全网首发YOLOv8暴力涨点：Dual-ViT：一种多尺度双视觉Transformer ，Dualattention助力检测| 顶刊TPAMI 2023
💡💡💡本文独家改进：DualViT：一种新的多尺度视觉Transformer主干，它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模，即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径，性能表现出色，Dualattention引入到YOLOv8实现创新涨点！！！ Dualattention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7...
从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算...
Transformer和attention资料
（1）注意力的理解心得_注意力机制加在cnn的什么位置_Fly-Pluche的博客-CSDN博客 （2）https://www.zhihu.com/question/291446237/answer/2571450742 （3） 【Attention九层塔】注意力机制的九重理解 - 知乎 （4） 注意力的理解心得 - 掘金 （5）深度学习中的各种注意力机制-CSDN博客 （6）https://github.com/...
SG-Former：具有进化Token重新分配的自引导Transformer
文章目录 摘要 1、简介 2、相关研究 3、方法 3.1、概述 3.2、自引导注意力 3.3、混合尺度注意力 3.4、Transformer块 3.5、Transformer架构变体 4、实验 4.1、ImageNet-1K的分类 4.2、目标检测和实例分割 4.3、ADE20K上的语义分割 4.4、消融实验 5、结论 摘要 https://arxiv.org/pdf/2308.12216.pdf Vision Tr...
使用 Hugging Face Transformer 创建 BERT 嵌入
介绍 最初是为了将文本从一种语言更改为另一种语言而创建的。BERT 极大地影响了我们学习和使用人类语言的方式。它改进了原始 Transformer 模型中理解文本的部分。创建 BERT 嵌入尤其擅长抓取具有复杂含义的句子。它通过检查整个句子并理解单词如何连接来做到这一点。Hugging Face 转换器库是创建独特句子代码和引入 BERT 的关键。 学习目标 充分掌握 BERT 和预训练模型。了解它们对...
TrOCR – 基于 Transformer 的 OCR 入门指南
、银行和许多其他行业的影响是巨大的。尽管有着悠久的历史和多种最先进的模型，研究人员仍在不断创新。与深度学习的许多其他领域一样，OCR 也看到了变压器神经网络的重要性和影响。如今，我们拥有像TrOCR（Transformer OCR）这样的模型，它在准确性方面真正超越了以前的技术。 在本文中，我们将介绍 TrOCR 并重点关注四个主题： TrOCR的架构是怎样的？ TrOCR 系列包括哪些型号？ TrOCR 模型是如何预...
ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型
身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块进行特征增强，视觉transformer取得了很好的效果。然而，简单的视觉transformer本身...
聊聊HuggingFace Transformer
概述参见：聊聊HuggingFace项目组件一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。Config用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。示例：{ "architectures": [ "BertForMaskedLM" ], "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "gradient...
使用 AutoGPTQ 和 transformers 让大语言模型更轻量化
ng Face 的核心使命是 让优秀的机器学习普惠化 ，而这正包括了尽可能地让所有人都能够使用上大模型。本着 与 bitsandbytes 合作 一样的精神，我们将 AutoGPTQ 代码库集成到了 Transformers 中，让用户使用 GPTQ 算法 (Frantar et al. 2023) 在 8 位、4 位、3 位，甚至是 2 位精度下量化和运行模型成为可能。当使用 int4 量化时，精度的下降可以忽略不计...
【变形金刚03】使用 Pytorch 开始构建transformer
一、说明 在本教程中，我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入的Transformer模型是一种深度学习架构，专为序列到序列任务而设计，例如机器翻译和文本摘要。它基于自我注意机制，已成为许多最先进的自然语言处理模型的基础，如GPT和BERT。 二、准备活动 若要生成转换器模型，我们将按照以下步骤操作： 导...