attention-viz

帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制

attention-viz Transformer 深度学习可视化自然语言处理 Github 开源项目

此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。

文档

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源

AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化

AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力

研究表明，当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题，提出了基于注意力机制的语义护理（Generative Semantic Nursing, GSN）方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元，使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法，该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度，并提供详细的实现步骤和代码，以便研究人员进行实验与复现。

landmark-attention - 突破性长序列处理技术的高效注意力机制

GithubLLaMALandmark AttentionTransformer开源项目深度学习语言模型

Landmark Attention项目提供了一种创新注意力机制的实现，可处理无限长度的上下文。该项目包含语言建模基准测试和LLaMA模型微调代码，以及与Flash Attention结合的Triton实现。通过在输入中添加特殊landmark标记，实现了对超长序列的随机访问，优化了Transformer模型的长文本处理能力，同时显著降低了内存使用并提高了性能。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库

GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化

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。

keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南

GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库高性能图像识别

FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目

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。

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