vit backbone

ViT（Vision Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，它将图像分割成固定数量的图块，然后将这些图块转换为向量序列，再输入到Transformer中进行处理。ViT的backbone是由多个Transformer模块组成的，其中每个模块都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。ViT的训练过程是通过在大规模图像数据集上进行自监督学习来完成的，即使用图像的局部区域预测全局标签。ViT在多个计算机视觉任务上都取得了很好的表现，例如图像分类、目标检测和语义分割等。

if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)

这段代码主要用于根据指定的 backbone 构建模型。首先，判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中，说明是使用的常规的 CNN 模型，直接调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型，并传入类别数量和预训练模型参数等参数。如果指定的 backbone 在列表中，说明是使用的 Vision Transformer（ViT）或 Swin Transformer 模型，需要额外传入输入图片的形状参数 input_shape。这里通过调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型，并传入输入图片的形状、类别数量和预训练模型参数等参数。最终，返回创建好的模型对象。

Transformer Backbone

### Transformer作为骨干网络在深度学习模型架构中的应用 #### 背景介绍近年来，基于Transformer的模型已经在自然语言处理领域取得了巨大成功。随着研究的发展，这些模型逐渐被引入到计算机视觉任务中，并展现出强大的性能。特别是在目标检测等复杂任务上，Vision Transformers (ViT)[^1] 已经成为一种新的趋势。 #### ViTDet原理概述 ViTDet是一种利用视觉Transformer(ViT)作为特征提取器的目标检测框架。与传统的卷积神经网络(CNNs)不同的是，ViT通过自注意力机制来捕捉图像全局依赖关系，从而更好地理解场景语义信息。具体来说，在ViTDet中： - 输入图片首先会被分割成多个固定大小的小块(patch)，并线性投影至高维空间形成token序列； - 这些tokens随后输入给多层编码器堆叠而成的标准Transformers结构内进行处理； - 经过一系列变换操作之后得到富含上下文信息的新表示形式； - 最终用于预测物体类别及其位置边界框坐标值。此过程不仅保留了原始数据的空间布局特性，还能够有效建模远距离像素间关联程度较高的情况，进而提高了整体识别精度。 #### ResNet对比分析相较于ResNet所采用的传统卷积方式构建深层次网络结构的方法——依靠局部感受野逐步扩大以及跳跃连接缓解梯度消失现象等问题而言，使用Transformer可以更灵活地调整内部组件配置以适应不同类型的任务需求。例如，在面对大规模高清影像时，由于其具备更强的学习能力而无需担心因层数过多而导致效果下降的风险[^2]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForImageClassification, ViTFeatureExtractor model_name = "google/vit-base-patch16-224" feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_name) def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") return inputs['pixel_values'] input_tensor = preprocess_image("example.jpg") # 假设有一张名为 example.jpg 的测试图片 outputs = model(input_tensor) logits = outputs.logits predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item() print(f"Predicted class ID: {predicted_class_idx}") ```

阅读全文

Transformer Backbone

相关推荐

pytorch vit base 16 预训练模型

1d-tokenizer-vit

vit.zip视觉transformer代码

dynamic vit

Vit ResNet

vit yolo

vit 模型

backbone neck head

计算机视觉backbone

VIT图像分割

mmsegmentation使用vit

DE-VIT

yolov11 vit

vit Feature Embedding

Vit目标检测

ViT-yolo

大家在看

QQ查询系统

IEC 61400-25风力发电标准-英文版

cpptools-win32.vsix.zip

LCD液晶知识 驱动 特点 制作过程

Cuvc 解码器

最新推荐

MATLAB统计工具箱中的回归分析命令PPT课件.ppt

ASP.NET新闻管理系统：用户管理与内容发布功能

【实战派量化投资秘籍】：Pair Trading策略全方位解析

fpga中保持时间建立时间时序约束

Notepad2: 高效替代XP系统记事本的多功能文本编辑器

【mPower1203驱动故障全攻略】：排除新手疑难杂症，提升部署效率

keil5打不开

远程进程注入技术详解：DLL注入的实现步骤

【驱动安装背后的故事】：mPower1203机制深度剖析及优化技巧

tensorflow2.5.0 linux-aarch64.whl

LCD液晶知识驱动特点制作过程