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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：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • ViT: 图像的16x16字符值分析
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    本文介绍了ViT模型在图像处理中的应用，具体探讨了其对16x16字符值矩阵的分析方法和效果。通过这种方式，探索视觉Transformer的新可能。 视觉变形金刚 在PyTorch中实现的一种使用变压器样式编码器的模型，在视觉分类任务上达到了最先进的性能。 ### 特征 - 香草维生素（Vanilla ViT） - 混合ViT，支持BiTResNets作为骨干网 - 混合ViT，支持AxialResNets作为骨干网 ### 训练脚本 包括： - 支持线性衰减的训练脚本 - 正确的超级参数设置 ### 全轴向ViT 在Imagenet-1K和Imagenet-21K数据集上的结果。 ### 安装说明 创建环境： ```bash conda env create -f environment.yml ``` 准备数据集： ```bash mkdir data cd data ln -s pathtodataset imagenet ``` 运行脚本: 对于非分布式训练，使用如下命令： ```bash python train.py --model ViT --name vit_logs ``` 对于分布式训练，请参考相关文档。
     
  • 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。
     
  • Python图像描述生成的PyTorch教程
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    本教程旨在指导读者使用PyTorch框架进行Python图像描述生成编程，涵盖从基础到高级的应用技巧。 图像描述生成PyTorch教程提供了一系列详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和实现基于深度学习的图像描述技术。通过这个教程，你可以学会如何使用预训练模型、数据处理以及评估指标等关键概念来构建一个可以自动生成图片描述的文字序列的系统。
     
  • 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 ) ```
     
  • 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。
     
  • a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning:展示、参与及讲述 | PyTorch教程用于图像描述...
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    本项目为PyTorch框架下的图像描述教程，旨在通过详细步骤引导用户掌握从零开始构建和训练图像描述模型的技术。参与者不仅能深入了解图像理解与生成文本的结合应用，还将学会如何评估和完善自己的模型以达到最佳性能。欢迎加入共同探索深度学习的魅力！ 这是关于如何使用PyTorch库实现图像字幕模型的教程。假设读者已经掌握了基本的Pytorch、卷积神经网络（CNN）以及递归神经网络（RNN）的知识，对于初学者来说，在开始本教程前建议先学习相关的基础内容。 本段落档将会提供两个新教学案例的实际代码，并且会详细介绍如何构建一个能够为图像生成描述性标题的模型。为了简化操作流程，我们将采用“显示-出席与讲述”的方法进行实现。尽管这种方法不是当前最先进的技术，但它仍然非常有效和令人印象深刻。原始作者提供的实施方案可以在相关文献中找到。 此模型的独特之处在于它具备了“注意”机制的功能，能够使其在生成标题时聚焦于图像中最相关的部分，并且这一过程是可视化的——当逐字创建描述性标题时，可以看到该模型的视线会随着生成的文字而移动。这种特性使得我们可以在训练或验证阶段之外使用测试图片来观察其表现情况。
     
  • 非官方PyTorch版本的RandAugment重现：pytorch-randaugment
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    pytorch-randaugment是一个非官方但功能强大的PyTorch库，实现了RandAugment数据增强技术，用于提高机器学习模型在图像分类任务中的性能和泛化能力。 PyTorch-Randaugment 是 RandAugment 的非官方 PyTorch 重新实现版本。大部分代码来自其他开源项目。介绍使用 RandAugment 可以在不依赖单独代理任务的情况下，对感兴趣的数据集训练模型。通过仅调整两个超参数（N 和 M），您可以获得与 AutoAugments 性能相竞争的效果。 安装方法： ``` pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment ``` 用法示例： ```python from torchvision.transforms import transforms from RandAugment import RandAugment transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 其他转换步骤... ]) ```
     
  • 从视觉到文字：图像描述生成研究的进展综述
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    本文综述了图像描述生成的研究进展，探讨了从视觉信息向自然语言文本转换的技术路径与方法论，分析当前领域的关键挑战和未来方向。 近年来，跨模态研究吸引了越来越多学者的关注，特别是在视觉与语言连接的课题上。本段落针对跨视觉和语言模态研究中的核心任务——图像描述生成进行文献综述。