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AttentionDeepMIL

深度多实例学习的注意力机制算法实现

深度学习多实例学习注意力机制PyTorchMNISTGithub开源项目

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

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介绍相关项目
deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果
3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目
变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据，并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本，尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法，展现了其在医学图像分析领域的潜力。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。
cross-image-attention - 跨图像注意力机制实现零样本外观迁移
Cross-Image AttentionGithub图像生成开源项目自注意力机制语义对应零样本外观迁移
该项目开发了一种跨图像注意力机制，实现了零样本外观迁移。这种方法利用生成模型的语义理解，在保持目标结构的同时，将外观应用到不同形状的对象上。该技术适用于多种对象类别，对形状、大小和视角变化具有适应性。项目提供了代码实现、使用指南和演示，便于研究人员探索和应用。
attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集
Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制
Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集，用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数，包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术，从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。
metal-flash-attention - Apple芯片上的FlashAttention高性能实现
Apple siliconFlashAttentionGithubMetal开源项目性能优化注意力机制
metal-flash-attention项目将FlashAttention算法移植至Apple silicon，提供精简可维护的实现。支持macOS和iOS，使用32位精度计算和异步拷贝。项目采用单头注意力机制，专注于核心瓶颈优化。通过创新的反向传播设计，减少内存使用并提高计算效率。改进了原始FlashAttention的反向传播设计，提高并行效率。项目正在持续优化，包括寄存器压力、可移植性和文档完善。
mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256 - MobileViTv2中的可分离自注意力实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetMobileViTv2PyTorch分离自注意力图像分类开源项目模型
MobileViTv2是一个图像分类模型，通过引入可分离自注意力机制，提升计算效率与性能。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练，适用于大规模图像分类任务，并支持PyTorch平台。用户可使用此模型进行未处理图像的分类，或寻找适合特定任务的微调版本，为图像识别应用带来优化。
keras-attention - Keras 兼容的注意力层，支持 Luong 和 Bahdanau 评分函数
Attention LayerBahdanauGithubKerasLuongTensorflow开源项目
Keras Attention Layer 支持 Luong 和 Bahdanau 的评分函数，与 Tensorflow 2.8 至 2.14 兼容。该层易于安装和使用，可根据需求调整参数，广泛应用于提高深度学习模型精度。提供丰富的实例和详细文档，包括在 LSTM 网络中的注意力机制实现，以及 IMDB 数据集和加数任务的实验数据。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型，采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型，利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构，在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译，部分字节对编码相关部分尚未完全测试，仍在开发中。提供详细的教程，包括数据预处理、模型训练和测试步骤，为用户提供全面指导。
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