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CvT的PyTorch实现: convolution-vision-transformers

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简介：
本文介绍了Convolution-Vision-Transformers (CvT) 的PyTorch实现方法，结合了卷积神经网络和视觉变换器的优点，适用于图像识别任务。 CvT：将卷积引入视觉变形金刚的Pytorch实现用法如下： ```python img = torch.ones([1, 3, 224, 224]) model = CvT(224, 3, 1000) parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) parameters = sum([np.prod(p.size()) for p in parameters]) / 1_000_000 print(Trainable Parameters: %.3fM % parameters) out = model(img) print(Shape of out :, out.shape) # [B, num_classes] ```

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  • CvT的PyTorch实现: convolution-vision-transformers
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    本文介绍了Convolution-Vision-Transformers (CvT) 的PyTorch实现方法，结合了卷积神经网络和视觉变换器的优点，适用于图像识别任务。 CvT：将卷积引入视觉变形金刚的Pytorch实现用法如下： ```python img = torch.ones([1, 3, 224, 224]) model = CvT(224, 3, 1000) parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) parameters = sum([np.prod(p.size()) for p in parameters]) / 1_000_000 print(Trainable Parameters: %.3fM % parameters) out = model(img) print(Shape of out :, out.shape) # [B, num_classes] ```
     
  • Toward Resilient Vision Transformers
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    本文探讨了构建鲁棒视觉Transformer模型的方法，通过增强其在各种扰动和噪声下的表现能力，以提高图像识别任务中的稳定性和准确性。 “Towards Robust Vision Transformer” 论文的学习笔记 ViT模型存在的问题： 在学习“Towards Robust Vision Transformer”这篇论文的过程中，我总结了Vision Transformer (ViT) 模型存在的一些关键问题。 RVT模型与RVT*模型设计规则： 为了改进这些问题，“Robust Vision Transformer”（简称 RVT）及其变体 RVT* 被提出。这些新的架构旨在增强 ViT 的鲁棒性和性能，通过对现有模型结构的调整和优化来实现这一目标。 CAM与Grad-CAM： 论文中还讨论了类激活映射 (Class Activation Mapping, CAM) 和梯度加权类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM）在视觉变换器中的应用。这些技术有助于解释模型决策过程，并提高其透明性和可理解性。
     
  • Dynamic-Convolution-Pytorch: Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!!...
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    Dynamic-Convolution-Pytorch 是一个专注于使用PyTorch框架实现动态卷积神经网络的项目。通过灵活调整卷积操作，该项目旨在提升模型在图像识别任务中的性能与效率。 Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels (CVPR-2020)非官方实现代码Pytorch!!! Pytorch!!! Pytorch!!! 动态3D/2D卷积及一些模型的准确率。2020年8月30日，基本完成动态2D和3D卷积功能。下一步：构建一些基础模型并测试其准确性。若在代码实现过程中遇到问题，可以先查看Issue中的一些修改建议。dy_vgg11: 0.9033, raw_vgg11: 0.8929
     
  • Vision Transformers内部汇报PPT
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    本PPT为内部汇报材料，旨在详细介绍Vision Transformers模型的工作原理、应用场景及最新研究成果。通过案例分析展现其在图像识别领域的优势与潜力。 Vision Transformers组内汇报PPT主要涵盖了近期在Transformer模型应用于视觉任务方面的研究进展。本次汇报将详细介绍几种最新的架构设计、实验结果以及未来的研究方向。通过此次分享，希望可以促进团队内部的技术交流与合作，共同推动该领域的发展。
     
  • 使用 PyTorch-Transformers 的 BERT 中文文本分类代码实现
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    这段简介描述了一个基于PyTorch-Transformers库进行BERT模型中文文本分类的具体代码实现。通过该实现，可以高效地处理和分析中文文本数据，适用于多种自然语言处理任务。 基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码使用了 THUCNews 数据集中的20万条新闻标题进行训练、验证和测试。这20万条数据涵盖了10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐，每个类别的数量为2万条。 这些数据被分为三部分： - 训练集包含18万新闻标题，每种类别有18,000条； - 验证集包括1万个新闻标题，每种类别含1,000条； - 测试集也由同样数量的1万个新闻标题组成，每个类别的数据量为1,000。
     
  • 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。
     
  • Pytorch版Transformers语言模型源码
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    本项目提供了基于PyTorch框架实现的Transformer模型代码，适用于自然语言处理任务。包含了预训练及微调示例，便于研究与开发。 transformers_test.py 这个文件包含了网络和训练测试代码，其中的代码是主要部分，其他的是辅助或没用的代码。
     
  • 利用FastAPI部署BERT的情感分析模型：结合Face和PyTorch Transformers实现...
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    本项目展示如何使用FastAPI将基于PyTorch与Transformers库的BERT情感分析模型部署为RESTful API，并集成Face数据增强功能，提升模型性能。 使用FastAPI部署用于情绪分析的BERT模型可以将预训练的BERT模型作为REST API进行情感分析演示版。该模型经过训练，可以根据Google Play上的应用评论对自定义数据集上的情绪（消极、中立和积极）进行分类。 这是向API发送请求的一个示例： ``` http POST http://127.0.0.1:8000/predict text=Good basic lists, i would like to create more lists, but the annual fee for unlimited lists is too out there ```
     
  • 基于CIFAR10数据集的Vision Transformers算法训练-大型模型实践项目.zip
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    本项目为基于CIFAR10数据集进行Vision Transformers（ViT）算法训练的实践操作，旨在探索大型模型在图像分类任务中的性能与应用。包含模型架构设计、训练流程及评估方法。 基于CIFAR-10数据集训练Vision Transformers算法的大模型项目实战。
     
  • MATLAB中cubic convolution、bilinear和nearest图像缩放的实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现图像缩放的三种常见方法：三次卷积插值、双线性插值及最近邻插值，探讨了它们的特点与应用。 Cubic convolution、bilinear 和 nearest 是几种常见的图像插值算法，在 MATLAB 中可以实现这些算法来处理图像的放大或缩小操作。这些方法各有特点：cubic convolution 提供了较为平滑的结果，而 bilinear 则是线性插值的一种简单方式；nearest 算法则直接采用最近邻点的像素值进行填充，计算速度快但效果可能较差。