1 2023年06月 深度学习-Vision Transformer (ViT) 黄海广 副教授 2 03 模型训练策略 本章目录 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 3 1.背景知识 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 Positional Encoding Positional Encoding 1.背景知识 6 为什么需要用transformer Transformer原本是用来做 NLP的工作的，所以ViT的 首要任务是将图转换成词 的结构，这里采取的方法 是如上图左下角所示，将 图片分割成小块，每个小 块就相当于句子里的一个 词。这里把每个小块称作 Patch，而Patch Embedding 就是把每个Patch再经过一 为什么需要用transformer CNN（如ResNet）是图像分类的最 佳解决方案。 如果预训练的数据集足够大（至少一 亿张图像），则Vision Transformer （ViT）将击败CNN（小幅度） Vision Transformer（ViT）实际上就 是Transformer的encode网络。 1.背景知识 8 2.模型介绍 03 模型训练策略 01 背景知识 02

The most notable findings from the audit are “ADA-VIT-SA23-5, Users that can create keyspaces can deny access to already existing keyspaces” and “ADA-VIT-SA23-12, VTAdmin users that can create shards can advisory for each issue and assigned CVEʼs for both advisories: ID CVE Severity ADA-VIT-SA23-5 CVE-2023-29194 Moderate ADA-VIT-SA23-12 CVE-2023-29195 Moderate 3 Vitess Security Audit, 2023 Project Summary Severity Fixed 1 ADA-VIT-SA23-1 Missing documentation on deploying VTAdmin-web securely Moderate Yes 2 ADA-VIT-SA23-2 Insecure cryptographic primitives Informational Yes 3 ADA-VIT-SA23-3 SQL injection

Testing Miscellaneous Issues VIT-01-001 MySQL: Comparison of Auth Token allows timing Attacks (Info) VIT-01-002 MySQL: Timing attacks due to plain-text password auth (Low) VIT-01-003 PII: Not all SQL values to obtain the hashes contained in the user-table prior to the attack. A minor issue was filed as VIT-01- 001 to describe the exact circumstances. • As requested, plenty of additional effort was invested for the exfiltration of unredacted or incompletely redacted values. The minor issue was filed (see VIT-01-003) but the real-world impact, as with most information leak issues in general, would need to be

Segmentation Multi-Label OCR CrossEntropy SmoothL1 DiceLoss Contrasive RCNNHead MaskHead SeqHead Vit Swin Retrieval Image Generation Video Caption EasyVision: 图像视频算法库 Bert TextInput Optim izer swin-transformer based moco. Image features 推荐模型特征 图像搜索 解决方案: 多模态预训练 Swin transformer based (Violet) VIT Video Fram es Bert Title OCR Cls Tok en Title feature OCR feature Im age feature M HSA decoder Tran sform er decoder Tran sform er decoder Tran sform er decoder 解决方案: 多模态预训练 Vit based 下游任务:  视频分类  视频打标签  推荐模型特征 解决方案: 小样本学习 小样本结构化模型 在线预测服务（EAS） • 一键部署 • 多模型 • 蓝绿部署

begin(); advance(lIt, 1); // std::bidirectional_iterator std::vector::iterator vIt = myV.begin(); advance(vIt, 1); // std::random_access_iterator std::forward_list::iterator fwIt = myFL

système d’exploitation invité, certaines modifications pourraient empêcher un système d’exploitation in- vité de fonctionner correctement après l’installation. Note: Le bouton “Paramètres” est désactivé par VirtualBox le rendra disponible pour le système d’exploitation invité en tant que partage réseau, que vin- vité ait ou non un réseau. Pour les détails, merci de vous reporter à chapitre 4.3, Dossiers partagés, sens. Pour faire cela, VirtualBox établit un canal de communication privé entre les suppléments in- vité de VirtualBox et l’hôte, et les logiciels des deux côtés peuvent utiliser ce canal pour échanger des

目标检测等多个经典视觉任务中均取得了业界领先的结果。 背景 2020 年 9 月，谷歌的视觉注意力模型 （Vision Transformer， ViT） [4] 成功将原本 用于自然语言处理的 Transformer [5] 应用到视觉的分类任务中。ViT 将一幅输入 340 > 2022年美团技术年货 图像切分为若干个图像块（Patch），并把一个图像块类比为一个文字（Word）作为 Transformer 层的编码器处理后使用普通的多 层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）映射到类别空间。ViT 的模型性能大幅超 过了卷积神经网络，此后迅速发展成为了当前视觉领域研究的主要热点。 图 1 视觉注意力模型（ViT）将用于自然语言处理任务的 Transformer 应用于视觉任务（来源：ViT [4]） Transformer 编码器中多头注意力（Multi-head attention）的基本计算方法由下式 编码维度，softmax 为归一化函数，注意力机制可以理解为对输入按照相关性加权的 过程。 原生的视觉注意力模型做主干网络并不能很好地适配目标检测、语义分割等常用的稠 密预测任务。此外，相比于卷积神经网络，ViT 计算量通常要更大，推理速度变慢， 不利于在实际业务中应用。因此设计更高效的视觉注意力模型，并更好地适配下游任 务成为了当下研究的重点。香港大学、商汤联合提出的金字塔视觉注意力模型 PVT [2]

开发及训练 AI+科学计算 手机电磁仿真、化合物预训练模型、 飞机气动仿真 MindSpore Lite 简化部署 AI实验室一站式开发 Build-in套件 BERT LSTM Vit ResNet 模型库 图像分类 目标检测 文本分类 … 数据集 在线加载 快速上手官方样例仓库 完备使用教程 代码管理 在线训练 界面启动 Jupyter Notebook 在线推理

learning. It is used as a backbone in many state of the art text and visual models like BERT, GPT-2 and ViT. Model Accuracy (%) Training Latency (seconds/epoch) Inference Latency26 (microseconds) RNN 89

cette hypothèse est confirmée. (C’est un bogue d’empaquetage du paquet et c’est le plus souvent évité par le responsable du paquet.) Pour retrouver la stabilité, vous devrez déplacer les fichiers de de l’interpréteur de commandes produit un fichier avec des caractères de contrôle. Cela peut être évité en utilisant col(1) comme suit : $ script Script started, file is typescript faites quelque chose…et