TRANSFORMERS

论文阅读笔记CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers

1论文简介论文标题：CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers论文发表位置:ICCV2021论文地址：[2103.15808]CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers(arxiv.org)[PDF]CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers|
RSMung·2022-08-24 09:25

huggingface.transformers安装教程

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文属于huggingface.transformers全部文档学习笔记博文的一部分。
诸神缄默不语·2022-08-23 07:36

论文精读:detr:End-to-End Object Detection with Transformers

Abstract提出了一种将对象检测视为直接的集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测管道，有效地消除了许多手工设计的组件的需要，如非最大抑制程序或锚定生成，显式地编码了我们对任务的先验知识。新框架的主要成分，称为DEtectionTRansformer或DETR，是一个基于集合的全局损失，通过二部匹配迫使独特的预测，以及transformerencoder-decoder架构。给定一组固定的小
樱花的浪漫·2022-08-12 15:42

可解释多层时间序列预测的时间融合Transformers

可解释多层时间序列预测的时间融合Transformers关注人工智能学术前沿回复：ts285秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要多水平预测通常包含复杂的输入组合，包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入和其他仅在过去观察到的外生时间序列
人工智能学术前沿（真)·2022-08-12 07:27

【时序】TFT：具有可解释性的时间序列多步直接预测 Transformers[学习中...，亟待解决]

Reference【时序】TCT：具有可解释性的时间序列多步直接预测Transformers_datamonday的博客-CSDN博客_递归多步预测用于可解释的多水平时间序列预测的时间融合Transformers
思考实践·2022-08-12 07:51

windows10复现DEtection TRansformers（DETR）并实现自己的数据集

DEtectionTRansformers（DETR）DEtectionTRansformer（DETR）是FacebookAI的研究者提出的Transformer的视觉版本，用于目标检测和全景分割。这是第一个将Transformer成功整合为检测pipeline中心构建块的目标检测框架。1、代码地址Github：https://github.com/facebookresearch/detr2、
w1520039381·2022-08-11 06:32

nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

大家好，我是致Great，微信TO-Great，欢迎大家公众号ChallengeHub的NLP技术交流群。文本分类文本分类是NLP中最常见的任务之一，它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。另一种常见的文本分类类型是情感分析，它旨在识别给定文本的极性。例如，像特斯拉这样的公
致Great·2022-08-10 07:29

sentence_transformers 语义搜索，语义相似度计算，图片内容理解，图片与文字匹配。

目录介绍sentence_transformers的实战代码：语义相似度计算：语义搜索句子聚类，相似句子聚类图片内容理解：图片与句子做匹配介绍sentence_transformers的实战代码：SBERT
数学是算法的灵魂·2022-08-09 07:30

【读点论文】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE（ViT）像处理自然语言那样处理图片

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEabstract虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务一种极具代表性的工作成果，但它在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。本文认为，这种对CNN的依赖是不必要的，直接
羞儿·2022-08-07 07:30

从零开始手把手搭建Vision Transformers(Pytorch版本)

更多内容关注公众号“所向披靡的张大刀”导言VisionTransformers(ViT)在2020年Dosovitskiyet.al.提出后，在计算机视觉领域逐渐占领主导位置，在图像分类以及目标检测、语义分割等下游任务中获得了很好的性能，掀起transformer系列在CV领域的浪潮。这里将介绍如何从头开始基于Pytorch框架一步步实现ViT模型。前言如果你还没有熟悉自然语言处理（NLP）中使用
所向披靡的张大刀·2022-08-03 07:01

A ConvNet for the 2020s 论文阅读

hierarchicalTransformers（例如，SwinTransformers）重新引入了几个ConvNet先验，使Transformers可以作为通用视觉主干，并在
Mick..·2022-07-27 07:46

语义检索实现相关参考网站

文章目录1.hugface官网2.bootcamp托管代码3.sbert文档【sentence-transformers】4.milvus文档5.fastapi文档1.hugface官网包含各种bert
什么都干的派森·2022-07-21 13:06

【Kaggle】如何有效避免OOM(out of memory)和漫长的炼丹过程

本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kagglenotebookOptimizationapproachesforTransformers|Kaggle
MapleTx·2022-07-20 19:00

公众号内容拓展学习笔记（2021.3.30）

公众号内容拓展学习笔记（2021.3.30）今日要点CVPR2021|用Transformers无监督预训练进行目标检测⭐️⭐️主要内容：一种基于随机查询补丁检测的无监督预训练目标检测任务。
CV_七少·2022-07-19 07:30

[2101] [ICCV 2021] Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

papercodeContentIntroductionMethodmodelarchitecturetoken-to-token(T2T)re-structurizationsoftsplitT2TmoduleT2T-ViTbackbonearchitecturevariantsExperimentT2T-ViTonImageNetfromCNNtoViTablationstudyIntrodu
koukouvagia·2022-07-18 07:39

理解NLP迁移学习/Transformers/GPT/Bert中遇到的难点和笔记

这篇笔记主要是我在学习这些算法的过程中，遇到难以理解的地方之后去查询资料，然后记录下了我自己的一些针对这些难点的理解，并不是对大标题中的概念进行一个基础地介绍，如果你完全没有听说过这些概念，建议先去百科一下，或者看看原文，然后如果有卡壳的地方，希望这篇笔记能帮助到你。Seq-to-Seqmodel以NeuralMachineTranslation来说，seq1的每个字依次进入encoder被enc
Shu�·2022-07-18 07:36

[深度学习论文笔记]UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentationUNETR：用于三维医学图像分割的TransformerPublished:Oct2021Publishedin:IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV)2022论文：https://arxiv.org/abs/2103.10504代
Slientsake·2022-07-17 07:35

KeyBert关键词提取模块的使用方法

提供一个特定关键词表，使匹配到该表的关键词排序提高一、前言KeyBert的原理是将给定段落进行分词去重，然后将分词和原段落做余弦相似度算法的比较，找出分词中相似度最高的top_n推荐使用的两个模型sentence-transformers
什么都干的派森·2022-07-13 11:43

深度网络架构的设计技巧(二)之BoT：Bottleneck Transformers for Visual Recognition

单位：UC伯克利，谷歌研究院(AshishVaswani,大名鼎鼎的Transformer一作）ArXiv：https://arxiv.org/abs/2101.11605Github：https://github.com/leaderj1001/BottleneckTransformers导读：Transformer一词来自本文作者之一的AshishVaswani，了解Transformer的人
烧技湾·2022-07-12 07:53

YOLOv5改进之十七：CNN+Transformer——融合Bottleneck Transformers

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局
人工智能算法研究院·2022-07-12 07:01

Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation 医疗图像分割阅读笔记

GitHub-HuCaoFighting/Swin-Unet:Thecodesforthework"Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation"首篇将transformers
山城火锅有点甜·2022-07-08 07:32

归因分析笔记1:计算特征重要程度方法汇总

现在看来当时找到的资料还是太少了,这篇笔记更详细一些:归因分析笔记5:机器学习可解释性_越开源越幸运-CSDN博客目录思路来源论文SHAP对机器学习模型解释对transformers模型解释归因问题attributionproblem
lagoon_lala·2022-07-05 07:09

初识BoTNet：视觉识别的Bottleneck Transformers

初识BoTNet：视觉识别的BottleneckTransformers杂谈最近，我的思想有点消极，对自己的未来很迷茫，不知道要从事什么，又在担心行业的内卷严重，有几篇论文看完了也没有写文章总结，这也是为什么我有时候不怎么更新的原因。一边否定自己，一边又给自己力量。也许科研道路就是要黑暗中前行，我们需要给自己一束灯光，或做自己的太阳。在消极的时候，我一般会看点书，电视剧或电影，出去散步或者锻炼。人
进阶媛小吴·2022-07-04 07:07

【论文笔记】Video Transformer Network

Transformers一开始用于具有连续性的语言模型上，在视频任务中由于视频帧也具有连续性，所以也同样可以使用。但有个问题是，基于transformer的模型自注意操作每
qq_40817314·2022-07-04 07:24

从MLPerf谈起：如何引领AI加速器的下一波浪潮

作者｜AdiFuchs翻译｜程浩源、沈佳丽在深度学习史上，专用化硬件至少在AlexNet和Transformers这两个革命性时刻发挥了关键作用，介绍这两种架构的论文都在其摘要中强调了GPU的作用，并详细说明了它们如何将底层计算并行化到多个
OneFlow深度学习框架·2022-07-02 07:12

从MLPerf谈起：如何引领AI加速器的下一波浪潮

作者｜AdiFuchs翻译｜程浩源、沈佳丽在深度学习史上，专用化硬件至少在AlexNet和Transformers这两个革命性时刻发挥了关键作用，介绍这两种架构的论文都在其摘要中强调了GPU的作用，并详细说明了它们如何将底层计算并行化到多个
·2022-07-01 11:57

位置编码（PE）是如何在Transformers中发挥作用的

Transformers不像LSTM具有处理序列排序的内置机制，它将序列中的每个单词视为彼此独立。所以使用位置编码来保留有关句子中单词顺序的信息。什么是位置编码？
·2022-06-22 11:52

[深度学习论文笔记]TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

[深度学习论文笔记]TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationTransUNet：用于医学图像分割的Transformers
Slientsake·2022-06-18 08:18

斯坦福大学CS224N-深度学习与自然语言处理：课程1-笔记

课程学习目标：将深度学习应用于自然语言处理的基础并有效的方法；基础知识NLP中的关键方法：词向量、前向传播神经网络、递归神经网络、注意力机制、编码器-解码器模型、transformers等深入理解人类语言的复杂以及如何通过计算机处理理
Alex_996·2022-06-17 07:35

nlp-with-transformers实战-01_transformers简介

原文：https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/ch01.htmlHelloTransformers  2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络（RNN），在翻译质
致Great·2022-06-15 07:26

CNN结构的设计技巧＜一＞：Can CNNs Be More Robust Than Transformers？

导读：启发于Transformer结构，作者将三种设计引入到CNN中，加强后的CNN取得比ViT更强的鲁棒性。这三种设计，实现简单，仅仅几行代码就能实现高效的CNN结构设计。ArXiv:https://arxiv.org/abs/2206.03452SourceCode:https://github.com/UCSC-VLAA/RobustCNN文章目录摘要介绍关键启发效果CNNblock设计前后
烧技湾·2022-06-14 10:07

文本分类(三) | (1) 项目介绍(基于预训练语言模型)

本博客还讲解了一种预训练语言模型的通用方法，即使用transformers库，可以将本项目扩展为使用任意的预训练语言模型（包括：albert、xlnet、roberta，t5，gpt等，以及
CoreJT·2022-06-13 07:58

重读经典：《End-to-End Object Detection with Transformers》

DETR论文精读【论文精读】这一次朱毅博士给大家精读的论文是DETR，是目标检测领域里程碑式的一个工作，文章收录于ECCV20。DETR是DetectionTransformer的缩写，使用Transformer简化了目标检测流程，不再需要NMS（非极大值抑制）操作，直接将目标预测看作是集合预测问题。这篇论文在2020年5月第一次挂到arxiv上的时候，就引起了计算机视觉圈的强烈反响，网上很多人都
自动驾驶小学生·2022-06-12 07:31

Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?论文阅读

题目：Transformers对时间序列预测有效吗?
理心炼丹·2022-06-08 07:09

CS224N WINTER 2022（五）Transformers详解（附Assignment5答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022（三）RNN、语言模型、梯度消失与梯度爆炸（附Assignment3答案）CS224NWINTER2022（四）机器翻译、注意力机制、subword模型（附Assignment4答案）CS224
囚生CY·2022-06-04 07:02

论文阅读_DEVFormer

LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers中文题目：BEVFormer:通过时空Transformers
xieyan0811·2022-05-29 07:07

CVPR2022| BodyMap可用于换装，Vision Transformers 又立功！

整理：AI算法与图像处理CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo欢迎关注公众号AI算法与图像处理，获取更多干货：大家好,最近正在优化每周分享的CVPR论文,目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈欢迎大家留言其他想法,合适的话会采纳哈!求个三连支持一波哈Update
flyfor2013·2022-05-22 07:17

Sentence-BERT 语义相似度双塔模型

sentenceembeddingsusingsiaeseBERT-networks》论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.10084Github:https://github.com/UKPLab/sentence-transformers
Weiyaner·2022-05-21 07:25

Bert+BiLSTM+CRF实体抽取

模型1、BiLSTM-不使用预训练字向量-使用预训练字向量2、CRF3、BiLSTM+CRF-不使用预训练词向量-使用预训练词向量4、Bert+BiLSTM+CRF总结一、环境torch==1.10.2transformers
PeasantWorker·2022-05-21 07:11

2020 CM-BERT: Cross-Modal BERT for Text-Audio Sentiment Analysis

来自Transformers(BERT)的双向Encoder表示是一种有效的预训练语言表示模型。通过微调，它在11个自然语言处理任务，如问题回答和自然语言推理上获得了新的最先进的结果。
Darren_zeng·2022-05-20 08:21

学习笔记七：transformer总结（1）

1.2attention在机器翻译的优点1.3selfAttention和循环神经网络对比1.4为什么求内积之后除以d\sqrt{d}d1.5slef-attention过程1.6多头注意力可视化二、transformers2.1
神洛华·2022-05-20 07:24

Text to image论文精读CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers(通过Transformer控制文本生成图像)

目录一、原文摘要二、为什么提出CogView2.1文本生成图像的任务难度2.2现有模型的不足三、模型结构3.1框架结构3.2理论推导3.3第一阶段：Tokenization3.3.1文本的tokenizer3.3.2图像的tokenizer3.4第二阶段：Auto-regressiveTransformer四、训练过程的维稳4.1PrecisionBottleneckRelaxation(PB-R
中杯可乐多加冰·2022-05-19 09:12

斯坦福NLP课程 | 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/251声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学
·2022-05-16 18:07

LSTM 又回来了！ 新论文使用LSTM挑战长序列建模的 ViT

不到两年的时间ViT已经彻底改变了计算机视觉领域，利用transformers强大的自注意机制来替代卷积，最近诸如MLP-Mixer和通过精心设计的卷积神经网络(CNN)等方法也已经实现了与ViT相当的性能
·2022-05-12 11:43

调试hugging face的transformers框架

1.安装transformerspipinstalltransformers2.卸载transformers，装了在卸，为了留下除transf
我乐飞·2022-05-11 09:36

整理：Github上最受欢迎的仓库（截至2021年12月26日）

对个人来说比较有帮助，准备持续关注的几个仓库为：Python-100-days、TensorflowModelGarden、Django、Transformers、Requests。
Simple is better.·2022-05-10 10:03

python transformers_PyTorch-Transformers:最先进的自然语言处理库(附带python代码)

借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP工具。我们可以简单地用Python
weixin_39961369·2022-05-07 12:18

2022CVPR(ToMP)：Transforming Model Prediction for Tracking（未完+质量差）

Transformers以很少的归纳偏差捕获全局关系，使其能够学习更强大的目标模型的预测。进一步，本文扩展这个模型预测器来估计第二组权重，并
伊文111·2022-05-06 07:36

【读点论文】ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers 将视觉transformer和gan结合起来

ViTGAN:TrainingGANswithVisionTransformersAbstract最近，VisionTransformers(vits)在图像识别方面表现出了具有竞争力的性能，需要较少的视觉特定的归纳偏差。在本文中，研究这种观察是否可以扩展到图像生成。将ViT整合到生成式对抗网络(GANs)中。本文观察到，现有的GANs正则化方法与自注意力的交互作用很差，导致训练过程中严重的不稳定
羞儿·2022-05-04 07:42

ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers阅读笔记

Task图像的生成Keyidea利用transformer作为基本的计算单元，替代传统的CNN，同时基于GAN的基础架构，去完成图像的生成任务。面对的问题：(1)GAN的正则化方法与注意力机制的交互很差，导致训练中稳定性不足(2)在鉴别器训练的后期，对抗训练经常受到高方差梯度（或尖峰梯度）的阻碍。高方差梯度会在训练的时候导致震荡，非常影响训练的效果。解决的方法：(1)在判别器中，研究者重新审视了自
莫问前程学无止境·2022-05-04 07:15
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