ViT: 实现视觉Transformer (V-T)

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简介：
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：

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ViT: 实现视觉Transformer (V-T)

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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：

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。

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.zip中的视觉Transformer代码

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这段简介可以描述为：vit.zip包含了实现视觉Transformer模型的源代码，适用于计算机视觉任务如图像分类、目标检测等。文件内含详细的文档和示例，便于开发者理解和使用。 Vision Transformer (ViT)论文源码提供了一个全新的视角来理解视觉任务中的Transformer架构。该代码实现了基于Transformer的模型在图像分类上的应用，并详细展示了如何将自然语言处理中成功的Transformer机制迁移到计算机视觉领域，为后续的研究提供了坚实的基础和丰富的实验结果。

Transformer与ViT的小组汇报PPT

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本PPT聚焦于Transformer及Vision Transformer模型的研究进展，深入探讨其架构原理、应用场景及其在自然语言处理和计算机视觉领域的革新影响。 ### Transformer与ViT模型概述 #### 一、Transformer模型介绍 **Transformer**是基于自注意力机制（self-attention mechanism）的一种革命性架构，在自然语言处理领域产生了深远影响。2017年，Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中首次提出该模型，并放弃了传统的循环神经网络或长短时记忆网络的顺序依赖特性，转而采用完全基于注意力机制的方式处理序列数据。 ##### Transformer结构 Transformer主要由**编码器（Encoder）**和**解码器（Decoder）**两大部分组成。其中，编码器负责输入序列的处理并生成中间表示；解码器则依据这些表示来产生最终输出序列。每一层都包括了多头注意力机制（Multi-Head Attention）以及前馈神经网络（Feed Forward Network, FFN）。 - **多头注意力机制**：通过多个独立工作的注意力头，该模型能够捕捉到不同子空间内的信息，从而提升了对上下文不同类型信息的理解能力。 - **前馈神经网络**：用于非线性变换注意力机制的结果以增强表达力。 #### 二、Transformer的输入与位置编码 - **输入**：Transformer处理的是分词后的词汇序列。这些词汇可以采用Word2Vec、GloVe或简单的One-Hot编码方式表示为向量。 - **位置编码**：由于模型本身缺乏对顺序信息的理解，因此需要添加特定的位置编码来反映每个单词在句子中的相对或绝对位置。 #### 三、Transformer的编码器与解码器 - **编码器**：由多层相同的子模块构成，包括注意力机制和前馈神经网络。其主要任务是处理输入序列以捕捉上下文词汇间的关联。 - **解码器**：同样包含多个层次，并且在原有基础上加入了额外的关注于编码器输出的自注意力机制。 #### 四、多头注意力机制详解 Transformer中的核心创新之一就是多头注意力机制，它使模型能够并行处理多个注意力头以捕捉输入序列内不同词汇的关系。具体流程如下： 1. **步骤一**：计算每个单词与其他所有单词的相关性得分。 2. **步骤二**：对这些相关性得分进行归一化处理，确保梯度稳定。 3. **步骤三**：利用softmax函数将分数转换为概率分布以突出词汇间的关联性。 4. **步骤四**：根据所得的概率分布与对应的值相乘得出最终的注意力权重。 #### 五、ViT（Vision Transformer） 2020年，Google团队提出了用于图像分类任务的Transformer模型——ViT。不同于传统的卷积神经网络（CNN），它将图片分割成固定大小的块，并视其为序列中的“单词”，从而能够利用自注意力机制处理视觉数据。 - **特点**： - **简洁性**：架构设计简单，易于实现。 - **高性能**：在多种图像分类基准上表现出色。 - **可扩展性**：随着模型规模的增长，性能也会进一步提升。 ViT的提出标志着Transformer技术在计算机视觉领域的重大突破，并为后续研究开辟了新的途径。无论是Transformer还是基于它的Vision Transformer，在各自领域内都带来了显著的技术革新并极大地推动了自然语言处理与图像识别的发展。

《视觉Transformer模型》综述论文

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本文为一篇关于视觉Transformer模型的综述性论文，系统地回顾了近年来该领域的研究进展，探讨了其在计算机视觉任务中的应用与挑战。 Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络，在自然语言处理领域首次得到应用。由于Transformer强大的表征能力，研究人员将其扩展到计算机视觉任务中。与卷积网络和循环网络等其他类型的网络相比，基于Transformer的模型在各种视觉基准测试上都表现出竞争力，并且有时甚至表现更佳。

基于通用Transformer的视觉骨干网络：Swin-Transformer

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Swin-Transformer是一种创新性的视觉骨干网络，它采用了一种独特的窗口滑动机制来应用自注意力计算，使得Transformer模型在计算机视觉任务中表现出色。 Swin Transformer的发布标志着一项重要协议的实现，并即将推出。该代码最初旨在作为计算机视觉领域的通用骨干模型进行描述。在语言与图像处理之间存在显著差异：例如，视觉实体规模的巨大差别以及像素相对于文字中的单词而言具有更高的分辨率，这给将Transformer从语言领域适应到视觉领域带来了挑战。为了克服这些难题，我们提出了一种分层的Transformer结构，并通过移动窗口的方式计算其表示形式。这种方法限制了自注意力计算只在不重叠的小区域（即“窗口”）内进行，同时允许跨不同区域之间的连接。此方法提高了效率并引入了一个具有灵活性、能在各种规模上建模的新架构，且随着图像大小的增加，它的计算复杂度保持线性增长。 Swin Transformer凭借其独特的性质，在多种视觉任务中表现出色：例如在ImageNet-1K数据集上的图像分类准确率达到86.4%，以及目标检测（COCO测试中的58.7 box AP和51.1 mask AP）。

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。

ViT完整代码-Visual Transformer起始指南

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本指南提供一个关于视觉Transformer（ViT）的完整代码实现，适用于初学者入门，帮助理解并实践图像处理中的Transformer模型。 Visual Transformer（ViT）直接应用图像patch序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务，并取得了优异的结果。相较于传统方法，训练所需的计算资源也大大减少。此外，有关各种Visual Transformer的应用详细介绍包括在分类、检测和分割等领域的多种算法都可以在这个专栏中找到。

Transformer中的视觉理解全文翻译

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本文深入探讨了基于Transformer架构的视觉理解技术，重点介绍了该领域最新的研究进展和应用案例。通过全文翻译的方式，力求为读者呈现最准确的技术细节与创新思路。 Vision in Transformer 逐字逐句翻译了《Vision in Transformer》一文，并将全文翻译整理为markdown格式的原文件、PDF文档以及总结知识点的博客。 1. 全文翻译的Markdown原文件。 2. 全文翻译的PDF版本。 3. ViT原文。 4. 知识点总结的博客。