ViT PyTorch 快速开始 使用pip install pytorch_pretrained_vit安装,并使用以下命令加载经过预训练的ViT: from pytorch_pretrained_vit import ViT model = ViT ( 'B_16_imagenet1k' , pretrained = True ) 或找到Google Colab示例。 概述 该存储库包含来自的架构的按需PyTorch重新实现,以及预训练的模型和示例。 此实现的目标是简单,高度可扩展且易于集成到您自己的项目中。 目前,您可以轻松地: 加载预训练的ViT模型 评估ImageNet或您自己的数据 在您自己的数据集上微调ViT (即将推出的功能)即将推出: 在ImageNet(1K)上从头训练ViT 导出到ONNX以进行有效推理 目录 关于ViT 视觉变压器(ViT)是在图像
2021-12-08 17:30:52 1.14MB Python
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在PyTorch中实现Vi(sual)T(transformer) 大家好,新年快乐! 今天,我们将要实现著名的Vi (双) T (变压器),该产品在“。 代码在这里,可以从下载本文的交互式版本。 ViT将很快在我称为新计算机视觉库中提供 这是一个技术教程,而不是您在普通的中级文章中找到的使您变得富有的前5个最重要的熊猫功能。 因此,在开始之前,我强烈建议您: 看看惊人的网站 观看 阅读文档 因此,ViT使用在图像上工作的普通变压器(“提出的一种变压器)。 但是,如何? 下图显示了ViT的体系结构 输入图像被分解为16x16展平的小块(图像未按比例绘制)。 然后使用普通的完全连接层将它们嵌入,在它们前面添加特殊的cls令牌,并对positional encoding求和。 生成的张量首先传递到标准Transformer,然后传递到分类头。 就是这样。 本文的结构分为以下几节
2021-09-28 16:09:18 1.97MB computer-vision deep-learning
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视觉变压器-火炬 视觉变压器的Pytorch实现。 提供了预先训练的pytorch权重,这些权重是从原始jax /亚麻权重转换而来的。 这是和的项目。 介绍 Pytorch实施的论文 。 我们提供从预训练的jax /亚麻模型转换而来的预训练的pytorch权重。 我们还提供微调和评估脚本。 获得了与类似的结果。 安装 创建环境: conda create --name vit --file requirements.txt conda activate vit 可用型号 我们提供,这些是从原始jax / flax wieghts转换而来的。 您可以下载它们并将文件放在“ weights / pytorch”下以使用它们。 否则,您可以下载,并将这些帧放在“ weights / jax”下以使用它们。 我们将在线为您转换权重。 数据集 当前支持三个数据集:ImageNet2012,CI
2021-09-18 11:13:54 173KB pytorch vision-transformer Python
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语音识别
2021-08-15 02:00:32 8KB 语音识别
视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ,Alexey Dosovitskiy,Lucas Beyer,Alexander Kolesnikov,Dirk Weissenborn,翟小华,Thomas Unterthiner,Mostafa Dehghani一起发布, Matthias Minderer,Georg Heigold,Sylvain Gelly,Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明,将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练,在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序,可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类,作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先​​训练的模型(
2021-07-01 15:24:15 5.95MB JupyterNotebook
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视觉变形金刚 在PyTorch中实现,这是一种使用变压器样式编码器在视觉分类中实现SOTA的新模型。相关文章。 特征 香草维生素 混合ViT(支持BiTResNets作为骨干网) 混合ViT(支持AxialResNets作为骨干网) 训练脚本 去做: 训练脚本 支持线性衰减 正确的超级参数 全轴向ViT Imagenet-1K和Imagenet-21K的结果 安装 创建环境: conda env create -f environment.yml 准备数据集: mkdir data cd data ln -s path/to/dataset imagenet 运行脚本 对于非分布式培训: python train.py --model ViT --name vit_logs 对于分布式培训: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python dist_tra
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含有T2T-Vit、BotNet、MobileFaceNet、ResNet模型用于人脸识别训练。可参考:https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/113951973?spm=1001.2014.3001.5501,或,https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/114894804?spm=1001.2014.3001.5501
2021-04-14 09:02:24 80.04MB 人脸识别 T2T-Vit BotNet Transformer
vision in transformer论文源码
2021-03-13 09:05:43 5.16MB vit transformer
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用于人脸识别的T2T-ViT网络。可参考博客:https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/114894804?spm=1001.2014.3001.5501
2021-02-23 20:02:44 6KB 人脸识别 TransFormer T2T-ViT