Vision Transformer项目的源代码-ITADN社区

Vision Transformer项目的源代码

优质

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 代码解析

优质

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

优质

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模型

优质

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(...)

优质

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。

基于Vision Transformer (ViT)的图像分类项目：“猫狗大战”(猫狗识别)

优质

本项目采用Vision Transformer模型进行图像分类，专注于区分猫咪和狗狗。通过深度学习技术实现对两类动物图片的高度准确识别，挑战经典“猫狗大战”。利用ViT模型实现图像分类的项目具有强大的泛化能力，能够适用于任何图像分类任务。只需调整数据集和类别数目参数即可完成不同的任务。本项目采用开源的“猫狗大战”数据集来演示如何进行猫狗分类。该项目非常适合Transformer初学者使用，通过实践可以深入理解ViT模型的工作原理及其结构，并学习在具体的应用场景中如何应用该模型。项目的代码逻辑清晰、易于理解，适合各个层次的学习者参考和学习。它是入门深度学习以及掌握Transformer注意力机制在计算机视觉领域运用的优秀案例。

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

优质

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。

基于Vision Transformer的图像去雾算法的研究与实现（含Python源码、项目介绍及使用说明）.zip

优质

本项目探讨并实现了利用Vision Transformer技术进行图像去雾处理的方法。提供了详细的Python代码、项目文档以及操作指南，便于研究和应用。基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现（包含Python源码、项目介绍及使用说明）。若需继续对模型进行训练，请设置预训练权重路径： --pretrain_weights 设置为 My_best_model 文件夹下的路径。关于所有参数的具体配置，详见 option.py 文件。主要参数含义如下： - --train_ps：设定输入到模型中的训练样本补丁大小，默认值为128。更多详细信息请参阅项目文档或访问相关博客文章。

基于MNIST的手写数字识别——使用Vision-Transformer模型的简易实践项目.zip

优质

本项目为一个简单的手写数字识别实践，采用Vision-Transformer模型在经典的MNIST数据集上进行训练和测试，适合初学者快速入门视觉Transformer应用。本项目是关于使用Vision Transformer（ViT）模型在MNIST手写数字识别数据集上进行训练的实战教程。ViT是一种利用Transformer架构处理图像任务的深度学习模型，而MNIST则是一个广泛使用的包含手写数字图像的数据集，非常适合初学者和研究人员进行图像分类练习。描述表明这是一个易于理解和操作的项目，旨在帮助用户快速掌握如何运用Vision Transformer来识别手写的数字。项目实战意味着它提供了完整的代码和步骤，让学习者能够亲手实践，从而加深对ViT模型工作原理的理解。 1. **ViT** - Vision Transformer是谷歌提出的一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的创新方法，其核心思想是将图像分割成固定大小的patches，并转化为序列数据，再通过Transformer进行处理。 2. **MNIST** - 这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字图像数据集，常用于验证新的手写数字识别算法和深度学习模型。 3. **transformer** - 是自然语言处理领域的一种革命性结构，在论文《Attention is All You Need》中首次提出，并已被广泛应用到各种序列数据的处理任务，包括图像识别。 4. **手写字识别** - 这是计算机视觉领域的一个子任务，目标是识别图像中的手写字符，有实际应用价值，如自动银行支票读取等。 5. **优质项目实战** - 暗示该项目提供了一个高质量的实践经验，不仅涵盖了理论知识，还有实际操作的指导，有助于提升技能。压缩包中可能包含以下文件： 1. 数据预处理脚本：用于处理MNIST数据集，并将其转换为ViT模型所需的格式。 2. ViT模型定义文件：包含了模型结构和超参数设置，使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架实现。 3. 训练脚本：包含训练模型的代码，包括优化器、损失函数及训练循环等。 4. 测试脚本：用于评估模型在MNIST测试集上的性能表现。 5. 结果可视化工具：可能提供训练过程中的损失曲线和准确率图表以及预测结果示例图。 6. 阅读材料：包括ViT的原始论文及其他相关文献，帮助理解背景知识与工作原理。此项目旨在教授用户如何利用Vision Transformer模型对MNIST数据集进行手写数字识别。通过跟随项目提供的步骤，学习者可以深入理解Transformer架构在计算机视觉中的应用，并提升其在深度学习领域的实践能力。

GigE Vision GenICam C源代码库

优质

这是一个基于GenICam和GigE Vision标准的C语言源码库，提供了一系列函数用于开发机器视觉应用中的图像采集与处理软件。 GigE Vision GenICam C 源码库

是否确定退出登录?

Vision Transformer项目的源代码

全部评论 (0)