Accueil› Projets› DynamicViT
DynamicViT

DynamicViT

par raoyongming · GitHub

[NeurIPS 2021] [T-PAMI] DynamicViT : Transformateurs de vision efficaces avec sparsification dynamique des tokens

# computer-vision# deep-learning# image-classification# vision-transformers
Voir sur GitHub
En termes simples

Implémentez une méthode qui améliore l'efficacité des transformateurs de vision en réduisant le traitement de données inutiles tout en maintenant la précision.

⭐ Étoiles
668
🍴 Forks
82
📜 Licence
MIT
Utilisation commerciale autorisée
📅 Créé
2021
🔄 Dernier commit
3 yr ago
🏷️ Catégorie
computer-vision
💻 Langue
Jupyter Notebook
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
DynamicViT — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
669668
2026-07-202026-07-29
📈 Suivez DynamicViT

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

[NeurIPS 2021] [T-PAMI] DynamicViT : Transformateurs de vision efficaces avec sparsification dynamique des tokens

DynamicViT compte 668 étoiles sur GitHub. Il a été forké 82 fois. DynamicViT est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2021. DynamicViT est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, deep-learning, image-classification, vision-transformers.

❓ Frequently asked questions

Qu'est-ce que DynamicViT ?

[NeurIPS 2021] [T-PAMI] DynamicViT : Transformateurs de vision efficaces avec sparsification dynamique des tokens

DynamicViT est-il open source ?

DynamicViT est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

DynamicViT est-il gratuit ?

Oui. DynamicViT est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est DynamicViT ?

DynamicViT est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage DynamicViT est-il écrit ?

DynamicViT est écrit principalement en Jupyter Notebook.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — DynamicViT

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=raoyongming-dynamicvit)](https://olud.ai/project/raoyongming-dynamicvit.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
AlphaTree-graphic-deep-neural-network
AI Roadmap : 机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、对抗神经网络(GAN)，图神经网络（GNN），NLP，大数据相关的发展路书(r…
★ 3k · deep-learning
partageimage-classification
transformer-in-transformer
Implémentation de Transformer dans Transformer, attention au niveau des pixels associée à l'att…
★ 306 · artificial-intelligence
partageimage-classification
PoinTr
[ICCV 2021 Oral] PoinTr : Achèvement divers de nuages de points avec des transformateurs sensib…
★ 855 · 3dvision
partagevision-transformers
vit-pytorch
Implémentation de Vision Transformer, un moyen simple d'atteindre SOTA en classification visuel…
★ 25.4k · artificial-intelligence
partageimage-classification
GFNet
[NeurIPS 2021] [T-PAMI] Réseaux de filtres globaux pour la classification d'images
★ 511 · computer-vision
partageimage-classification
opencv
Bibliothèque de vision par ordinateur open source
★ 90.2k · c-plus-plus
cs-video-courses
Liste de cours d'informatique avec des cours vidéo.
★ 82.8k · algorithms
d2l-zh
《动手学深度学习》 : destiné aux lecteurs chinois, exécutable et discutable. Les versions en chinois et…
★ 79.3k · book
ultralytics
Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation…
★ 60k · computer-vision
yolov5
Ultralytics YOLOv5 en PyTorch pour la détection d'objets, la segmentation d'instances, la class…
★ 57.8k · computer-vision

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.