner准备了开源发布版。该存储库包含了在imagenet21k数据集上预训练的模型，并提供了微调这些已发布模型的代码。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，然后将所得矢量序列馈送到标准变压器中。

Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)

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Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。

Vision Transformer

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Vision Transformer是一种深度学习模型，它采用Transformer架构处理图像数据，在计算机视觉任务中展现出了卓越性能。变形的ViT 将可变形多头注意力应用于ViT架构： - 完成日志记录代码及wandb日志记录。 - 实施timm版本（适用于224x224 16补丁尺寸图像）中的执行器和变压器。 - 编码并测试变形注意，变压器与演员相关部分。 - 编码并测试本地感知的初始化，变压器与演员相关部分。 - 编码并测试DeBERTa注意力机制，变压器与演员相关部分。结果及用法： - 使用可变形多尺度注意机制 - 使用位置编码和查询点中心化注意机制 - 实现了基于局部感知的初始化方法 - 提供执行器的tensorflow实现及相关库支持

Vision Transformer 代码解析

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本文章深入剖析了Vision Transformer的核心代码结构与工作原理，旨在帮助读者理解基于Transformer模型在视觉任务上的应用细节。在处理文本任务时广泛采用了Transformer架构，因为文本数据本质上是序列形式的，这与Transformer架构非常契合。然而，在图像处理领域如何将一张图片转换为一个序列呢？对于文本来说，我们通过将其embedding成向量来提取特征。同样的方法也可以应用于图像——即先对图像进行embedding以获得其特征表示。实际上，所谓的“向量”就是一组描述对象特性的数值集合。因此，只要能从图像中提取出特征并转换为向量形式，就能将Transformer架构用于CV任务。在文本处理中，每个词通常被转化为一个768维的向量；而对图片而言，则可以通过卷积操作来获取其特征表示。例如使用单个卷积核可以得到一维向量，若采用512个不同的卷积核则可生成长度为512的向量序列。因此，在CV任务中利用Transformer架构时，只需在模型前加上一层embedding层即可实现与NLP任务相同的处理流程。另外还需加入位置编码以提供图像中的空间信息（即像素间的相对距离）。一旦将图片转换成特征向量序列后，就可以通过堆叠self-Attention机制来进行进一步的分析和操作了。

Transformer模型

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Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，在自然语言处理任务中表现出色，广泛应用于机器翻译、文本摘要等领域。在之前的章节里，我们已经介绍了卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）这两种主流的神经网络架构。回顾一下：CNNs 易于并行化处理数据，却不擅长捕捉变长序列中的依赖关系；而 RNNs 则能够有效捕捉长距离变长序列间的联系，但难以实现高效并行计算。为了结合两者的优势，[Vaswani et al., 2017] 提出了一种创新性的设计——Transformer模型，该模型通过引入注意力机制实现了对序列依赖关系的并行化处理，并且可以同时为每个位置上的tokens提供服务。这种设计不仅提升了性能表现，还大大缩短了训练时间。

Vision Transformer项目的源代码

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Vision Transformer项目提供了一种新颖的方法来处理视觉识别任务，利用Transformer模型直接对图像进行tokens编码，而非传统的卷积神经网络。此源码实现了该方法的具体应用和创新改进。 Vision Transformer实现代码和预训练模型主要包括以下网络：（1）jx_vit_base_patch16_224_in21k （2）jx_vit_base_patch32_224_in21k。

Swin Transformer模型

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Swin Transformer是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型，它创新性地引入了窗口机制，实现了Transformer在图像处理中的高效应用。 Swin Transformer 是一种层次化的视觉Transformer模型，旨在解决将Transformer模型从语言领域应用到计算机视觉领域的挑战，如图像实体的尺度变化及像素分辨率高于文本单词等问题。该模型具有灵活性，在不同规模下进行建模，并与广泛的视觉任务兼容，包括图像分类、目标检测和语义分割等。知识点一：层次化视觉变换器 Swin Transformer 的主要贡献在于引入了层次化视觉Transformer结构，此结构支持在多种尺度上进行建模并适用于各类视觉任务。该结构包含Patch Partition（补丁分区）、Patch Merging（补丁合并）、Layer l 层和 LayerNorm 层等模块。知识点二：偏移窗口多头自注意力机制 (SW-MSA) SW-MSA 模块是Swin Transformer的核心组件之一，旨在解决W-MSA模块中的信息传递问题。通过在不同大小的窗口内进行计算，该模块解决了W-MSA中由于局部区域过大导致的信息丢失的问题。知识点三：补丁合并层 Patch Merging 层是Swin Transformer的关键组成部分，它将输入图像分割成不重叠的小块，并为每个小块生成特征表示。在每一阶段中通过下采样减少特征图的大小，同时增加通道数以提高模型深度和复杂度。知识点四：Layer l 层 Layer l 层是Swin Transformer的核心部分之一，包括W-MSA（窗口多头自注意力）模块与SW-MSA（偏移窗口多头自注意力）模块。前者仅在每个局部区域内执行计算，而后者则通过循环位移解决信息传递问题。知识点五：循环位移 Cyclic Shift是Swin Transformer中的关键技术之一，它解决了不同大小的滑动窗口数量不一致的问题。通过对图像进行适当的旋转和平移操作来确保所有位置上的特征都得到充分处理和利用。知识点六：相对位置偏置表 Relative Position Bias Table 是用于存储与特定模式相关的上下文信息的关键组件，在Swin Transformer中，它提供了对不同补丁之间关系的精确描述，并允许模型根据相邻元素的位置差异进行更有效的学习。实验结果表明，相较于其他方法，基于移位窗口机制和位置嵌入技术优化后的Swin Transformer在多个基准测试上取得了优异的表现。

Deepfake视频检测代码及模型包-利用卷积Vision-Transformer技术.zip

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本资源提供基于Convolutional Vision Transformer (CVT) 技术的深度伪造视频检测代码与预训练模型，帮助开发者和研究人员有效识别并防范深度伪造内容。 deepfake视频检测-基于卷积Vision-Transformer实现的源码、模型及运行说明.zip

Transformer模型教程.md

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本教程深入浅出地讲解了Transformer模型的工作原理和实现方法，适合自然语言处理领域的初学者和技术爱好者。目录： 1. Transformer模型概述 1.1 为什么需要Transformer？ 1.2 Transformer的优势与特点 2. 注意力机制 2.1 什么是注意力机制？ 2.2 自注意力机制 3. 多头注意力 3.1 多头注意力的概念 3.2 多头注意力在Transformer中的应用 4. 位置编码 4.1 序列位置编码的作用 4.2 位置编码的设计与使用 5. 残差连接与层归一化 5.1 残差连接的概念 5.2 层归一化的优势 6. Transformer编码器与解码器 6.1 编码器结构与功能 6.2 解码器结构与功能 7. 代码示例 7.1 使用TensorFlow实现Transformer 7.2 加载预训练的Transformer模型 8. Transformer的应用 8.1 机器翻译 8.2 文本生成 8.3 语言模型 9. Transformer的未来发展 9.1 Transformer的变种模型 9.2 跨模态Transformer 9.3 Transformer在其他领域的应用

Transformer模型代码包.rar

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该文件包含了一系列基于Transformer架构的深度学习模型源代码，适用于自然语言处理任务，如文本翻译、摘要生成和问答系统等。 transformer.rar

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Vision Transformer模型

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