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适用于密集预测的通用Backbone：Pyramid Vision Transformer (PVT) 代码

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简介：
PVT是一种专为图像密集型预测设计的高效Transformer模型，通过构建金字塔式层级结构优化了多尺度特征表示。此代码实现了该架构的核心功能。 Pyramid Vision Transformer (PVT) 是一种用于密集预测的通用骨干网络设计。该资源包括与 Pyramid Vision Transformer 及其版本 PVT v2 相关的图像分类、目标检测和实例分割代码。

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  • 适用于密集预测的通用Backbone：Pyramid Vision Transformer (PVT) 代码
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    PVT是一种专为图像密集型预测设计的高效Transformer模型，通过构建金字塔式层级结构优化了多尺度特征表示。此代码实现了该架构的核心功能。 Pyramid Vision Transformer (PVT) 是一种用于密集预测的通用骨干网络设计。该资源包括与 Pyramid Vision Transformer 及其版本 PVT v2 相关的图像分类、目标检测和实例分割代码。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 基于Pytorch的Vision Transformer (ViT)在图像分类中的应用
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    本研究探讨了利用Pytorch框架下的Vision Transformer（ViT）模型进行图像分类的应用。通过实验分析其性能优势与局限性，为视觉任务提供新的解决方案。 本段落介绍了一个使用Pytorch实现Vision Transformer（ViT）进行图像分类的项目源码。
     
  • 基于Transformer的文本预测任务数据集
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    本数据集专为基于Transformer模型的文本预测设计，包含大量标注语料，旨在提升语言模型在连续文本生成中的准确性和流畅性。 基于Transformer实现文本预测任务的数据集可以用于训练模型来完成各种自然语言处理任务，如序列生成、机器翻译以及问答系统等。这样的数据集通常包含大量的文本对或句子段落，其中每个输入都有相应的输出标签或目标文本。通过使用这些预处理过的语料库，研究人员和开发者能够有效地调整Transformer架构的参数，并利用训练好的模型来进行准确的预测和推断。 在构建基于Transformer的文本预测任务时，关键步骤包括数据清洗、分词以及生成合适的格式用于输入到神经网络中。此外，还需要考虑诸如注意力机制的有效使用等问题来进一步提升模型性能。