语音识别

视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ，Alexey Dosovitskiy，Lucas Beyer，Alexander Kolesnikov，Dirk Weissenborn，翟小华，Thomas Unterthiner，Mostafa Dehghani一起发布， Matthias Minderer，Georg Heigold，Sylvain Gelly，Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明，将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练，在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序，可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类，作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先​​训练的模型（

视觉变形金刚 在PyTorch中实现，这是一种使用变压器样式编码器在视觉分类中实现SOTA的新模型。相关文章。 特征 香草维生素 混合ViT（支持BiTResNets作为骨干网） 混合ViT（支持AxialResNets作为骨干网） 训练脚本 去做： 训练脚本 支持线性衰减 正确的超级参数 全轴向ViT Imagenet-1K和Imagenet-21K的结果 安装 创建环境： conda env create -f environment.yml 准备数据集： mkdir data cd data ln -s path/to/dataset imagenet 运行脚本 对于非分布式培训： python train.py --model ViT --name vit_logs 对于分布式培训： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python dist_tra

含有T2T-Vit、BotNet、MobileFaceNet、ResNet模型用于人脸识别训练。可参考：https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/113951973?spm=1001.2014.3001.5501，或，https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/114894804?spm=1001.2014.3001.5501

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用于人脸识别的T2T-ViT网络。可参考博客：https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/114894804?spm=1001.2014.3001.5501