ddpm unet vit dit
关于 SD异常 NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. 显卡1660ti 6GB
NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or bec ......
Unet网络概述
## 图像分割概念 [B站视频参考](https://www.bilibili.com/video/BV1E8411V76X?p=2&vd_source=0b76fd8255381fc7054805bf505f96a5) ### 语义分割  正好这几天在研究fluent里的DEM，DPM和DDPM具体是啥关系，碰到李博开的这一贴。写一下我的理解。 先说说标准的DEM吧，它代表的是真实的跟踪每一个颗粒的运动，通过硬球模型或软 ......
unet建筑物提取
::: block-2 ### DataAssassin > 全网同号，数据免费获取请关注公众号**DataAssassin**,如有问题请添加公众号联系作者。感谢您的关注。 ::: 今天我们将基于tensorflow2.7深度学习框架构建UNet网络并实现建筑物遥感影像的语义分割。文章将分成以下几 ......
DDPM [diffusers] 保姆级代码解释 (1)
## UNet2DModel 整体网络结构 block_out_channels： 参考UNet的思路，收缩阶段图像空间尺寸在变小但特征通道则增加；扩张阶段则相反。 - conv_in： 对输入的像素空间图像进行卷积处理，获得指定通道且与原始图像相同尺寸的第一层特征图 - down_blocks：依 ......
可与ViT一较高下，DeepMind从稀疏转向Soft混合专家模型
前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE，有人表示：「即使它不是万能药，仍可以算得上一个突破」。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调
与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。 下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分分析(PCA)来实现的。这些嵌入是从处于不同微调阶段的模型及其相应的检查点 ......
笨方法实现unet
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s-%(filename)s[line:%(lineno)d]-%(levelname)s:%(message)s', datefmt='%Y-%m-%d ......
SAM(segment-anything)vit_h版本网络结构
Sam( (image_encoder): ImageEncoderViT( (patch_embed): PatchEmbed( (proj): Conv2d(3, 1280, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16)) ) (blocks): ModuleLis ......
一篇一个CV模型，第(2)篇：ViT
参考资料： AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE [论文链接] [论文源代码] [写的比较好的Pytorch ViT Tutorial] 1. 研究动机（Motivation） 作者成文时 ......
我用numpy实现了VIT，手写vision transformer, 可在树莓派上运行，在hugging face上训练模型保存参数成numpy格式，纯numpy实现
先复制一点知乎上的内容 按照上面的流程图，一个ViT block可以分为以下几个步骤 (1) patch embedding：例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch，patch大小为16x16，则每张图像会生成224x224/16x16=196个patch，即输入序列长度为 ......
去噪扩散概率模型DDPM
我用自己的话描述一遍DDPM加深理解，原文可参考苏剑林博客 https://spaces.ac.cn/archives/9119 ## 加噪过程 设 $\bf x_0$表示一张图片, 逐步在当前图片上添加微小噪音，经过T步得到T张中间图片，依次为 $\bf x_1, \bf x_2, \cdots, ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
前言 本文介绍了一种新的医学图像分割架构levi-unet，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Golnaz Hosseini 仅用 ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他 ......
Vision Transformer(VIT)
VIT主要用于分类任务 一、VIT，即纯transformer模型 图1 VIT 架构 VIT模型的架构如图1所示。主要分为三个步骤： 1. 首先将输入的图片分成patches（如16*16的patch），然后将每个patch输入到Embedding层（即Linear Projection of F ......
[重读经典论文]VIT
参考博客：Vision Transformer详解 参考视频：11.1 Vision Transformer(vit)网络详解 基本流程： 提取embedding：将原图分为若干patch，使用convnet提取每个patch的特征作为embedding，然后在前面concat一个用来分类的embe ......
UNet和U2Net(U²Net)
UNet 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150579454 U²Net 一个大U字型的每一个结构内又都是一个小UNet（称为RSU），在分割前景和背景任务上效果很好。 损失函数本质其实就是7个loss相加（6个block输出结果加1个特征融合后的结果）： 参考：ht ......
【杂文】重新审视 ViT 中的 Token 表示
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.2 > - ⏰最近更新时间：2023.6.2 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章 ......
扩散模型 - DDPM 优化
3 DDPM 的优化 3.1 参数优化 3.1.1 优化 βt 在 "Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models". 一文中，作者提出了多种优化 DDPM 的技巧。其中一种就是把 βt 的线性机制改为余弦机制。机制（schedule）函数的实现 ......
扩散模型 - 简介、DDPM
# 扩散模型 ## 1 扩散模型（DM） **扩散模型**（Diffusion Model）起源于非均衡热动力学（non-equilibrium thermodynamics），是一类基于**概率似然**（likelihood）的**生成**模型。 当前对扩散模型的研究主要围绕**三**种主流的实现 ......
DHVT：小数据集也能轻松训练！缩小VIT与CNN鸿沟，解决从零开始的训练难题
前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
huggingface vit训练代码 ，可以改dataset训练自己的数据
见代码： from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification from PIL import Image import torch import torch.nn as nn import torch.optim ......
Part2: DDPM as Example of Variational Inference
> 很多次翻看DDPM，始终不太能理解论文中提到的$\text{Variational Inference}$到底是如何在这个工作中起到作用。五一假期在家，无意间又刷到徐亦达老师早些年录制的理论视频，没想到其中也有介绍这部分的内容。老师的上课方式总是娓娓道来，把每一步都讲解得很仔细。本文记录一下个人 ......
ICML 2023 | 轻量级视觉Transformer (ViT) 的预训练实践手册
前言 本文介绍一下最近被 ICML 2023 接收的文章：A Closer Look at Self-Supervised Lightweight Vision Transformers.文章聚焦在轻量级 ViT 的预训练上，相当于为相关方向的研究提供了一个 benchmark，相关的代码与模型也都 ......
Image Captioning with nlbconnect/vit-gpt2-image-captioning
https://huggingface.co/nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning The Illustrated Image Captioning using transformers Image captioning is the process of gen ......
ViT-Adapter：用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter
前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......
ViT
ViT：如果在足够多的数据上做预训练，直接用NLP中搬来的Transformer也能把视觉问题解决的很好，这打破了视觉和NLP之间模型上的壁垒，所以就开启了多模态领域的快速发展。 在开始读原文之前，这里展示了一个ViT有趣的特性，即在以下四种情况下CNN甚至人眼都难以分辨图片中是一只鸟，而ViT效果 ......
【Deep Learning】DDPM
DDPM 1. 大致流程 1.1 宏观流程 1.2 训练过程 1.3 推理过程 2. 对比GAN 2.1 GAN流程 2.2 相比GAN优点 训练过程更稳定，损失函数指向性更强（loss数值大小指示训练效果好坏） 3. 详细流程 3.1 扩散阶段 如下图，X0为初始干净图像，XT由X0逐步添加噪声所 ......
【论文精读 - DDPM】Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
数学推导【转载】 数学推导过程来自苏剑林大神的《生成扩散模型漫谈》系列，感谢苏神的无私奉献，让我这样数学功底不好的人也能领略这个当下最为火爆的模型的精髓。 系列中有部分步骤，一眼看过去可能有些费解，所以这里稍微做了展开，作为自己的笔记用。 通俗解释：DDPM=拆楼+建楼 生成模型实际上就是：随机噪声 ......