TRANSFORMERS

Hugging Face主页课程第二篇《 Using Transformers》

UsingTransformers文章目录UsingTransformers本章简介1.Transformers简介2.管道背后的故事tokenizer预处理Goingthroughthemodel高维向量
神洛华·2022-11-12 17:07

【Transformers】第 9 章 ：处理很少或没有标签

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Sonhhxg_柒·2022-11-12 17:00

用PyTorch和预训练的Transformers 创建问答系统

1.安装库（可以在googlecolab上运行）pipinstalltransformers2.导入库成功安装transformer之后，而可以将库导入到python脚本中fromtransformersimportpipeline3.构建管道在后台创建一个预先训练的问题回答模型以及它的标记器。在如下情况下使用的是DistilBERT-base模型4.定义要询问的上下文和问题context="""
☼Brilliant·2022-11-12 15:42

【Transformers】第 6 章 ：总结

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Sonhhxg_柒·2022-11-11 07:22

【论文笔记】Transformers in Remote Sensing: A Survey 中的相关论文链接

目录Transformer-in-Remote-Sensing:A-SurveyThisreposupplementsourTransformerinRemoteSensingSurveyVHRImageryImageClassificationImageDetectionChangeDetectionImageSegmentationBuildingExtractionImageCaptioni
m0_61899108·2022-11-10 10:04

UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentation[代码地址]：(https://monai.io/research/unetr)摘要自过去十年以来，具有收缩和扩展路径的完全卷积神经网络（FCNN）在大多数医学图像分割应用中显示出突出的地位。在FCNNs中，编码器通过学习全局和局部特征以及可由解码器用于语义输出预测的上下文表示来发挥不可或缺的作用。尽管它
Donogh Liu·2022-11-10 07:10

NLP-文本摘要：利用预训练模型进行文本摘要任务【transformers：pipeline、T5、BART、Pegasus】

一、pipeline可以使用pipeline快速实现文本摘要fromtransformersimportpipelinesummarizer=pipeline(task="summarization",model='t5-small')text="""summarize:(CNN)Forthesecondtimeduringhispapacy,PopeFrancishasannouncedanew
u013250861·2022-11-10 07:39

【Transformers】第 5 章：微调文本分类的语言模型

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:08

【Transformers】第 6 章：用于标记分类的微调语言模型

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:08

【Transformers】第 9 章：跨语言和多语言语言建模

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:08

【Transformers】第 4 章 ：多语言命名实体识别

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:08

【NLP】第13章 用Transformers分析假新闻

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:37

【Transformers】第 4 章：自回归和其他语言模型

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:37

Transformers预训练模型使用：文本摘要 Summarization

文本摘要是一个将一个文档或文章总结成一小段文字的任务。一个文本摘要任务的数据集叫CNN/DailyMaildataset，包含长新闻文章和其对应的摘要。使用pipeline同样，我们可以使用pipeline快速实现文本摘要。下面使用的是一个用CNN/DailyMaildataset微调BERT的模型样例。示例代码：fromtransformersimportpipelinesummarizer=p
HMTT·2022-11-10 07:06

Transformers实战系列 之 文本生成

每天给你送来NLP技术干货！来自：ChallengeHub作者：致Greatfrom utils import *setup_chapter()Usingtransformersv4.11.3Usingdatasetsv1.13.0Usingacceleratev0.5.1文本生成文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。国内外已经有诸如AutomatedInsights、N
zenRRan·2022-11-10 07:33

Transformers in Vision: A Survey

CVer上周第一时间推送了：华为&北大等联合最新提出的视觉Transformer综述，这周又来了一篇视觉Transformer新综述！内容和参考文献相对更加丰富一点。注：文末附综述PDF下载和Transformer交流群24页综述，共计170篇参考文献！本综述将视觉Transformer模型根据不同的任务进行分类和介绍（如分类、检测、行为识别、分割、GAN、low-level视觉、3D点云等）。T
Amusi（CVer）·2022-11-10 07:57

【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART进行文本摘要

使用Transformers中的BART进行文本摘要相关博客【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART进行文本摘要【自然语言处理】【文本生成】Transformers中使用约束
BQW_·2022-11-10 07:57

第14章: Transformers动手案例系列

1，动手案例之使用Transformers实现情感分析案例代码、测试及调试2，动手案例之使用Transformers实现NER代码、测试及调试3，动手案例之使用Transformers实现闲聊系统代码、
StarSpaceNLP667·2022-11-10 07:27

【Transformers】第 3 章：Transformers剖析

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:24

【Transformers】第 5 章 ：文本生成

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Sonhhxg_柒·2022-11-10 07:24

NLP实践——Bert转onnx格式简介与踩坑记录

NLP实践——Bert转onnx格式简介与踩坑记录1.transformers与onnx2.导出onnx模型3.载入onnx模型4.踩坑记录5.实验结果本文是一篇实验性的记录，主要记录了近期对transformer
常鸿宇·2022-11-09 09:16

【Transformers】第 2 章：文本分类

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Sonhhxg_柒·2022-11-08 19:26

【Transformers】第 1 章 ：Hello Transformers

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Sonhhxg_柒·2022-11-08 19:26

【Transformers】第 10 章：服务 Transformer 模型

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Sonhhxg_柒·2022-11-08 07:00

【Transformers】第 11 章：注意力可视化和实验跟踪

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Sonhhxg_柒·2022-11-08 07:00

【Transformer论文】Transformers 的多模式学习： 一项综述

文献题目：MultimodalLearningwithTransformers:ASurvey发表时间：2022摘要Transformer是一种很有前途的神经网络学习器，在各种机器学习任务中取得了巨大的成功。由于最近多模态应用和大数据的流行，基于Transformer的多模态学习已成为AI研究的热门话题。本文对面向多模态数据的Transformer技术进行了全面调查。本次调查的主要内容包括：（1）
Wwwilling·2022-11-08 07:57

[Transformer]HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing

HAT：硬件感知的Transformer用于高效自然语言处理AbstractSectionIIntroductionSectionIIProposedApproachesPart1DesignSpacePart2SuperTransformerPart3EvolutionarySearchforSubTransformerSectionIIIExperimentsSectionIVResultsP
黄小米吖·2022-11-08 07:56

[Transformer]CvT:Introducing Convolutions to Vision Transformers

CvT:将卷积引入Transformer
AbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIConvolutionvisionTransformerPart1ConvolutionalTokenEmbeddingPart2ConvolutionProjectionforAttentionPart3EfficiencyConsider
黄小米吖·2022-11-08 07:56

【Transformer架构】Transformers are RNNs （linear transformer）

原始题目：TransformersareRNNs:FastAutoregressiveTransformerswithLinearAttention中文翻译：Transformers是RNNs:带线性Attention
理心炼丹·2022-11-08 07:24

【Transformers】第 8 章：使用高效的 Transformer

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Sonhhxg_柒·2022-11-08 07:21

【Transformer】24、A Survey of Visual Transformers

本博客还有多个超详细综述，感兴趣的朋友可以移步：卷积神经网络：卷积神经网络超详细介绍目标检测：目标检测超详细介绍语义分割：语义分割超详细介绍NMS：让你一文看懂且看全NMS及其变体数据增强：一文看懂计算机视觉中的数据增强损失函数：分类检测分割中的损失函数和评价指标Transformer：ASurveyofVisualTransformers机器学习实战系列：决策树YOLO系列：v1、v2、v3、v
呆呆的猫·2022-11-07 17:24

【Transformers】第 7 章：文本表示

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Sonhhxg_柒·2022-11-07 15:31

paper 阅读 - BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

目录1BERTVSTransformer1.1图示1.2输入1.3模型1.4任务1.4.1BERT预训练1.5附录待续论文发布于20191BERTVSTransformer1.1图示TransformerBERT1.2输入Transformer：位置encoder+tokenembedding，在训练的时候Transformer有两个输入部分（对应于论文中的源语言输入和目标语言输入）这两个输入是一
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-06 07:07

【论文笔记】Vision Transformers for Dense Prediction

声明不定期更新自己精读的论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP、Datafusion、DigitalTwin论文题目：VisionTransformersforDensePrediction论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.13413v1论文代码：https://github.com/isl-org/DPT发表时间：2021年3月创
来自γ星的赛亚人·2022-11-05 15:13

【CNN+VIT】LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers

论文标题：LocalViT:BringingLocalitytoVisionTransformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.05707v1论文代码：https://github.com/ofsoundof/LocalViT发表时间：2021年4月Abstract我们研究了如何将局部性机制引入VisionTransformer中。Transformer网络起源
来自γ星的赛亚人·2022-11-05 15:43

（六）使用Transformers进行情感分析

文章目录准备数据搭建模型训练模型推断完整代码在本笔记本中我们将使用在本论文中介绍的Transformer模型。具体来说，我们将使用来自这篇论文中的BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型。Transformer模型比之前笔记中介绍的任何模型都要大得多。因此，我们将使用transformerslibrary获得预先训练的t
Nlper_Zhao·2022-11-05 09:57

情感分析学习笔记-Task06

最后一次的学习笔记，使用的是预训练的bert模型（如果原理不太理解的话，建议先把理论看一看，再来看代码会容易理解），bert是transformers里的encoder组成的，模型很大，参数也很多，所以选择用人家训练好的向量作为我们的
llittle_zhuo·2022-11-05 09:27

【论文笔记_目标检测_2022】DaViT: Dual Attention Vision Transformers

摘要在这项工作中，我们介绍了双注意视觉变换器（DaViT），这是一个简单而有效的视觉变换器架构，能够在保持计算效率的同时捕捉全局环境。我们建议从一个正交的角度来处理这个问题：利用"空间标记"和"通道标记"的自我注意机制。对于空间标记，空间维度定义了标记的范围，而通道维度定义了标记的特征维度。对于通道标记，我们有相反的情况：通道维度定义了标记的范围，而空间维度定义了标记的特征维度。我们进一步沿序列方
乱搭巴士·2022-11-04 10:52

Vision Transformer

VisionTransformer导读以下是几个在相关工作中比较知名的项目：DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)，使用Transformers进行物体检测和分割
qq_43160529·2022-11-03 08:45

【Transformers】第 2 章：主题的实践介绍

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Sonhhxg_柒·2022-11-03 08:25

【Transformers】第 3 章：自动编码语言模型

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Sonhhxg_柒·2022-11-03 08:25

使用 Python 从图像生成 3D 网格，将深度学习与 3D 数据处理相结合以生成网格(基于 Open3D和 transformers)

几年前，从单个2D图像生成3D网格似乎是一项非常艰巨的任务。如今，由于深度学习的进步，已经开发了多种单目深度估计模型，它们可以从任何图像中提供精确的深度图。通过这张地图，可以通过执行表面重建来生成网格。介绍单目深度估计是在给定单个（单目）RGB图像的情况下估计每个像素的深度值（相对于相机的距离）的任务。单目深度估计模型的输出是深度图，它基本上是一个矩阵，其中每个元素对应于输入图像中相关像素的预测深
知识大胖·2022-11-02 15:58

AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition

摘要最近，基于Transformers的模型在图像分类和检测等视觉任务中显示出了巨大的潜力。然而，变压器网络的设计是具有挑战性的。
Wanderer001·2022-11-02 08:53

【翻译】Transformers in Computer Vision

https://www.axelera.ai/vision-transformers-in-computer-vision/https://www.edge-ai-vision.com/2022/05/
feimla·2022-11-02 08:22

【Transformers】第 1 章：从Bag-of-Words到Transformer

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Sonhhxg_柒·2022-11-01 22:57

CVPR2021 | Transformer用于End-to-End视频实例分割

本文提出了一种新的基于Transformers的视频实例分割框
CV技术指南(公众号)·2022-10-31 11:31

PyTorch预训练Bert模型

本文介绍以下内容：使用transformers框架做预训练的bert-base模型；开发平台使用Google的Colab平台，白嫖GPU加速；使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据。
数学编程·2022-10-29 13:22

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-模型概要

模型概要这是一个总结的模型可在Transformers。假设您熟悉最初的Transformers模型。或者温柔的介绍，看看有注释的Transformers。在我们关注模特之间的高度差异之前。
wwlsm_zql·2022-10-28 10:27

利用hugging face的Transformers实现多标签文本分类

笔者利用huggingface的Transformers实现多标签文本分类。
xuanningmeng·2022-10-28 10:55

Hugging Face Transformers 模型下载地址（以Pytorch Bert为例）

下载地址可以在transformers库对应的..
sdywtzymy·2022-10-28 10:54
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