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vit-insight: 视觉变压器的理解与解释

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简介：
Vit-Insight是一篇关于视觉Transformer模型理解与解释的研究文章，深入探讨了该类模型的工作机制及其在计算机视觉任务中的应用潜力。 该存储库实现了视觉变形金刚中的可解释性方法。其中包括： - 注意卷展栏。 - 梯度注意卷展栏，用于特定类别的解释。 这是我们在“注意”卷展上的进一步尝试，目前尚在进行中的TBD注意流程中包括一些调整和技巧以使其正常工作： 不同的注意头融合方法以及消除最低的关注。使用代码从vit_grad_rollout导入VITAttentionGradRollout，并加载模型如下： ```python model = torch.hub.load(facebookresearch/deit:main, deit_tiny_patch16_224, pretrained=True) grad_rollout = VITAttentionGradRollout(model, discard_ratio=0) ``` 这段文字已经按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。

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  • vit-insight: 视觉变压器的理解与解释
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    Vit-Insight是一篇关于视觉Transformer模型理解与解释的研究文章，深入探讨了该类模型的工作机制及其在计算机视觉任务中的应用潜力。 该存储库实现了视觉变形金刚中的可解释性方法。其中包括： - 注意卷展栏。 - 梯度注意卷展栏，用于特定类别的解释。 这是我们在“注意”卷展上的进一步尝试，目前尚在进行中的TBD注意流程中包括一些调整和技巧以使其正常工作： 不同的注意头融合方法以及消除最低的关注。使用代码从vit_grad_rollout导入VITAttentionGradRollout，并加载模型如下： ```python model = torch.hub.load(facebookresearch/deit:main, deit_tiny_patch16_224, pretrained=True) grad_rollout = VITAttentionGradRollout(model, discard_ratio=0) ``` 这段文字已经按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • PyTorch-Pretrained-ViT：在PyTorch中使用预训练的视觉变压器（ViT）
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    PyTorch-Pretrained-ViT是一款用于PyTorch框架的库，提供了一系列预训练的视觉变换器模型，适用于图像识别和分类任务。 快速开始 使用pip install pytorch_pretrained_vit安装，并通过以下代码加载预训练的ViT模型： ```python from pytorch_pretrained_vit import ViT model = ViT(B_16_imagenet1k, pretrained=True) ``` 概述 该存储库包含视觉变压器（ViT）架构的按需PyTorch重新实现，以及预训练的模型和示例。 此实现的目标是简单、高度可扩展且易于集成到您自己的项目中。 目前，您可以轻松地： - 加载预训练的ViT模型 - 评估ImageNet或您自己的数据集 - 在您的自定义数据集上微调ViT 即将推出的功能包括： - 在ImageNet（1K）上从头开始训练ViT - 导出到ONNX以进行有效推理
     
  • 基于VIT（视觉变换器）的图像分类实现
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    本项目采用先进的视觉变换器(VIT)模型进行图像分类任务，探索了深度学习在计算机视觉中的应用潜力，为复杂场景下的精准识别提供了有效解决方案。 VIT（视觉变换器）用于图像分类是将Transformer首次应用于计算机视觉领域的一个实例。该资源包括所有源代码、数据集以及训练好的权重，可以直接运行并获得高达99%以上的分类精度。
     
  • ViT-Pytorch: 图像的视觉变压器Pytorch版本重现（图片描述16x16字符）
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    简介：本项目为ViT模型在Pytorch框架下的实现，致力于图像识别任务，通过Transformer架构革新CNN主导地位，适用于学术研究与应用开发。 视觉变压器（Vision Transformer, ViT）是基于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共同发表的论文进行PyTorch重写实现。研究结果表明，在大型数据集上直接应用Transformers到图像补丁并在其基础上预训练可以显著提升图像识别任务的效果。Vision Transformer采用标准Transformer编码器及固定大小的图像块，实现了在图像分类领域的最新技术水平。为了执行分类任务，作者采用了向序列中添加一个额外的学习型“分类令牌”的常规方法。
     
  • ViT: 实现视觉Transformer (V-T)
    优质
    本文介绍了视觉Transformer（ViT）模型，它将Transformer架构引入计算机视觉领域，通过处理图像的像素序列实现高效、准确的图像识别任务。 大家好，新年快乐！今天我们将要实现著名的ViT（视觉变压器）。代码可以从本段落的交互式版本下载。 这是一个技术教程，并非您在普通中级文章中找到的那种让您变得富有的前5个最重要的熊猫功能介绍。因此，在开始之前，我强烈建议： - 查看惊人的网站 - 阅读文档 ViT使用的是普通的Transformer模型应用于图像（参考原文献）。那么如何实现呢？下图展示了ViT的架构：输入图像被分解为16x16展平的小块（注意实际大小可能不同），然后通过普通全连接层将它们嵌入，并在前面添加特殊的cls令牌，再与位置编码相加。生成的张量首先传递给标准Transformer模型，然后再传送到分类头。 本段落结构如下：
     
  • 计算机视觉讲解机器视觉的
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    本课程深入浅出地介绍计算机视觉与机器视觉的基础理论和技术应用，涵盖图像处理、特征提取及识别等多个方面，旨在帮助学员掌握相关技术并应用于实际场景中。 计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科。“看”不仅意味着捕捉图像，更重要的是理解并解释这些图像内容的能力。其目标是从二维图像中恢复出三维信息，并生成语义化的描述。 这项技术的重要性体现在几个方面：首先，它有助于实现真正的人工智能；其次，它是信息科学领域中的重大挑战之一；最后，计算机视觉的发展将极大促进自然人机交互方式的进步。 计算机视觉的应用实例包括异常行为检测、步态识别、图像配准与融合和三维重建等。该技术不仅与其他学科如模式识别和人工智能密切相关，还通过心理物理学的研究成果来理解人类的视觉系统，进而建立更有效的模型。 Marr提出的视觉计算理论框架将视觉研究分为三个层次（计算理论层、表达算法层以及硬件实现层）及三个阶段（低级视知觉、中级视知觉与高级认知），这一结构为计算机视觉领域提供了重要的指导思路。尽管该框架存在一定的局限性，但它在过去几十年间对推动相关技术的发展起到了关键作用。 综上所述，计算机视觉不仅是一门深奥的技术科学，并且在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。随着科技的进步，它将在更多领域发挥重要作用。
     
  • 基于VIT（视觉变换器）的猫狗数据集二分类图像识别项目
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    本项目运用视觉变换器模型对猫和狗的数据集进行高效的二分类图像识别，旨在探索深度学习在动物图像分类中的应用潜力。 本项目基于VIT（vision transformer）迁移学习进行图像分类。模型已训练完毕，可以直接运行，在配备8个GPU的服务器上经过200个epoch的训练后，准确率达到0.995。资源中包含了一个猫狗二分类数据集。如需使用自己的数据集进行训练，请查阅README文件中的相关说明。
     
  • vit-pytorch：利用PyTorch实现视觉变换器，这是一种通过单一变换器编码器在视觉分类中达到最佳性能的简易途径。
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    Vit-Pytorch是一个基于PyTorch框架的项目，实现了视觉变换器(ViT)，旨在通过单个Transformer编码器在图像分类任务上实现最优结果，为视觉识别提供了一种简便而有效的解决方案。 视觉变压器-火炬实现是使用Pytorch在单一的变压器编码器上达到视觉分类领域最先进水平的一种简单方法。视频进一步解释了这一过程。虽然实际代码不多，但也可以为所有人提供一个清晰的结构布局，以加快注意力机制的发展。 关于如何利用预训练模型进行Pytorch实施，请参考Ross Wightman的相关存储库。 安装 ``` $ pip install vit-pytorch ``` 用法： ```python 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 ) ```
     
  • CIFAR10上的视觉变换器
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    本研究探讨了在CIFAR-10数据集上应用视觉变换器（ViT）模型的效果与性能，分析其相对于传统CNN模型的优势及局限性。 使用Pytorch实现Vision Transformer模型在CIFAR10数据集上的测试。提供的压缩包包含了完整的训练和测试输出数据。