数独解码器第49页

C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition（CVPR 2019）部分翻译

C2AE:ClassConditionedAuto-EncoderforOpen-SetRecognition摘要1介绍2相关工作3所提出的方法3.1闭集训练（阶段1）3.2开集训练（阶段2）3.2.1条件解码器训练

_Cat_·2022-12-25 23:31

[论文阅读] SegDiff: Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Models

然后，额外的编码层和解码器被用来迭代完善分割图，使用一个扩散模型。由于扩散模型是概率性的，它被多次应用，其结果

xiongxyowo·2022-12-25 22:12

【遥感图像：信息增强】

聚焦于全色锐化的两个主要目标，即：空间和光谱信息的保留，我们首先设计了两个编码器-解码器网络，从两种类型的源图像中提取深层特

小郭同学要努力·2022-12-25 19:10

端到端图像、视频编解码研究者的福音

/CompressAI/InterDigitalAILab做了一个叫做CompressAI的研究平台，基于Pytorch，这是一个提供自定义操作、层、模型和工具以研究、开发和评估端到端图像和视频压缩编解码器的平台

cs_software_·2022-12-25 18:33

【论文阅读笔记】Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel Resources

这种方法用多个解码器，每个解码器用于特定的任务。然而，这些独立的解码器之间没有共享参数，因此无法捕获不同语言中摘要的离散短语之间的关系，从而破坏了能够将高资源语言的知识转移到低资源语言的连接。

献给陆河·2022-12-25 18:58

End-to-End Object Detection with Transformers（论文翻译）

新框架的主要成分，称为DEtectionTRansformer或DETR，是基于集合的全局损失，通过二分匹配强制进行独特的预测，以及转换器编码器-解码器架构。

MJ5513·2022-12-25 18:19

2022CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Fountion Models

本文提出对比标注器(CoCa)，一种极简的设计，预训练一个图像-文本编码器-解码器模型，并结合对比损失和标注损失，从而包含从对比方法如CLIP和生成方法如SimVLM的模型能力。

weixin_42653320·2022-12-25 17:15

《BLIP》-用更干净更多样的数据进行多模态预训练，性能超越CLIP！

然而，现有的方法存在着两个限制：模型视角许多模型都采用基于编码器的架构或者编码器-解码器的架构。

一颗2021·2022-12-25 17:44

Coca：对比字幕是图像-文本基础模型

摘要我们在单模态图像和文本嵌入之间应用了一个对比损失，此外还在多模态解码器输出上应用了一个字幕损失，它预测了自回归的文本标记。通过共享相同的计算图，可以以最小的开销高效地计算两个训练目标。

一颗2021·2022-12-25 17:06

【点云压缩】Variational Image Compression with A Scale Hyperprior

Intro本文给出了边信息（Sideinformation）的定义：边信息是从编码器流向解码器额外的比特流，该信息向熵模型进行了信号修改，从而减少了不匹配（additionalbitsofinformationsentfromth

Jonathan_Paul 10·2022-12-25 17:27

单目深度估计综述

SfMLearner(2017,Zhou)使用的是DispNet网络架构，这是一个带跳跃连接(skipconnections)和多尺度边(multi-scaleside)预测的编码器-解码器网络，

WX_Chen·2022-12-25 04:31

正则自编码器之稀疏自编码器

如果隐藏编码的维数与输入相等或者大于输入的过完备自编码器同样会发生类似的问题，在这种情况下，线性的编码器与解码器也可以学会输入数据的复制，进而学习不到任何有益特征。

罗辑罗辑·2022-12-25 02:41

动手学深度学习（四十四）——Seq2Seq原理与实现

文章目录一、什么是seq2seq（序列到序列的学习）二、动手实现Seq2Seq1.编码器2.解码器3.损失函数4.训练5.预测6.预测和评估7.用训练好的Seq2Seq模型将英语翻译成法语三、总结一、什么是

留小星·2022-12-24 19:31

常见生成模型 -- VAE 可变分自动编码器

先简单介绍一下VAE，VAE作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本，生成样本与真实样本足够接近的话

纸上得来终觉浅～·2022-12-24 17:16

理解变分自编码器，GAN的近亲

转自专知原文：https://www.jeremyjordan.me/variational-autoencoders/【导读】自编码器是一种非常直观的无监督神经网络方法，由编码器和解码器两部分构成，自编码器近年来很受研究人员的欢迎

机器学习与AI生成创作·2022-12-24 17:45

H264、H265 Nalu头部解析

头部解析一NALU头部解析F：forbidden_zero_bit.在H.264规范中规定了这一位必须为0.NRI：nal_ref_idc.取00~11,似乎指示这个NALU的重要性,如00的NALU解码器可以丢弃它而不影响图像的回放

huabiaochen·2022-12-24 14:09

DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)阅读笔记

新框架的主要组成部分，DetectionTransformer，是一个基于集合的全局损失，通过二分匹配和transformer的编码器-解码器体系结构强制进行唯一预测。给定一

mozheng_zy·2022-12-24 13:20

HistoSeg：具有多损失函数的快速注意，用于数字组织学图像中的多结构分割

因此，我们提出了一个编码器-解码器网络，快速注意模块和多损失函数(二元交叉熵损失(BCE)损失，焦点损失骰子损失的组合)。

不想敲代码的小杨·2022-12-24 10:24

LSTM疫情预测实验介绍

模型展示模型介绍：该模型整体采用了Seq2Seq的编码器，解码器思想，内部神经网络采用的LSTM，对于疫情这种有地域，时域密切相关的实验对象，采用了空间注意力机制与时间注意力机制来获取相关性权重值。

彭祥.·2022-12-24 06:12

task9

Attention原理：基本思想：打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。

午后阳光依旧那么明媚·2022-12-24 01:44

H.265/HEVC视频编码-HM16.9配置文件设置

我采用的是HM16.9编解码器来对视频做处理。

Kyra_meng·2022-12-23 16:10

前沿系列--Transform架构[架构分析+代码实现]

文章目录前言总体架构总体任务使用输入部分EmbeddingPositionEncodingwhy实现注意部分注意力机制/自注意力掩码作用如何工作形状解释完整实现多头注意力实现Norm处理FeedForward以及连接编码器解码器中间层组装输出层模型组装总结前言

Huterox·2022-12-23 14:21

数据结构算法——剪枝

目录一、概述二、例题2.1N皇后问题（Leetcode51)2.2数独问题（Leetcode36、37）2.2.1有效数独（Leetcode36）2.2.2解数独（Leetcode37）一、概述例题只能暴力搜索

Badrain_Guo·2022-12-23 11:55

综述｜视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向

文|汽车人源|自动驾驶之心摘要Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。

夕小瑶·2022-12-23 08:29

ffmpeg硬件解码器的使用

什么是硬件解码?普通解码是利用cpu去解码也就是软件解码硬件解码就是利用gpu去解码为什么要使用硬件解码?首先最大的好处快硬解播放出来的视频较为流畅，并且能够延长移动设备播放视频的时间；而软解由于软解加大CPU工作负荷，会占用过多的移动CPU资源，如果CPU能力不足，则软件也将受到影响最主要就是一个字快怎样使用硬件解码？ffmpeg内部为我们提供了友好的接口去实现硬件解码注意事项ffmpeg内部有

杀神李·2022-12-23 08:26

变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)

AE采用自监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，AE的结构中包含一个编码器（encoder）和解码器（decoder），其中encoder的作用是将我们的数据空间映射到另一个隐变量

longwilll·2022-12-23 06:08

FAIR 何恺明、Piotr、Ross等新作，MAE才是YYDS！仅用ImageNet1K，Top-1准确率87.8%！

首先，作者开发了一种非对称的编码器-解码器体系结构，其中的编码器只对可见的patch子集（没有mask的token）进行操作，同时还有

我爱计算机视觉·2022-12-23 05:39

当UNet遇见ResNet会发生什么？

其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息，解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复，为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了，通

just_sort·2022-12-22 17:19

MySQL的日志 - undo log

文章目录前言什么是undologundolog的作用undolog的存储空间和系统表空间存放在一起独立的undolog表空间undolog的相关参数独立undolog表空间的意义最后前言前面我们介绍了MySQL

程序猿集锦·2022-12-22 07:34

NLP学习笔记(四) Seq2Seq基本介绍

大家好，我是半虹，这篇文章来讲序列到序列模型(SequenceToSequence,Seq2Seq)本文写作思路如下：从循环神经网络的应用场景引入，介绍循环神经网络作为编码器和解码器使用，最后是序列到序列模型在之前的文章中

半虹·2022-12-22 06:23

搜索（4）dfs的剪枝与优化

一、剪枝方法概述1.优化搜索顺序1如在小猫爬山中，按照猫的重量递减的顺序来搜索2在数独问题中，优先搜索能填的合法数字最少的位置。

yan__kai_·2022-12-21 20:41

MacBook安装使用VLC Media Player多媒体播放器

它支持众多音频与视频解码器及文件格

·2022-12-21 18:56

详解变分自编码器——VAE

Auto-Encoder包括一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decode

小菜羊~·2022-12-21 16:38

深度学习与神经网络（十四）—— VAE变分自编码器

它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同VAE作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络

hxxjxw·2022-12-21 16:07

VAE变分自编码器

然后解码器在高斯分布随机采样一个向量（利用的重参数化）,生成原始图像。

南妮儿·2022-12-21 16:37

三维重建论文笔记 DeMoN:Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo

该体系结构由多个堆叠的编解码器网络组成，核心部分是一个能够改进自身预测的迭代网络。该网络不仅估计深度和运动，而且还估计表面法线、图像之间的光流和匹配的置信度。

飒白·2022-12-21 15:25

文本生成论文阅读A Syntactically Constrained Bidirectional-Asynchronous Approach for Emotional Conversation

本篇文章用关键词同是约束主题和情感文章目录前言一、步骤二、使用模型三.使用结果总结前言天越来越冷了真的不想学习疲惫呀但是要坚持下去呀呀呀本篇论文提出可一种利用句法的约束的双向异步解码器，缓解了句法流畅性以及语法性的问题

欢桑·2022-12-21 14:46

深度学习系列41：多模态Dalle-min生成图像

dalle模型包括：一个基于BART的编码器，将文本token转为图像token一个基于VQGAN模型的编解码器，将图像token和图片之间互相转换首先要训练VAGAN模型。

IE06·2022-12-21 14:36

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）

深度学习入门（六十五）循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）前言循环神经网络——序列到序列学习（seq2seq）课件机器翻译seq2seq编码器-解码器细节训练衡量生成序列的好坏的BLEU总结教材

澪mio·2022-12-21 14:29

深度学习入门（六十四）循环神经网络——编码器-解码器架构

深度学习入门（六十四）循环神经网络——编码器-解码器架构前言循环神经网络——编码器-解码器架构课件重新考察CNN重新考察RNN编码器-解码器架构总结教材1编码器2解码器3合并编码器和解码器4训练模型5小结参考文献前言核心内容来自博客链接

澪mio·2022-12-21 14:50

Pytorch的学习——U-Net语义分割

U-NetUNet是通过自编码的形式实现物体的分类与预测，其主体由一个编码器与一个解码器组成，结构如下图。

明哲慕鸿·2022-12-21 12:12

transformer学习记录+python实现

transformer学习记录+python实现简介输入模块位置编码掩码注意力机制自注意力机制多头注意力机制前馈全连接层规范化层子层连接结构编码器层编码器解码器层解码器输出部分结语简介本文对着为对transformer

qq_38937133·2022-12-21 08:43

《LEDNet：A Lightweight Encoder-Decoder Network For Real-Time Semantic Segmentation》论文笔记

代码地址1：LEDNetofficial代码地址2：LEDNetunofficial1.概述导读：这篇文章提出的方法LEDNet是用于解决实时场景下的分割任务的，该网络是采用非对称的编解码器结构。

m_buddy·2022-12-21 07:05

Vision transformer学习笔记

1.transformer基本架构在了解cv中的transformer之前，我们先来复习一下transformer的基本架构1.1编码器与解码器我们可以将网络分成两个部分，编码器与解码器。

lansfair·2022-12-20 22:02

机器学习--数学基础

课堂学习笔记机器学习---数学基础一机器学习与数学分析概率论与贝叶斯先验概率论基础统计量期望／方差／协方差／相关系数独立和不相关大数定律中心极限定理最大似然估计过拟合机器学习—数学基础一机器学习与数学分析什么是方向导数方向导数是梯度向量的重要应用

王二小、·2022-12-20 19:09

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

但是，Transformer有几个严重的问题，使其无法直接应用于LSTF，包括二次时间复杂度，高内存使用率，以及编码器-解码器体系结构的局限性。为了解决这些问题，我们为LS

simple_hututu·2022-12-20 17:03

IMAGE CODING FOR MACHINES: AN END-TO-END LEARNED APPROACH 2021

1.1摘要该文提出了一种基于神经网络(NN)的、基于端到端学习的机器的图像编解码器。特别地，我们提出了一套训练策略，以解决平衡竞争损失函数的微妙问题，如计算机视觉任务损失、图像失真损失和速率损失。

大笨钟47·2022-12-20 16:49

Transformer-XL 模型详解

如果给定无限的内存和计算力，一个简单的解决方案是使用无条件的Transformer解码器处理整个上下文序列，类似于前馈神经网络。然而，在实践中，由于资源有限

空杯的境界·2022-12-20 15:22

ASFformer模型简述

目录提出问题问题的解决方案基本模型EncoderDecoder单一解码器多头解码器数据集评估指标具体实验提出问题transformer最初是为机器翻译任务设计的，在过去的几年里，它在几乎所有的自然语言处理

你饿了嘛？？·2022-12-20 15:37

【语义分割】利用U-Net网络对遥感影像道路信息分割提取

其网络结构主要是以“U”型编码器-解码器构成了下采样-上采样两部分功能结构。下采样采用典型的卷积网络架构，就采样结构结果而言，每层的Max-Pooling采样减小了图像尺寸，但是成倍增加了

BoostingIsm·2022-12-20 13:18

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