ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲

掌握ViT原理;掌握ViT的Pytorch实现代码

1196人学习

中级11课时2022/06/01更新

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白老师
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掌握ViT原理;掌握ViT的Pytorch实现代码

课程简介:

Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了SOTA的成果。 ViT (Vision Transformer)Transformer应用于CV(计算机视觉)领域里程碑式的工作,后面发展出更多的变体,如Swin Transformer 


ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale,使用纯Transformer进行图像分类。ViTJFT-300M数据集上预训练后,可超过卷积神经网络ResNet的性能,并且所用的训练计算资源可更少。 


本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式,一种是采用timm库,另一种是采用einops/einsum。  


原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、TransformerEncoder TransformerDecoderViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析。  


代码精讲部分使用Jupyter NotebookViTPyTorch代码进行逐行解读,包括:安装PyTorchViTtimm库实现代码解读、 einops/einsum ViTeinops/einsum实现代码解读。


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