Transformers》第26页

Transformers 库中的 Tokenizer 使用

Encodervocab_base部分vocab_add部分整体部分Reference概述本篇会说明下面几个部分：Tokenizer的主要功能就是将seqence转变为一个id序列，所以本篇会讲怎么利用Transformers

Drdajie·2022-12-01 03:22

transformers库的使用【三】数据的预处理

处理数据在这里，将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理，我们主要使用的工具是tokenizer。

桉夏与猫·2022-12-01 03:21

＜＜视觉Transformer＞＞2020：Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for CV

本专栏只研究visionTransformer的原理，对实验不做过多研究。目录摘要：一、介绍二、相关工作三、VisualTransformer3.1.Tokenizer3.1.1Filter-basedTokenizer3.1.2RecurrentTokenizer3.2.Transformer3.3.Projector四、UsingVisualTransformersinvisionmodels

金克丝、·2022-12-01 03:20

使用transformers增加token

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录我是在使用transformers的过程中需要添加一个新的分隔符来区分问题和4个选项，但是我看了一下Tokenizer对象好像每个元素要么是一句话，要么是两句话，就不能有

诸神缄默不语·2022-12-01 03:50

开源python-向pyg学习

开源Python-单元测试开源python-文档撰写开源python-代码规范与检查开源python-打包发布开源python-自动集成开源python-向transformers学习开源python-

YueTann·2022-12-01 02:05

【综述】Transformers in Remote Sensing: A Survey

论文论文：TransformersinRemoteSensing:ASurvey论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.01206[2209.01206]TransformersinRemoteSensing:ASurvey(arxiv.org)TransformersinRemoteSensing:ASurvey-专知论文(zhuanzhi.ai)项目地址：https:/

m0_61899108·2022-12-01 01:29

CVPR2022 活体检测 Adaptive Transformers for Robust Few-shotCross-domain Face Anti-spoofing

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.12175.pdf域泛化(domaingeneralization)：旨在从多个源域数据集中学习一个模型，该模型能泛化到未知的数据集中。元学习(meta-learning)：在训练期间模仿域偏移(domainshift)，以获得一个表达能力强的特征空间。少样本学习(few-shotlearning)：旨在从每个类的几个样本中学习，使模

Cassiel_cx·2022-11-30 19:36

【CVPR 2022 多模态融合（有3D检测）】Multimodal Token Fusion for Vision Transformers

MultimodalTokenFusionforVisionTransformers论文简介：具体实现：Alignment-agnosticfusionAlignment-awarefusionMultimodalTokenFusionResidualPositionalAlignment实验结果：论文简介：许多方法已经应用到了Transformer以解决单模态视觉任务，其中自注意模块被堆叠来处理

BIT可达鸭·2022-11-30 19:22

LXMERT:从Transformers学习跨模态编码器表示LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transfors

摘要视觉和语言推理需要理解视觉概念、语言语义，以及最重要的是，这两种模式之间的对齐和关系。因此，原论文提出了LXMERT（从Transforms学习跨模态编码器表示）框架来学习这些视觉和语言连接。在LXMERT中，原论文构建了一个大型转换器模型，该模型由三个编码器组成：对象关系编码器、语言编码器和跨模态编码器。接下来，为了赋予模型连接视觉和语言语义的能力，原论文通过五个不同的代表性预训练任务，使用

管二狗绝不摆烂·2022-11-30 19:18

阅读笔记多模态情感分析 Low Rank Fusion based Transformers for Multimodal Sequences

这一篇是讲多模态情感分类的。模型结构LowRankFusion借用了ACL2018EfficientLow-rankMultimodalFusionwithModality-SpecificFactors论文中的LowRankFusionACL2018的模型如下作者在此基础上，使用LSTM对序列数据进行压缩（为什么是时间序列，是如何用LSTM进行压缩的，这个论文没有讲清楚）Fusion-based

B站：阿里武·2022-11-30 19:15

【论文笔记】VATT: Transformers for Multimodal Self-Supervised Learning from Raw Video, Audio and Text

【论文笔记】VATT:TransformersforMultimodalSelf-SupervisedLearningfromRawVideo,AudioandText论文信息题目：VATT:TransformersforMultimodalSelf-SupervisedLearningfromRawVideo,AudioandText作者：HassanAkbariandLiangzheYuana

Manjusaka\·2022-11-30 19:11

视觉Transformer (三) VATT: Transformers for Multimodal Self-Supervised Learning from Video, Audio,Text

文章来源paper:https://arxiv.org/pdf/2104.11178Motivation作者提出了一个使用无卷积transformer架构从无标签数据中学习多模态表示的框架。具体来说，Video-AudioTextTransformer(VATT)将原始信号作为输入，并提取足够丰富的多模态表征，从而有利于各种下游任务(例如检测、分类、跟踪)。作者使用多模态对比损失从头到尾训练VAT

fling_forever·2022-11-30 19:41

transformer 多模态综述学习笔记《Multimodal Learning with Transformers: A Survey》

我的目标：调研目前transformer在多模态领域的应用，内容也以此为重点（不全文解析）。论文标题：MultimodalLearningwithTransformers:ASurvey论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.06488作者：PengXu,XiatianZhu,andDavidA.Clifton摘要：本文主要工作包括：多模态学习、Transformer生态系

我说你别说·2022-11-30 19:10

[论文阅读：姿态识别&Transformer] TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers

[论文阅读：姿态识别&Transformer]TFPose:DirectHumanPoseEstimationwithTransformers文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer]TFPose:DirectHumanPoseEstimationwithTransformers摘要：1.IntroductionContributions2.相关工作3.框架总览3.1.TFPoseAr

cheerful090·2022-11-30 14:35

【简单、高效、性能好】SetFit：无需Prompts的高效小样本学习

小爷毛毛（卓寿杰）·2022-11-30 08:04

VIT（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）论文网络结构简析

源码来源作者：Adenialzz（本文仅对此源码进行理解，仅为个人观点，如有错误，请指正！）论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929上述源码输入案例参数（depth=6,img_size=256,patch_size=32,num_classes=1000,dim=1024,heads=16,mlp_dim=2048,dropout=0.1,embedding_d

bijinmengxiang·2022-11-29 15:05

《论文阅读》AXIAL ATTENTION IN MULTIDIMENSIONAL TRANSFORMERS

留个笔记自用AXIALATTENTIONINMULTIDIMENSIONALTRANSFORMERS做什么点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（PointCloud）。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等，不一一列举。一般的3D点云都是使用深度传感

未知丶丶·2022-11-29 13:54

Transformers in Remote Sensing: A Survey

最初在自然语言处理中引入的Transformers的体系结构已经渗透到计算机视觉领域，在这个领域中，自注意力机制被用来

小小小~·2022-11-29 11:03

已解决：KeyError ‘attention_mask‘

已解决：KeyError:‘attention_mask’调用bert模型预训练时报错KeyError:‘attention_mask’已知是transformers与tokenizers的版本号不匹配

那年夏天那缕光·2022-11-29 11:27

用huggingface.transformers在文本分类任务（单任务和多任务场景下）上微调预训练模型

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录transformers官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/indexAutoModel文档：https://huggingface.co

诸神缄默不语·2022-11-29 10:48

Transformer

AttentionIsAllYouNeed》论文链接：1706.03762.pdf(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf代码链接：GitHub-huggingface/transformers

Mr___WQ·2022-11-29 08:46

[2107] [NIPS 2021] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers

papercodeContentContributionMethodmodelarchitecturefocalself-attention(FSA)window-wiseattentionfocaltransformerencodercomputationalcomplexityarchitecturevariantsExperimentimageclassificationobjectdete

koukouvagia·2022-11-29 08:08

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers论文阅读

FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformers论文阅读介绍方法Focalself-attentionWindow-wiseattentionSub-windowpooling.Attentioncomputation.ComplexityanalysisModelconfiguration实验图像分类目标检测和实

Laughing-q·2022-11-29 07:59

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers ( DeiT )

目录Abstract1.Introduction2.MEthod2.1Modelarchitecture2.2Focalself-attention2.2.1Window-wiseattention2.2.2Complexityanalysis2.3Modelconﬁguration3.Relatedwork4.Experiments4.1ImageclassiﬁcationonImageNet-

CV小Rookie·2022-11-29 07:26

医学报告生成论文阅读笔记

1.TransformersinMedicalImaging:ASurvey综述了Transformers在医学图像分割、检测、分类、重建、合成、配准、临床报告生成和其他任务中的应用。

cskywit·2022-11-29 01:01

使用单GPU 实现24小时内完成训练vison transformer

Transformers已成为计算机视觉最新进展的核心。然而，从头开始训练ViT模型可能会耗费大量资源和时间。在本文中旨在探索降低ViT模型训练成本的方法。

@BangBang·2022-11-28 23:53

Deep Knowledge Tracing with Transformers论文阅读

Inbook:ArtificialIntelligenceinEducation(pp.252-256)2020年6月代码https://github.com/scott-pu-pennstate/dktt_light论文地址(PDF)DeepKnowledgeTracingwithTransformers(researchgate.net)文章创新点：改进了transformer模型1)问题的结

sereasuesue·2022-11-28 19:29

加载预训练模型遇到transformers的问题

问题1:urllib.error.URLError:urlopenerror[SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]这是由于ssl验证的问题，在.py文件的开头导入ssl包，创建默认验证：importsslssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context问题2:ImportError:cannot

程序汪赵可乐·2022-11-28 13:10

【transformers】TypeError: div() got an unexpected keyword argument ‘rounding_mode‘

今天在使用transformers加载allenai/led-base-16384的时候，出现了下面的错误：File"/home/eric/anaconda3/envs/sent/lib/python3.7

农民小飞侠·2022-11-28 13:40

使用 colab &pytorch 训练深度学习模型问题记录（二）： stack expects each tensor to be equal size, but got [64] at entry

我在使用transformers的Berttokenizer处理句子对是遇到这个问题，不同的数据有不同的特点，根据具体情况调整truncate策略。

萌甘薯·2022-11-28 01:45

TorchText简介

TorchText库是专用于自然语言处理的、基于Pytorch生态的第三方库，提供了对文本数据进行预处理的各种工具，但是没有如TorchVision库一样的各种已定义模型，如需使用定义好的预训练模型，需要使用transformers

西南小游侠·2022-11-27 19:01

[论文笔记]Remote Sensing Image Change Detection with Transformers

RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers论文简介：该论文是2021年发表在ISPRS上的利用transformer做变化检测的工作。利用了LEVIR-CD数据集，下图是论文提出的BIT在该数据集上的结果。网络模型：关键点：BIT能够学习并且关联全局高层语义的上下文信息并可以反馈附加到原始特征。3个主要步骤从CNNbackbone中提取高层特

北极冰川的岛屿·2022-11-27 17:52

java反序列化利用工具香草,Java反序列化之与JDK版本无关的利用链挖掘

//使用ChainedTransformer组合利用链TransformertransformerChain=newChainedTransformer(transformers);MaplazyMap

Rubix-Kai·2022-11-27 16:32

Transformers翻译

目录：入门快速探索安装理论术语TRANSFORMERS应用任务总结模型总结处理数据微调训练过的模型模型共享和上传tokenizers总结多语种模型高阶指南训练模型案例排除故障用自定义数据集进行微调transformernotebooks

GW190·2022-11-27 08:59

m05_Extract Feature_Transformers(慎variances_)_download Adult互联网ads数据集_null value(?_csv_SVD_PCA_eigen

Thedatasetswehaveusedsofarhavebeendescribedintermsoffeatures.Inthem04_RecommendingMovieswAffinityAnalysis_Apriori_sys.stdout.flush_df.iterrows_Sortnesteddict嵌套_Linli522362242的专栏-CSDN博客,weusedatransact

LIQING LIN·2022-11-27 05:45

总结：阅读transformer结构的t5源代码的经验

阅读transformers中的t5结构经验1.用笔在纸上画出结构，哪一部分接着跟着哪一部分2.把握关键的操作3.熟悉代码的脉络流程之后，从外面往里面阅读1.用笔在纸上画出结构，哪一部分接着跟着哪一部分因为

唐僧爱吃唐僧肉·2022-11-27 05:12

Windows下文本生成图像AI画图尝鲜体验

工具库transformers的开源方HuggingFace发布了一个专注于diffuser模型的开源库，我们可以基于它，仅仅通过几行代码就开始生成自己的艺术作画。

Steven灬·2022-11-27 04:31

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Bert历史意义:1、获取了left-to-right和right-to-left的上下文信息2、nlp领域正式开始pretraining+finetuning的模型训练方式nlp领域(各个下游任务都有自身的模型)-------2018(Bert)--------nlp领域(各个下游任务统一使用Bert模型)Bert衍生模型衍生模型模型特点RoBERTa模型更大，参数量更多静态mask变成动态ma

BUPT-WT·2022-11-27 02:45

Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?

DoTransformersReallyPerformBadforGraphRepresentation?论文中提出了Graphormer，它建立在标准的Transformer架构之上，并且在广泛地图表示学习任务重获得了优异的成绩。同时，作者也提出了一些简单但是有效的结构编码方法来帮助Graphormer更好的模拟图结构数据。Graphormer的结构编码方法如下：1，CentralityEnco

嗨I，你Y·2022-11-27 02:31

EMNLP 2021 Transformers论文合集

EMNLP是由国际计算语言学协会下属特殊兴趣小组SIGDAT发起并组织的系列会议,是自然语言处理领域顶级的国际学术会议之一。EMNLP2021将于11月7日-11日进行，一共接收了656篇长文、191篇短文，Findings接收了305篇长文、119篇短文。AMiner通过AI技术，对EMNLP2021收录的会议论文进行了分类整理，欢迎下载收藏！AMiner-EMNLP2021：https://w

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-11-27 02:29

HittER: Hierarchical Transformers for Knowledge Graph Embeddings

HittER:HierarchicalTransformersforKnowledgeGraphEmbeddingsHittER由两部分组成：1，底部：EntityTransformer源实体的局部邻居的每个实体-关系对的特征提取。负责将实体关系对中所有有用特征打包成向量，以供顶部块使用。底部输入是随机初始化的源实体embedding，关系embedding，和一个特殊的[CLS]；令牌embed

嗨I，你Y·2022-11-27 02:28

Please update jupyter and ipywidgets.Transformers 导入预训练模型报错

项目场景：使用Huggingface的Transformers第一次导入预训练模型的时候会报这个错。问题描述：第一次运行demo的时候需要下载预训练模型，接着就会卡在这一步。

Mirza_Zhao·2022-11-27 01:15

ESM2蛋白预训练模型蛋白质、氨基酸向量表示

action=fold1、transformers版本使用直接输入Fasta氨基酸序列格式就行；第一次下载esm2_t33_650M_UR50D模型有点

loong_XL·2022-11-27 00:38

Time Is MattEr: Temporal Self-supervision for Video Transformers论文总结

TimeIsMattEr:TemporalSelf-supervisionforVideoTransformers时间很重要，视频Transformer中的时序自监督研究问题：最近，基于Transformer的架构设计在视频任务中被广泛探索，因为它们能够捕获输入序列的长期依赖性。理解视频的时间动态性是更好地学习视频表示的一个重要方面。本论文研究的问题是现有的基于Transformer的视频模型架构

爱发呆的WWT·2022-11-27 00:13

CVPR2022-TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers

PS:–转载自我的知乎关键词：CVPR2022,LiDAR-camera,Transformer文章地址：arxiv代码地址：github文章贡献（1）研究了激光雷达-相机融合的固有难点，并揭示了robust融合的一个关键，即软关联机制（soft-associationmechanism，利用crossattention）。（2）提出了一种新颖的transformer-basedLiDAR-cam

zyrant丶·2022-11-26 22:25

【论文阅读】【多传感器融合】TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers

论文标题：TransFusion:RobustLiDAR-CameraFusionfor3DObjectDetectionwithTransformersCVPR2022现存的Lidar-Camera融合的方法：主要分为三类：result-level，proposal-level以及point-levelresultlevel是这么做的：首先用现成的2d检测器来生成3dproposals,然后用p

Lukas88664·2022-11-26 22:53

【Transformer】医学分割TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

transfuse医学分割背景网络简介transformer分支原论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.08005背景卷积神经网络(CNN)在众多医学图像分割任务中取得了无与伦比的性能，例如多器官分割、肝脏病变分割、大脑3DMRI等，因为它被证明在构建分层结构方面非常强大通过端到端训练网络来实现特定于任务的特征表示。尽管基于CNN的方法取得了巨大成功，但

香博士·2022-11-26 21:14

[论文阅读] TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.08005发表于：MICCAI’21Abstract医学图像分割，这一众多临床需求的先决条件–已经被卷积神经网络(CNN)的最新进展大大促进了。然而，它在建模明确的长距离关系方面表现出普遍的局限性，而现有的解决方法，诉诸于建立更深的编码器和积极的下采样操作，导致了冗余的深度网络和局部细节的丢失。因此，分割任务等待着一个更好的解决方案，

xiongxyowo·2022-11-26 21:43

TransFusion-Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers

不忙的时候，阅读论文、调研文献。这篇是2022CVPR、3D检测，采用激光雷达和图像相结合的算法。使用Transformer实现多模态融合。在自动驾驶领域中，感知、识别、检测车辆周围障碍物有多种方案，有仅基于视觉的、有仅基于激光雷达的，还有基于多传感器融合的。TransFusion采用了多传感器融合的方案，以软关联(soft-association)的方式提高了鲁棒性。由于视觉技术十分成熟，用来实

笨小lg子亥·2022-11-26 21:12

TransFuse：融合Transformers和CNN用于医学图像分割

最近transformer网络真的非常火，尤其是在语义分割中，人们提出了各种各样的组合方法。我上一篇提到了一篇文章：TransUnet。这里另外一篇基于transformer的网络也出来了。比较出名，在这里推荐给大家。废话不多说直接上整个网络的结构框架这一篇文章相比于前面那篇，整个彻底的去掉了传统的CNN网络结构。直接使用了transformer.这样做的目的是在不损失low-level细节的定位

skyfengye·2022-11-26 21:11

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