Decoder 第39页

Attention is all you need

https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch1摘要序列转换模型一般基于RNN和CNN进行实现，包含了encoder和decoder

cdknight_happy·2022-11-24 16:00

Informer pytorch 代码解读（1）Encoder

1.整个Informer的部分的代码如下主要由三个部分组成（1）红色部分是词编码（2）绿色部分是Encoder（3）蓝色部分是Decoder2.对于encoder3.Conv

anzrs·2022-11-24 15:04

VAE详解（附pytorch）

VAE:变分自编码器，遵循encoder-decoder结构，但是encoder的结果是正态分布的均值和方差（其实也是一般的参数，只是我们赋予了它们均值和方差的意义）编码是从不同的事物中提取不同的特征，

A G I·2022-11-24 13:39

论文阅读笔记——DLT-Net: Joint Detection of Drivable Areas, Lane Lines, and Traffic Objects)

论文阅读笔记——DLT-Net:JointDetectionofDrivableAreas,LaneLines,andTrafficObjects论文简介1引言2DLT-Net架构2.1Encoder2.2Decoder2.2.1

SmieSmile^_^·2022-11-24 12:51

Transformer——注意力模型分析及应用

目的：机器翻译二、基本组成encoder和decoder是可叠加的。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

无公式，何恺明新作 MAE——Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

中心思想：，建立非对称的编码-解码结构（Asymmetricencoder-decoder）并设置极高的遮挡率(75%)

Languedoc_C·2022-11-24 10:30

torch.nn、(二)

RecurrentlayersRNNLSTMGRURNNCellLSTMCellGRUCellTransformerlayersTransformerTransformerEncoderTransformerDecoderTransformerEncoderLayerTransformerDecoderLayerLinearlayersIdenti

Wanderer001·2022-11-24 06:28

深度学习图像分割基础网络总结，含创新点优点。

*Multi-scale**Dilatedconv**RCNN**Encoder-Decoder**Transformer**Attention*二、深度学习分割网络综述一、深度学习图像分割网络可以从哪些角度提升性能

萧瑟1997·2022-11-24 06:11

ICCV 2021 | 微软MSRA提出：训练快速收敛的条件DETR

https://github.com/Atten4Vis/ConditionalDETR本文作者提出了一种conditionalcross-attentionmechanism用于快速训练DETR，从decoderembedding

Amusi（CVer）·2022-11-23 23:07

DETR、conditional DETR、Deformable DETR

其主要思想是利用transformer的encoder-decoder架构，利用注意力机制来实现端到端获得目标检测的结果。

qq_45836365·2022-11-23 23:33

（科普快餐）语义分割经典论文--3：U-Net

论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597核心思想：U型encoder-decoder跳跃连接优点：有效的提取了深层的语义特征，并通过跳跃连接结合了浅层的空间特征缺点：特征融合的效果一般

幼儿园级科研人士·2022-11-23 22:31

TensorFlow 中的 CTCGreedyDecoder

ctc_greedy_decodertf_export通过api_export类来导出。add_dispatch_support将调度处理包装器添加到TensorFlowPythonAPI的装饰器。

图波列夫·2022-11-23 22:31

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

深度学习之Transformer笔记

Transformer笔记一、Transformer概览二、Encoder详解三、Decoder详解本文是根据哔哩哔哩up主视频讲解所写，加入了一些个人理解。

`AllureLove·2022-11-23 16:42

Transformer学习笔记

decoder拿到encoder的输出，会生成一个长为m的序列（y1,y2,…,ym）。m和n可以一样长

刚好998·2022-11-23 16:36

DCMTK、ITK、VTK读取dicom信息

调用不同的医学影像库读取dicom影像信息1.DCMTK读取影像中的pixelData//参数list:为输入的图像文件名列表boolDCMTKReadDicoms(QStringListlist){DJDecoderRegistration

m_Higher·2022-11-23 16:35

NLP入门--Seq2Seq英汉翻译实战

在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅Seq2Seq一、模型介绍1.1Seq2Seq介绍1.2Encoder-Decoder结构二、代

CuddleSabe·2022-11-23 12:50

深度学习入门--Transformer中的Decoder详解

在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅Transformer中的Decoder详解DecoderDecoder结构Masked训练与推

CuddleSabe·2022-11-23 12:20

深度学习之注意力机制（Attention Mechanism）和Seq2Seq

2、软性注意力机制的数学原理；3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2Seq4、自注意力模型的原理。一、注意力机制可以解决什么问题？

weixin_30485291·2022-11-23 09:47

Transformer

MaskSelf-Attention三、PositionalEncoding四、Transformer的输入4.1单词Embedding4.2位置Embedding五、Transformer详解4.1Encoders4.2Decoders4.2.1Masked

Michael_Lzy·2022-11-23 08:41

注意力机制(Attention Mechanism)

目录一、Encoder-Decoder框架二、注意力机制2.1经典注意力机制2.2注意力分布2.3加权分布注意力机制就是在某时刻将注意力放在某些事物上，而忽略另外的一些事物。

Michael_Lzy·2022-11-23 08:40

DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp Segmentation

双decoder用于息肉分割。文章的创新点在与使用了双分支的decoder，单encoder的结构。decoder的第二个分支会产生注意力map，在代码中体现为输出通道为1。

翰墨大人·2022-11-23 07:42

16_3_NLP RNNs Encoder Decoder 多头 Attention_complexity_max path length_sequential operations_colorbar

16_NLPstatefulCharRNN_window_Tokenizer_stationary_celab_ResetState_characterwordlevel_regex_IMDb:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11538829816_2NLPRNN_colabtensorboard_os.curdir_Pre

LIQING LIN·2022-11-23 07:07

解决tfa.seq2seq.BasicDecoder()，load_weights()之后进行初始化，embedding变量为空报错

问题：在参考别人的代码，进行seq2seq模型的inference过程中，发现使用tfa.seq2seq.BasicDecoder()通过load_weights()的方法加载训练好的权重参数后，进行inference

xaaaab·2022-11-23 07:01

解决【Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices,】

项目场景：训练pytorch模型提示：AAE_x_hat=decoder(encoder(image))问题描述提示：Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices

� rk·2022-11-23 06:39

Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising

Eformer：医学图像去噪Abstract1.Introduction2.Relate3.2TransformerbasedEncoder-Decoder3.3.Downsampling&Upsampling3.4

黑洞是不黑·2022-11-23 04:50

图像分割(七) —— Transformer and CNN Hybrid Deep Neural Network

TransformerandCNNHybridDeepNeuralNetworkforSemanticSegmentationofVery-High-ResolutionRemoteSensingImageryAbstractMethodA.ArchitectureB.SwinTransformer-BasedEncoderC.CNN-BasedDecoderAbstract

黑洞是不黑·2022-11-23 04:49

BERT学习

一：模型简介1、结构：bert是个有12层encoder组成的结构，只有encoder，没有decoder。

0x3fffffff·2022-11-23 02:14

TransformerPPT使用链接

讲解transformer源码的（基于pytorch）Transformer源代码解释之PyTorch篇，decoder部分分析看懂了https://zhuanlan.zhihu.com/p/375221936

张一%·2022-11-23 01:57

HigherHRNet论文复现错误记录

论文复现记录费劲把环境配好后，运行时报错费劲把环境配好后，运行时报错[WARN:[email protected]]global/io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp(239)findDecoderimread

知易行难w·2022-11-23 00:14

记录gpu服务器上运行yolov5出现的问题

结果在运行的时候报出以下问题：global/io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp(239)findDecoderimread_(...)can'topen

～弧光～·2022-11-23 00:13

python读不出图片文件

@7.573]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread

算法小工具·2022-11-23 00:43

python：CV2 的使用中出现NoneType和cv2.error: OpenCV(4.5.5) 问题的解决方案

@0.051]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread

豆芽菜♀·2022-11-23 00:41

【错误记录】使用cv2报错已解决

301.948]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread

_刘文凯_·2022-11-23 00:41

can‘t open/read file: check file path/integrity

@0.075]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread

爱吃肉der小兔叽·2022-11-23 00:38

NLP (四): seq2seq (RNN, Attention), NTM (神经图灵机)

本文为《深度学习进阶:自然语言处理》的读书笔记目录seq2seq模型Encoder-Decoder模型seq2seq的应用RNNbasedseq2seqseq2seqEncoderDecoderseq2seq

连理o·2022-11-22 20:18

[文献阅读]—Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation

前言论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.04558v1.pdf代码地址：无233前人工作&存在问题前人实现multilingualNMT的方法：为每一个target语言定义一个单独的decoder

Muasci·2022-11-22 20:07

D2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale Attention

文章目录D2ETR:Decoder-OnlyDETRwithComputationallyEfficientCross-ScaleAttentionAbstract1Introduction2RelatedWork3RevisitingEncoder-decoderArchitecture4Decoder-onlyDETR4.1D2ETR

ZZE15832206526·2022-11-22 20:24

出现 error: (-215:Assertion failed) size.width＞0 && size.height＞0 in function ‘cv::imshow‘ 的解决方法

@0.009]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread

码农研究僧·2022-11-22 18:29

pythonopencv保存图片路径_opencv-python读取/保存带中文路径的图片

@briefReadsanimagefromabufferinmemory...Thefunctionimdecodereadsa

weixin_39690958·2022-11-22 15:54

论文学习-Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation

TransformerforSemanticSegmentationAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.Ourapproach:Segmenter3.1.Encoder3.2.Decoder4

ZZE15832206526·2022-11-22 13:11

计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR / Segmenter / SegFormer）

计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR/Segmenter/SegFormer）1.SETR1.1网络结构及特点1.1.1Decoder1.2实验2.Segmenter2.1网络结构及特点

Leo-Peng·2022-11-22 13:36

快速理解Unet的网络结构

Unet前言FCNUnet前言U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的decoder

YLTENG·2022-11-22 12:29

图像分割UNet (1) : 网络结构讲解

UNet网络结构UNet它是一个encoder-decoder的结构，那么encoder对应就是这个u型网络左边这半部分，也就是我们特征提取及下采样这部分。decoder解码就是右边部

@BangBang·2022-11-22 12:58

自动驾驶感知算法实战4——语义分割网络详解（DeepLabV3、FCN、UNet等）

2常见的语义分割网络2.1FCN算法2.2UNet算法2.3适用于自动驾驶任务的STDC算法2.4DeepLabv3+详解整体架构空洞卷积空间金字塔池化（ASPP）Decoder改进的Xception模型小结

Charmve·2022-11-22 12:18

基于SegNet的CamVid语义分割任务

基于SegNet的CamVid语义分割任务摘要SegNet介绍数据集数据处理实验设计参数设置实验结果代码实现参考文献摘要SegNet是一种典型的基于encoder-decoder结构的语义分割网络，本文介绍了

听枫1122·2022-11-22 07:42

【语义分割】13、SegNeXt | 只要卷积用得好提升语义分割没烦恼

文章目录一、背景二、方法2.1ConvolutionalEncoder2.2Decoder三、效果论文：SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation

呆呆的猫·2022-11-22 06:31

mvcnn代码详解_MV-CRNN: Learning Multi-view Representation with LSTM for 3D Shape Recognition and Retriev...

configuration.py基本配置代码，包括超参、数据路径、模型等model.py定义网络模型，包括CNN1，CNN2,EncoderCNN,DecoderRNN等train_CNN.py对CNN1

weixin_39950083·2022-11-22 04:41

基于transformer的剩余寿命分析

Remainingusefullifeestimationviatransformerencoderenhancedbyagatedconvolutionalunit1.只利用了transformer结构中的encoder部分来进行寿命预测，没有decoder

Dr.tommy·2022-11-22 01:03

Transformer详细解读与预测实例记录

详细解读与预测实例记录1、位置编码1）输入部分：2）位置编码部分：2、多头注意力机制1）基本注意力机制2）transformer中的注意力3、残差和LayerNorm1）残差2）LayerNorm4、前馈神经网络5、Decoder6

monkeyhlj·2022-11-22 01:00

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