vits
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 ......
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 ......
Kakao Brain 的开源 ViT、ALIGN 和 COYO 文字-图片数据集
最近 Kakao Brain 在 Hugging Face 发布了一个全新的开源图像文本数据集 COYO，包含 7 亿对图像和文本，并训练了两个新的视觉语言模型 ViT 和 ALIGN ViT 和 ALIGN。 这是 ALIGN 模型首次公开发布供开源使用，同时 ViT 和 ALIGN 模型的发布都 ......
ViT简述【Transformer】
Transformer在NLP任务中表现很好，但是在CV任务中应用还很有限，基本都是作为CNN的一个辅助，Vit尝试使用纯Transformer结构解决CV的任务，并成功将其应用到了CV的基本任务--图像分类中。 因此，简单而言，这篇论文的主旨就是，用Transformer结构完成图像分类任务。 图 ......