数独解码器

arXiv-2021-TrTr: Visual Tracking with Transformer 阅读笔记

arxiv.org/abs/2105.03817代码地址：https://github.com/tongtybj/TrTr创新点：本文中提出了一种新的跟踪器网络，它基于一种强大的注意力机制，称为变压器编码器-解码器架构
菜菜子hoho·2022-11-24 20:29

【文献阅读笔记】之基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测

.1089.2020.18059摘要：为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-basedcracknetworks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架
cv研究僧·2022-11-24 19:15

DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络

基于先前的研究，由于其以多尺度方式捕获特征的能力，编码器-解码器的
不想敲代码的小杨·2022-11-24 18:31

音视频编解码知识学习详解（分多部分进行详细分析）

1.常用的基本知识基本概念编解码编解码器（codec）指的是一个能够对一个信号或者一个数据流进行变换的设备或者程序。
IT狗探求·2022-11-24 18:26

2022年8月15日陌陌推荐算法工程师面试题5道|含解

BERT预训练的方法：第一种方法是分散注意机制，该机制使用两个向量分别对每个单词的内容和位置进行编码来表示每个单词，并使用分散矩阵计算单词之间在内容和相对位置上的注意力权重；第二个方法是一个增强的掩码解码器
julyedu_7·2022-11-24 18:49

Android硬件解码组件MediaCodec使用教程

MediaCodec的方式2.1按照格式创建2.2按照名字创建3.MediaCode硬件解码并进行播放实例4.MediaCodec异步解码进行播放1.MediaCodec是什么MediaCodec类可以访问底层媒体编解码器框架
·2022-11-24 16:29

SPEECH DENOISING IN THE WAVEFORM DOMAIN WITH SELF-ATTENTION

该模型基于编码器-解码器架构，结合多个自注意块来细化其瓶颈表示，这是获得良好效果的关键。该模型通过在波形和多分辨率频谱图上定义的一组损失进
路飞快来找我·2022-11-24 16:40

UniT：多模态多任务模型

基于transformer的编码器-解码器结构，我们的UniT模型用一个编码器对每个输入模态进行编码，用一个共享的解码器对编码后的输入表示进行预测，然后是特定任务的输出头。
一颗2021·2022-11-24 10:39

Transformer——注意力模型分析及应用

解码器拿到编码器的特征，结合已经翻译的单词完成翻译。如下图所示，红框表示encoder，蓝框表示decoder，N=6。
gongyuandaye·2022-11-24 10:07

关于Transformer、BERT的理解

从宏观角度来看，Transformer是一种基于Self-Attention机制的Seq2seq模型（序列模型），是用于机器翻译的，由编码器和解码器组成（自己总结的）。
gailj·2022-11-24 10:04

DivX、Xvid和AVC（H264）、HEVC（H265）格式的区别2022-11-21

一句话介绍DIVX格式：这种编码也就是早期的一种MEPG格式-4衍生出来的一种格式，也是我们通常说的DVDrip格式；XviD是一个开放源码的MPEG-4多媒体解码器，它是基于OpenDivX编写的。
botong·2022-11-24 07:10

机器学习-变分自编码器VAE实战（三）

目录1.数据集加载：2.自定义VAE类：定义网络层：编码器具体实现：重参数(ReparameterizationTrick)的应用：解码器：前向传播：3.网络训练：4.生成图片：1.数
weixin_46737548·2022-11-24 07:50

Qt之FFMpeg 实现视频解码、编码、转码流程详解

一、FFmpeg模块分类libavformat，格式封装，包含了多媒体格式的分离器和混流器的库libavcodec，包含音频/视频解码器和编码器的库libavutil，包含简化编程功能的库，如通用音视频工具
hml111666·2022-11-24 05:58

随机过程与排队论（一）

独立过程伯努利随机序列的数字特征独立增量过程平稳独立增量过程二项计数过程是一个平稳独立增量过程二项计数过程的数字特征平稳独立增量过程的性质特征函数独立增量过程的有限维分布由一维分布和增量分布共同决定。
Caramel_biscuit·2022-11-24 04:28

《深度学习进阶 自然语言处理》学习笔记（3）Attention

前篇链接link目录第八章AttentionAttention结构seq2seq的改进——h到hsseq2seq的改进——解码器层结构调整Attention层的引入Attention的结构WeightSum
Lewis_Sean·2022-11-24 00:37

《深度学习进阶 自然语言处理》第八章：Attention介绍

文章目录8.1Attention结构8.1.1seq2seq存在的问题8.1.2编码器的改进8.1.3解码器的改进8.2Attention的应用8.3总结之前文章链接：开篇介绍：《深度学习进阶自然语言处理
【文言】·2022-11-24 00:29

VIT模型个人笔记

transformertransformer模型是用于自然语言处理的一个基于注意力机制的模型，其图如下所示，该模型主要由解码器和编码器两部分组成。在nlp相关
qq_45836365·2022-11-24 00:15

DAB-DETR: DYNAMIC ANCHOR BOXES ARE BETTER QUERIES FOR DETR翻译

这种新公式直接使用盒子坐标作为Transformer解码器中的查询并动态的逐层更新他们。
jjw_zyfx·2022-11-23 23:10

作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现神经网络与深度学习作业8：RNN-简单循环网络简单循环网络（SimpleRecurrentN
岳轩子·2022-11-23 19:43

使用ffmpeg解码mp4文件中某一帧为原始裸数据并保存为yuv420p数据文件

avcodec_find_decoder：找到这个视频流对应的解码器，我们测试是这个mp4视频的解码器是h264。avcodec_alloc_context3：分配一个解码器上下文。
haha0912·2022-11-23 17:44

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）心得体会：参考博客：简单循环网络（SimpleRecurrentNetwork
AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:48

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结1.使用Numpy实现SRNimportnumpyasnp
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:44

Pandas 导入csv错误

问题界面：问题翻译：'utf-8'codeccan'tdecodebyte0xf4inposition147684:invalidcontinuationbyte'utf-8'编解码器无法解码的字节0xf4
侯浩一·2022-11-23 16:47

Transformer学习笔记

Transformer是典型的编码器-解码器架构。
刚好998·2022-11-23 16:36

空气质量预测

源码数据集分析GeoMAN:Multi-levelAttentionNetworksforGeo-sensoryTimeSeriesPrediction问题提出网络结构空间注意力编码器时间注意力外部因素融合解码器
zsycode·2022-11-23 13:37

seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

文章目录1.什么是seq2seq2.编码器3.解码器4.训练模型5.seq2seq模型预测5.1贪婪搜索5.2穷举搜索5.3束搜索6.Bleu得分7.代码实现8.参考文献1.什么是seq2seq在⾃然语
mantchs·2022-11-23 10:18

注意力机制(Attention Mechanism)

下面基于Encoder-Decoder框架说明一、Encoder-Decoder框架简单说一下Encoder-Decoder框架的原理对于句子对:编码器对输入source进行编码，转换成中间语义向量C:对于解码器
Michael_Lzy·2022-11-23 08:40

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）总结参考1
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-23 06:23

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的
_Gypsophila___·2022-11-23 05:31

【论文学习】《Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis》

TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习文章目录《Tacotron:TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍2相关工作3模型架构3.1CBHG模块3.2编码器3.3解码器
FallenDarkStar·2022-11-23 04:24

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现（必做）编辑参考1.使用Numpy实现SRN代码实现import
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

终于有人把 CV Transformer 讲清楚了！！！

Transformer作为一种基于注意力的编码器-解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。
woshicver·2022-11-23 04:24

DAB DETR 论文精度，并解析其模型结构

六、DABDETR模型结构（1）改进的Transformer解码器（2）直接学习锚框（3
Flying Bulldog·2022-11-23 00:58

UP-DETR：收敛更快！精度更高！华南理工&微信开源无监督预训练目标检测模型...

关注公众号，发现CV技术之美0写在前面基于Transformer编码器-解码器结构的DETR达到了与FasterR-CNN类似的性能。
我爱计算机视觉·2022-11-23 00:52

SPI中的CPHA,CPOL详解

CPOL和相位CPHA详解SPI中的极性CPOL和相位CPHASPI由于接口相对简单（只需要4根线），用途算是比较广泛，主要应用在EEPROM，FLASH，实时时钟，AD转换器，还有数字信号处理器和数字信号解码器之间
win2000_li·2022-11-22 22:48

[论文阅读] Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers

2108.06932代码：https://github.com/DengPingFan/Polyp-PVT发表于：IEEETMI’22Abstract大多数息肉分割方法使用CNN作为其骨干，导致在编码器和解码器之间交换信息时出现两个关键问题
xiongxyowo·2022-11-22 19:16

STARK论文记录（2021CVPR）：Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

编码器建模目标和追踪区域之间的全局时空特征依赖，解码器学习一个查询嵌入(queryembedding)来预测目标对象的空间位置。
三晚不过弦一郎·2022-11-22 15:08

[RGBT-VOT3](2020ECCV)CAT：Challenge-Aware RGBT Tracking

具体地，在每个层中都设计了几个参数共享的分支来建模模态共享挑战中的目标外观，和几个参数独立的分支来建模模态特有挑战中
三晚不过弦一郎·2022-11-22 15:08

Andrew Ng's deeplearning Course5Week3 Sequence models & Attention mechanism

我们设定一个RNN结构的编码器和解码器，先将输入的法语句子编码为一个向量，再通过解码器将其转换为英语句子。图像描述图像描述，顾名思义就是给出一幅图片，然后根据图片给出相应的描述。
福尔摩栋·2022-11-22 12:28

attention is all you need

摘要主流的序列转换模型都是基于复杂的循环或卷积神经网络，这个模型包含一个编码器和一个解码器。具有最好性能的模型是通过一个注意力机制，将编码和解码连接在一起。
开心邮递员·2022-11-22 10:58

超快语义分割 | PP-LiteSeg集速度快、精度高、易部署等优点于一身，必会模型

具体地说，作者提出了一个灵活和轻量级解码器(FLD)来减少以往解码器的计算开销
富土康一号质检员·2022-11-22 09:00

PP-LiteSeg

使用统一注意力模块来提高分割精度，通过融合解码器中的低级和高级特征来实现的，与之前的BiSeNetV2中的通道注意力模块相似，产生权重α，并与输入特征融合。
视觉菜鸟Leonardo·2022-11-22 09:56

UNet++ (Nested U-Net) 阅读笔记：A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.10165v1代码：https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus引言原始的UNet直接将来自解码器子网络具有语义的粗粒度的特征图与来自编码器子网络具有低级别的细粒度的特征图
Fan72·2022-11-22 07:29

隐式神经表示二：超分网络学习傅里叶系数Local Texture Estimator for Implicit Representation Function

2.在编码器和解码器之间作者引入一个localtextureestimator3.代码分析整体框架生成图像特征，编码器是一个常规的卷积网络，文中使用esdr,rdn,swinIR等localtextureestimator4
tony365·2022-11-22 05:35

Transformer 详细分析，学习总结

Transformer学习总结总体介绍编码器部分InputEmbeddingPositionalEncodingMulti-HeadAttentionAdd&NormFeedForward解码器部分MaskedMulti-HeadAttention
小林记录·2022-11-22 05:00

char-net：一种用于扭曲场景文本识别的字符感知神经网络

我们的char-net由一个字级别的编码器，一个字符级编码器和一个基于LSTM的解码器组成。和以往使用全局STN网络来校正整个扭曲文本图像的工作不同，我们采用了检测和校正单个字符的方法。
Vala443·2022-11-22 03:07

交通状态预测 | Python实现基于Transformer的交通流预测

|Python实现基于Transformer的交通流预测目录交通状态预测|Python实现基于Transformer的交通流预测基本介绍模型构建程序设计学习总结基本介绍使用的模型是一个传统基于编码器-解码器的
小橘算法屋·2022-11-22 01:31

CS224W图神经网络笔记自用：Graph Neural Networks

让在图中相似的节点在嵌入空间同样紧密相连在学习节点嵌入时，有两个重要的部分：编码器（Encoder）：将每个节点v映射到一个低维向量zvz_vzvENC(v)=zvENC(v)=z_vENC(v)=zv相似性函数（解码器
小粥铺·2022-11-22 01:49

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的
牛奶园雪梨·2022-11-22 00:42

ffmpeg/ffprobe常用命令

即输入文件-f表示format，即输出格式-vn表示vedionot，即输出不包含视频-ar设定采样率-ac设定声音的channel数-ab音频数据流量，一般选择32、64、96、128-acodec设定声音解码器
快乐的拉格朗日·2022-11-21 23:21
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