0前言相关链接：VIT论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929VIT视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=fff489d443210a81a8f273d768e44c30VIT源码：https://github.com/vitejs/viteVIT源码(Pytorch版本，非官方，挺多stars，应该问题不大)：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch重点掌握：如何将2-D的图像变为1-D的序列
CUDA12.1+cuDNN8.8到NVIDIA官网下载这两个包。把cuDNN中的bin\*.dll，覆盖到venv\Lib\site-packages\torch\lib。cuda包里面解压出来cublas64_12.dll、cublasLt64_12.dll，也放到这个目录。---------------------------以上内容引用：优化StableDiffusion，提高出图速度-鱼头的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/621457549以下自己的：4090显卡可以使用这个：setPYTHON=%CD%\py\python.exesetGIT=%
摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MSCoco检测和VOC2007检测数据集上的大量实验来验证我们的CBAM。我们的实验表明，各种模型在分类和检测性能上都有一致的改善，证明了CBAM的广泛适用性。代码和模型将公开提供。一、引言除了这些因素，我们还
摘要本文提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。在给定中间特征图的情况下，我们的模块沿着通道和空间两个不同的维度顺序地推断关注图，然后将关注图与输入特征图相乘以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何CNN架构中，而开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端的训练。我们通过在ImageNet-1K、MSCoco检测和VOC2007检测数据集上的大量实验来验证我们的CBAM。我们的实验表明，各种模型在分类和检测性能上都有一致的改善，证明了CBAM的广泛适用性。代码和模型将公开提供。一、引言除了这些因素，我们还
SeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformersAbstract移动视觉transformer(MobileViT)可以在多个移动视觉任务中实现最先进的性能，包括分类和检测。虽然这些模型的参数较少，但与基于卷积神经网络的模型相比，它们具有较高的延迟。MobileViT的主要效率瓶颈是transformer中的多头自我注意(MHA)，相对于令牌(或补丁)的数量k，它需要O(k2)O(k^2)O(k2)的时间复杂度。此外，MHA需要昂贵的操作(例如，批量矩阵乘法)来计算自我注意，影响资源受限设备的延迟。本文介绍了一种具有线性复杂度的可分离自注意方
文章目录一、动物的视觉注意力二、快速理解Attention思想三、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有Attention机制四、Attention思想步骤五、Self-Attention5.1Self-Attention的计算步骤5.2根据代码进一步理解Q、K、V5.3再来一个例子理解六、缩放点积中为什么要除以根号dk6.1为什么比较大的输入会使得softmax的梯度变得很小？6.2维度与点积大小的关系是怎么样的，为什么使用维度的根号来放缩？七、Multi-HeadAttention八、Attention手稿References一、动物的视觉注意力动物需要在复杂环境下有效关注值
AxialAttention，轴向注意力，有行注意力（row-attention）和列注意力（column-attention）之分，一般是组合使用。原文阅读：https://arxiv.org/pdf/1912.12180v1.pdfself-attention已经显示出了良好的性能，不过其缺点也是明显的：它的使用使得模型的参数量和计算量开始飙增，特别是应用在nlp的长序列问题和图像的像素点上时。以后者为例，单张图像大小为H*W(*3)，一个像素点需要和其他所有像素点作注意力，即H*W，一共又有H*W个像素点，则一次self-attention的计算量在O((H*W)2)，当图像的分辨率不断
注意力机制是指我们将视觉注意力集中在图像的不同区域，或者将注意力集中在一句话中的某个词语，以下图为例：人眼的视觉注意力允许我们以“高分辨率”关注某个特定区域（例如黄色框内的耳朵）同时以“低分辨率”处理周围的环境信息（例如下雪的背景），接下来我们转移关注点或者直接根据关注点作出相应的判断。给定一张图片的一些patch，其余部分的像素提供给我们patch所在区域是什么的信息。我们期望在黄框内看到一个耳朵，这是因为我们已经看到了一只狗鼻子、另外一个耳朵以及狗狗的眼睛（红框内的物体）。然而，毛衣和毯子对于判断狗狗特征是毫无帮助的。类似地，我们可以解释某个句子中的单词之间的关系。当我们看见“吃”这个词时
1.PCB数据集介绍PCB是最具竞争力的产业之一，其产品的优良则关系到企业的发展。由于产品外观缺陷的种类非常广泛，所以较一般电子零部件的缺陷检测更加困难。PCB板缺陷包括短路、多铜及少铜、断路、缺口、毛刺等。利用深度学习技术采用人工智能学习PCB图像，可以分析复杂的图像，大幅提升自动化视觉检测的图像判读能力和准确度，并可将缺陷进行分类。针对不同产品不同的缺陷标准，智能系统能够灵活应对。PCB数据集共有六种缺陷，分别是"missing_hole","mouse_bite","open_circuit","short","spur","spurious_copper"，缺陷属于小目标缺陷检测下图为
继前文Unet和Unet++之后，本文将介绍AttentionUnet。AttentionUnet地址，《AttentionU-Net:LearningWheretoLookforthePancreas》。AttentionUnetAttentionUnet发布于2018年，主要应用于医学领域的图像分割，全文中主要以肝脏的分割论证。论文中心AttentionUnet主要的中心思想就是提出来Attentiongate模块，使用soft-attention替代hard-attention，将attention集成到Unet的跳跃连接和上采样模块中，实现空间上的注意力机制。通过attention机制
