Awesome-Transformer-Attention: 视觉Transformer和注意力机制的全面综述

Ray

Awesome-Transformer-Attention: 视觉Transformer和注意力机制的全面综述

近年来,Transformer和注意力机制在计算机视觉领域取得了巨大的成功,成为了研究的热点。本文对视觉Transformer和注意力机制的最新进展进行了全面而深入的综述,涵盖了相关论文、代码和资源。

背景介绍

Transformer最初是在自然语言处理领域提出的,后来被引入计算机视觉领域并取得了巨大成功。相比传统的卷积神经网络,Transformer具有全局建模能力,能够捕捉长距离依赖关系,在许多视觉任务上都表现出色。注意力机制是Transformer的核心组件,能够自适应地关注重要特征,提高模型性能。

主要内容

本文对视觉Transformer和注意力机制的研究进展进行了系统的梳理和总结,主要包括以下几个方面:

  1. 图像分类与骨干网络:介绍了将注意力机制引入卷积网络、纯注意力模型、Vision Transformer等工作。

  2. 目标检测:包括2D/3D目标检测、多模态检测等方向的Transformer模型。

  3. 图像分割:语义分割、实例分割、全景分割等任务中Transformer的应用。

  4. 视频理解:动作识别、时序动作检测等视频任务中的Transformer模型。

  5. 多模态学习:视觉-语言预训练模型、图像描述、视觉问答等多模态任务的进展。

  6. 医学图像分析:Transformer在医学图像分割、分类、检测等任务中的应用。

  7. 低层视觉任务:图像/视频恢复、生成等低层视觉任务中的Transformer模型。

  8. 模型分析与改进:对Transformer的可解释性分析、模型压缩、高效推理等工作。

未来展望

文章还对视觉Transformer和注意力机制的未来发展方向进行了展望:

  1. 设计更高效的Transformer架构,降低计算复杂度。

  2. 探索Transformer与其他模型的结合,如CNN-Transformer混合模型。

  3. 研究Transformer的可解释性和鲁棒性。

  4. 将Transformer应用到更多视觉任务中。

  5. 探索大规模视觉-语言预训练模型。

总结

本文全面系统地总结了视觉Transformer和注意力机制的最新进展,涵盖了主要应用领域和研究方向。文章不仅梳理了大量相关工作,还提供了代码链接等资源,对该领域的研究人员具有重要的参考价值。随着Transformer在视觉领域的持续发展,相信会有更多创新性的工作涌现,推动计算机视觉技术的进步。

Vision Transformer架构

Transformer在视觉任务中的应用

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

MultiModalMamba

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型,基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据,适用于各种 AI 任务,并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合,优化您的深度学习模型表现。

Project Cover

pixel

PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。

Project Cover

vit-pytorch

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer(ViT)模型,包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器,本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装,并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化,适用于多种视觉任务场景。

Project Cover

dinov2

DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。

Project Cover

vision_transformer

项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。

Project Cover

ViT-Prisma

ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术,用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型,支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。

Project Cover

GeoSeg

GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。

Project Cover

QFormer

QFormer是一种创新的视觉Transformer模型,采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块,将默认窗口转换为目标四边形进行计算,从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中,QFormer在保持低计算成本的同时,性能显著优于现有的视觉Transformer模型。

Project Cover

Awesome-Transformer-Attention

探索视觉变换器和注意力机制的最新发展,包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用,发现创新思路。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号