transformer论文阅读第49页

【图文】IRRA:跨模态隐式关系推理与对齐 | CVPR2023

详细内容指路zhihuCVPR2023|IRRA论文阅读摘要Text-to-imagePersonRetrieval的目的是根据给定的文本描述查询确定目标个体。

ca1m4n·2023-11-16 14:53

EMNLP 2023 | DeepMind提出大模型In-Context Learning的可解释理论框架

论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.1591601.引言此外，作者也提到本文的方法与软提示（soft-prompt）[1]方法类似，soft-prompt也是通过调整大模型内部transformer

TechBeat人工智能社区·2023-11-16 13:22

论文阅读：YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great at Video Object Detection

发表时间：2023年3月5日论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09686项目地址：https://github.com/YuHengsss/YOLOV视频物体检测（VID）具有挑战性，因为物体外观的高度变化以及一些帧的不同恶化。有利的信息是，与静止图像相比在视频的某一帧中检测，可以从其他帧中获得支持。因此，如何在不同的框架之间聚合特性是VID问题的关键。大多数现有的聚

万里鹏程转瞬至·2023-11-16 12:48

用Transformer端到端车道形状预测Lane Shape Prediction with Transformers

本文提出的端到段方法可以直接输出车道线的形状参数，transformer可以学习全局信息和车道线独有的结构。引言提出了个数据集ForwardViewLane(FVL)。

Wincher_Fan·2023-11-16 11:39

车道线检测-LSTR-论文学习笔记

论文：《End-to-endLaneShapePredictionwithTransformers》代码：https://github.com/liuruijin17/LSTR地址：https://arxiv.org

tomeasure·2023-11-16 11:35

免费GPT3.5

GPT3.5，全称为GenerativePre-trainedTransformer3.5，是一种基于深度学习的自然语言处理模型。

努力搬砖的NPC·2023-11-16 11:35

车道线检测：LSTR论文解析

车道线检测：End-to-endLaneShapePredictionwithTransformers论文解析1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.Method4.1

AIRV_Gao·2023-11-16 11:34

深度解读：chatGPT 3.5 (GPT-3.5语言模型)

ChatGPT3.5是OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，是在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型系列的基础上进行改进和升级而来的。

hibaby_·2023-11-16 11:03

420 FPS！LSTR：端到端实时车道线检测新SOTA！

汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/331892664点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【车道线检测】技术交流群Transformer

自动驾驶之心·2023-11-16 11:32

ICRA 2023 | CurveFormer：基于Transformer的3D车道线检测新网络

作者|erkang编辑|CVer点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群过年休息，有时间做一下3d车道线检测工作的小记，讲讲我们为什么做这个工作。CurveFormer:3DLaneDetectionbyCurvePropagationwithCurveQueriesandAttention,ICRA2023https://arxiv.or

自动驾驶之心·2023-11-16 11:31

C# Onnx LSTR 基于Transformer的端到端实时车道线检测

目录效果模型信息项目代码下载效果端到端实时车道线检测模型信息lstr_360x640.onnxInputs-------------------------name：input_rgbtensor：Float[1,3,360,640]name：input_masktensor：Float[1,1,360,640]-------------------------------------------

天天代码码天天·2023-11-16 11:00

TrOCR：基于Transformer的OCR介绍和使用

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：SovitRath编译：ronghuaiyang导读本文介绍了TrOCR的结构和使用方法，手把手从每一行代码教起。光学字符识别（OCR）在过去几年中出现了一些创新。它对零售、医疗、银行和许多其他行业的影响是巨大的。尽管有着悠久的历史和一些最先进的模型，研究人员仍在不断创新。与深度学习的许多其他领域一样，OCR也看到了transform

ronghuaiyang·2023-11-16 10:42

TrOCR模型微调【基于transformer的光学字符识别】

TrOCR（基于Transformer的光学字符识别）模型是性能最佳的OCR模型之一。在我们之前的文章中，我们分析了它们在单行打印和手写文本上的表现。

新缸中之脑·2023-11-16 10:36

Stable Diffusion (version x.x) 文生图模型实践指南

DALL·E文生图模型实践指南DALL·E2文生图模型实践指南目录1.环境搭建和预训练模型准备环境搭建预训练模型下载2.代码1.环境搭建和预训练模型准备环境搭建pipinstalldiffuserstransformersacceleratescipysafetensors

_Meilinger_·2023-11-16 08:52

论文笔记——BiFormer

Title:BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttentionPaper:https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode

Sciws·2023-11-16 06:56

多视图聚类的论文阅读

当聚类的方式使用的是某一类预定义好的相似性度量时，会出现如下情况：数据聚类方面取得了成功，但它们通常依赖于预定义的相似性度量，而这些度量受原始方法的影响:当输入维数相对较高时，往往是无效的。1.DeepMultinetworkEmbeddedClustering2.Deepconvolutionalself-pacedclustering2.1存在问题与提出的解决方法论文的主要贡献：具体而言，在预

mingqian_chu·2023-11-16 04:30

论文阅读：Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering（用深度对齐聚类来发现新意图）

论文链接：代码链接：Abstract在对话系统中发现新意图是一项关键的任务，大多数现有的方法在将先验知识从已知的意图转移到新意图上是有限制的。同样，在对分组未标记的意图方面提供高质量的监督信号去学习clustering-friendly的特征也是有困难的。在这篇论文的工作中，提出了一种有效的方法，DeepAlignedClustering（深度对齐聚类）。发现新的意图是对话系统中的一项关键任务。大

我和同桌正在看论文·2023-11-16 04:59

（论文阅读31/100）Stacked hourglass networks for human pose estimation

31.文献阅读笔记简介题目Stackedhourglassnetworksforhumanposeestimation作者AlejandroNewell,KaiyuYang,andJiaDeng,ECCV,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf关键词HumanPoseEstimation研究问题CNN运用于HumanPoseEstimation，

朽月初二·2023-11-16 03:44

（论文阅读32/100）Flowing convnets for human pose estimation in videos

32.文献阅读笔记简介题目Flowingconvnetsforhumanposeestimationinvideos作者TomasPfister,JamesCharles,andAndrewZisserman,ICCV,2015.原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02897.pdf关键词HumanPoseEstimationinVideos研究问题视频中的人体姿态估计研

朽月初二·2023-11-16 03:44

（论文阅读30/100）Convolutional Pose Machines

30.文献阅读笔记CPMs简介题目ConvolutionalPoseMachines作者Shih-EnWei,VarunRamakrishna,TakeoKanade,andYaserSheikh,CVPR,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1602.00134.pdf关键词ConvolutionalPoseMachines（CPMs）、articulatedposee

朽月初二·2023-11-16 03:14

设计模式之适配器(Adapter)

AdapterWapper接口转换器如果一个类不能直接访问另一个类的时候，中间加一个Adapter转换器就能访问了常见例子:电压转接头java.iojdbc-odbcbridge(不是桥接模式)ASMTransformerjavaio

simpleGq·2023-11-16 01:44

Transformer模型学习笔记

Transformer模型学习笔记前言回顾参考资料解读1.High-level的看一下,transformer大致是个什么样子2.输入语句中词的顺序(PositionalEncoding)3.进入Encoder

valleria·2023-11-16 00:23

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。推荐指数：五星RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新，助力RT-DETR基于ultralytic

AI小怪兽·2023-11-15 22:13

利用 OpenVINO™ 部署 HuggingFace 预训练模型的方法与技巧

通过HuggingFace开源的Transformers,Diffusers库，只需要要调用少量接口函数，入门开发者也可以

英特尔开发人员专区·2023-11-15 22:36

FSOD论文阅读 - 基于卷积和注意力机制的小样本目标检测

来源:知网标题:基于卷积和注意力机制的小样本目标检测作者:郭永红，牛海涛，史超，郭铖郭永红，牛海涛，史超，郭铖．基于卷积和注意力机制的小样本目标检测[J/OL]．兵工学报.https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002摘要典型的FSOD使用FastR-CNN作为基本的检测框架本文亮点:引入混合扩张卷积确保更大的感受野并减少图像信息的

NXU、辉·2023-11-15 18:18

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.13

【基础网络架构：Transformer】PolyMaX:GeneralDensePredictionwithMaskTransformer论文地址：https://arxiv.org//pdf/2311.05770

CV51·2023-11-15 16:04

Self-Attention真的是必要的吗？微软&中科大提出Sparse MLP，降低计算量的同时提升性能！...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面Transformer由于其强大的建模能力，目前在计算机视觉领域占据了重要的地位。

我爱计算机视觉·2023-11-15 15:36

自注意力真的是Transformer的必杀技吗？MSRA否认三连！并反手给你扔来一个sMLPNet...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：happy|转载自：极市平台导读本文构建了一种Attention-free、基于MLP的sMLPNet，主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparseMLP,sMLP)模块，sMLPNet仅需24M参数即可在ImageNet数据及上取得81.9%top1精度，优于同等大小的CNN与VisionTr

Amusi（CVer）·2023-11-15 15:32

自注意力真的是Transformer的必杀技吗？MSRA否认三连，并反手给你扔来一个sMLPNet

作者丨happy编辑丨极市平台本文原创首发于极市平台公众号，转载请获得授权并标明出处。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.05422.pdf个人思考自今年5月份MLP-Mixer横冲出世以来，4个月的时间里出来了20+MLP相关的论文，从MLP-Mixer、ResMLP、gMLP到A2-MLP、CCS，再到ViP，MLP相关的结构好像一下被探索到头，自ViP之后的MLP

极市平台·2023-11-15 15:00

sMLP:稀疏全mlp进行高效语言建模

此外gMLP表明，所有mlp都可以在语言建模方面与transformer相匹配，但在下游任务方面仍然落后。所以论文提出了sMLP，通过设计确定性路由和部分预测来解决下游任务方面的问题。

deephub·2023-11-15 15:25

Transformer（二）—— ResNet（残差网络）

Transformer（二）——ResNet（残差网络）一、背景1.1梯度消失/爆炸1.2网络退化(Degradation)二、思路2.1为什么需要更深的网络2.2理想中的深网络表现三、实践和实验效果3.1

深浅卡布星·2023-11-15 14:36

Learning Disentangled Representation Implicitly via Transformer for Occluded Person Re-Identificatio

题目：LearningDisentangledRepresentationImplicitlyviaTransformerforOccludedPersonRe-Identification作者：MengxiJia

二苏旧局吖·2023-11-15 13:47

论文阅读：Self-supervised Video Representation Learning with Cross-Stream Prototypical Contrasting

题目：Self-supervisedVideoRepresentationLearningwithCross-StreamPrototypicalContrasting作者：MartineToering一、研究背景传统的自监督对比学习不适用于视频：实例级的对比学习取得了很大进展，但是由于操作是用于经过增强的实例集上的，所以并不适用于探索视频的丰富动态结构。视频本身提供的数据增强，如：视角变化，光线

二苏旧局吖·2023-11-15 13:47

一文搞懂Transformer

近期Transformer系列模型的出现，增加了CV领域的多样性。但是Transformer这一不同领域的模型对学习者来说需要一个细致的学习过程.下面就是本菜鸟总结学习路线。

不减到100斤不吃锅包肉·2023-11-15 11:26

【76】论文阅读Learning Procedure-aware Video Representation from Instructional Videos and Their Narrations

LearningProcedure-awareVideoRepresentationfromInstructionalVideosandTheirNarrationsCVPR2023互联网上丰富的instructionalvideos及其解说为理解程序性活动提供了令人兴奋的途径。在这项工作中，作者建议学习视频表征，基于网络instructionalvideos及其叙述的大规模数据集，在不使用人工注

WXiujie123456·2023-11-15 10:20

论文阅读【79】CVPR 2023 How you feelin’? Learning Emotions and Mental States in Movie Scenes

本文工作：提出了EmoTx，这是一种基于多模态Transformer的架构，它可以利用视频、多个角色和对话来进行联合预测。通过

WXiujie123456·2023-11-15 10:50

论文阅读【77】A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series，SCI 一区

ARanking-BasedCross-EntropyLossforEarlyClassificationofTimeSeriesIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS，SCI一区Earlyclassificationoftimeseries(ECTS)旨在在观察完整数据之前对时间序列进行分类。它在时间敏感的应用中至关重要，如重症监护病

WXiujie123456·2023-11-15 10:49

Skywalking流程分析_5(字节码增强)

SkyWalkingAgent.Transformer#transform此方法就是进行字节码增强的过程privatestaticclassTransformerimplementsAgentBuilder.Transformer

星哥的编程之路·2023-11-15 10:02

TT U-Net: Temporal T ransformer U-Net for Motion Artifact Reduction using PAD in Cardiac CT

TTU-Net:使用PseudoAll-phase临床数据集在心脏CT中减少运动伪影的TemporalTransformerU-Net论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document

通街市密人有·2023-11-15 09:24

ViewPager一个卡片层叠效果，记录下计算算法

packagecom.example.testtransformer;importandroid.util.Log;importandroid.view.View;importandroidx.annotation.NonNull

王先生技术栈·2023-11-15 09:17

45 深度学习(九)：transformer

文章目录transformer原理代码的基础准备位置编码Encoderblockmulti-headattentionFeedForward自定义encoderblockDeconderblockEncoderDecodertransformer

Micoreal·2023-11-15 09:44

深度学习实战59-NLP最核心的模型：transformer的搭建与训练过程详解，手把手搭建与跑通

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战59-NLP最核心的模型：transformer的搭建与训练过程详解，手把手搭建与跑通。

微学AI·2023-11-15 08:25

SOME/IP学习笔记3

目录1.SOMEIPTransformer1.1SOME/IPon-wireformat1.2协议指定2.SOMEIPTP2.1SOME/IPTPHeader3.小结1.SOMEIPTransformer

CyberSecurity_zhang·2023-11-15 06:36

Learning reliable modal weight with transformer for robust RGBT tracking

论文：《LearningreliablemodalweightwithtransformerforrobustRGBTtracking》针对问题：局部线性匹配容易丢失语义信息解决方法：为了增强特征表示和深化语义特征

小学生玩编程·2023-11-15 03:46

Hugging Face实战-系列教程8：GLUE数据集/文本分类上（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）

实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：HuggingFace实战-系列教程9：GLUE数据集/文本分类下（NLP实战/Transformer

机器学习杨卓越·2023-11-15 00:52

Transformer原理与代码精讲（PyTorch）

课程链接：Transformer原理与代码精讲（PyTorch）-1-课程介绍-白勇的在线视频教程-CSDN程序员研修院Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）

bai666ai·2023-11-15 00:48

论文阅读：Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance

发表时间：2021年8月25日项目地址：https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdf我们介绍了一种鲁棒的，实时的，高分辨率的人体视频匹配方法，以实现了新的最先进的性能。我们的方法比以前的方法要轻得多，可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K和10

万里鹏程转瞬至·2023-11-15 00:02

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