transformer论文阅读第55页

来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

word2vec和GloVe等词嵌入模型与上下文无关。它们将相同的预训练向量赋给同一个词，而不考虑词的上下文（如果有的话）。它们很难处理好自然语言中的一词多义或复杂语义。对于上下文敏感的词表示，如ELMo和GPT，词的表示依赖于它们的上下文。ELMo对上下文进行双向编码，但使用特定于任务的架构（然而，为每个自然语言处理任务设计一个特定的体系架构实际上并不容易）；而GPT是任务无关的，但是从左到右编

流萤数点·2023-11-06 03:37

BERT：来自 Transformers 的双向编码器表示 – 释放深度上下文化词嵌入的力量

BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是2018年推出的改变游戏规则的NLP模型之一。BERT的情感分类、文本摘要和问答功能使其看起来像是一站式NLP模型。

TD程序员·2023-11-06 03:06

论文阅读—— CEASC（cvpr2023）

arxiv：https://arxiv.org/abs/2303.14488github：https://github.com/Cuogeihong/CEASC为了进一步减轻SC中的信息损失，使训练过程更加稳定，我们在训练过程中除了稀疏卷积之外，还保持了正常的密集卷积，生成了在全输入特征图上卷积的特征图。然后，我们使用来通过将MSE损失优化为来增强稀疏特征图

じんじん·2023-11-06 02:56

论文阅读—— UniDetector（cvpr2023）

arxiv：https://arxiv.org/abs/2303.11749github：https://github.com/zhenyuw16/UniDetector一、介绍通用目标检测旨在检测场景那种的一切目标。现有的检测器依赖于大量数据集通用的目标检测器应该有两个能力：1、可以利用多种来源的图片和标签训练2、可以很好的泛化到开放世界，对于没见过的类别也可以预测。传统的目标检测，rcnn系列

じんじん·2023-11-06 02:55

论文阅读——What Can Human Sketches Do for Object Detection？(cvpr2023)

论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Chowdhury_What_Can_Human_Sketches_Do_for_Object_Detection_CVPR_2023_paper.pdf代码：WhatCanHumanSketchesDoforObjectDetection?(pinakinathc.me)一、Base

じんじん·2023-11-06 02:53

【论文阅读】Equivariant Contrastive Learning for Sequential Recommendation

【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation文章目录【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation1

笃℃·2023-11-06 01:01

Lamport Clock 笔记

Time,Clocks,andtheOrderingofEventsinaDistributedSystem论文阅读笔记之前看过一点分布式算法：DistributedComputing——Principles

rsy56640·2023-11-05 21:41

聊一聊GPT——让我们的写作和翻译更高效

1介绍GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于Transformer的语言生成模型，由OpenAI开发。

Mortalz7·2023-11-05 21:01

10 DETR 论文精读【论文精读】End-to-End Object Detection with Transformers

它的名字想必大家都不陌生，也就这两年火热的DETR，其实就是detectionTransformer的缩写。

云淡风轻__·2023-11-05 20:26

DINO训练自己的数据集（swin transformer backbone）

源码：https://github.com/IDEA-Research/DINO数据集：coco格式COCODIR/├──train2017/├──val2017/└──annotations/├──instances_train2017.json└──instances_val2017.json环境配置1.下载代码gitclonehttps://github.com/IDEA-Research/

ZZZZ_Y_·2023-11-05 16:19

帧间快速算法论文阅读

LowcomplexityintercodingschemeforVersatileVideoCoding(VVC)通过分析相邻CU的编码区域，预测当前CU的编码区域，以终止不必要的分割模式。1、2、3、4表示当前CU（CU0)的相邻CU。根据空间相关性，当前CU的面积预测为wiw_iwi的值分别为0.3，0.2，0.3，0.2。（考虑到水平方向和垂直方向的相关性大于对角线方向的相关性）当预测面积

什么都不懂的小青蛙·2023-11-05 16:32

（参考写法）Transformer-Based Visual Segmentation:A Survey

基于Transformer的视觉分割综述南洋理工大学NTU、上海人工智能实验室AILab整理300+论文论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.09854.pdf代码地址：https

别致的SmallSix·2023-11-05 11:30

论文阅读—— BiFormer(cvpr2023)

abs/2303.08810github：GitHub-rayleizhu/BiFormer:[CVPR2023]Officialcodereleaseofourpaper"BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttention

じんじん·2023-11-05 09:53

Transformers使用教程

模型参数下载数据集查找Transformers中文使用说明Huggingface超详细介绍-知乎HuggingFace的Transformers库快速入门文档说明Transformers提供文本相关的预训练模型

来路与归途·2023-11-05 09:03

论文阅读“Deep Multi-view Sparse Subspace Clustering”

TangX,TangX,WangW,etal.Deepmulti-viewsparsesubspaceclustering[C]//Proceedingsofthe2018VIIInternationalConferenceonNetwork,CommunicationandComputing.2018:115-119.摘要导读大多数多视图子空间聚类算法分别从每个视图中提取浅层特征来构造亲和矩阵。

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-05 08:34

微软推出 Hierarchical Transformer 实现更高准确率的语音评测

对于语言学习者来说，练习发音并获得及时准确的反馈，是提高口语水平的重要环节。多年来，微软一直深耕基于Azure认知服务的语音功能，不断优化语音评测[1]功能的底层技术，从准确率、流畅度、完整性和语音语调等方面，提供更实用的反馈，赋能教育行业，提升教与学水平。微软承诺发展“负责任的人工智能”，因此在设计和开发人工智能产品的过程中，始终恪守这一原则。本文将为大家介绍微软语音评测模型的整体架构，深入解析

语音之家·2023-11-05 06:01

Pytorch学习

Transformer的使用ToTensor()这个方法会把输入的PILImage转换为PyTorch的Tensor类型；ToTensor()将输入数据的值域从[0,255]变为[0,1]，并且如果输入数据有颜色通道

托比-马奎尔·2023-11-05 06:29

【论文阅读】MD vs FA: Adversarial learning for small object segmentation in infrared images

WangH,ZhouL,WangL.Missdetectionvs.falsealarm:Adversariallearningforsmallobjectsegmentationininfraredimages[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2019:8509-8518.论文试图解决什么问题

w-here·2023-11-05 05:38

（论文阅读13/100）R-CNN minus R

文献阅读笔记简介题目R-CNNminusR作者KarelLencAndreaVedaldi原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.06981.pdf关键词Null研究问题proposalgeneration在基于CNN的探测器中的作用，以确定它是否是一个必要的建模组件。R-CNN留下的几个有趣的问题：第一个问题是CNN是否包含足够的几何信息来定位对象，或者后者是否必须由外部机

朽月初二·2023-11-05 04:59

3分钟探索生成式 AI｜探究生成式 AI 新世界里的基础模型使用

什么是Transformer结构？关于生成式AI你是否存有以上疑惑。观看本期视频内容，跟随亚马逊云科技资深开发者布道师黄浩文的脚步，我们一同探寻上述问题的答案。

亚马逊云开发者·2023-11-05 04:29

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

一、BertModel的输入和输出fromtransformersimportBertModelbert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')out

zcongfly·2023-11-05 01:56

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。由于对象的多样性以及物体之间的杂乱和遮挡引起的场景的复杂性，这个问题具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了PoseCNN，一种用于6D对象姿态估计的新卷积神经网络。PoseCNN通过定位物体在图像中的中心并预测其与相机的距离来估计物体的3D平移。通过回归到四元数表示来估计对象

不菜不菜·2023-11-05 00:45

transformer t5代码解读4(主要内容bert4keras实现t5模型)

继续解读t5代码之中源码的内容回到t5的整体结构之中T5CrossAttention网络层结构的调用t5的Encoder和Decoder内容比对bert4keras调用t5模型之中的encoder部分和decoder部分回到t5的整体结构之中回到t5模型的整体的结构之中(0):T5LayerSelfAttention((SelfAttention):T5Attention((q):Linear(i

唐僧爱吃唐僧肉·2023-11-04 23:12

（论文阅读17/100）R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

文献阅读笔记简介题目R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks作者JifengDaiYiLiTsinghuaUniversityKaimingHeJianSun原文链接https://arxiv.org/abs/1605.06409详解R-FCN-知乎(zhihu.com)关键词Region-basedFullyCo

朽月初二·2023-11-04 20:07

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

目录GPT系列前言Transformertransformer的代码实现Transformer位置编码具体结构BERT--EncoderGPT--Decoder微调方法--fine-tuningVSPromptingGPT1

榴莲_·2023-11-04 20:06

（论文阅读11/100）Fast R-CNN

文献阅读笔记简介题目FastR-CNN作者RossGirshick原文链接https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf目标检测系列——开山之作RCNN原理详解-CSDN博客FastR-CNN讲解_fastrcnn-CSDN博客Rcnn、FastRcnn、FasterRcnn理论合集_rcnnfastrcnnfasterrcnn_沫念·的博客-CSDN博客关键词NUll研

朽月初二·2023-11-04 19:30

逐行对比LLaMA2和LLaMA模型源代码

笔者逐行对比了LLaMA2模型源代码，和LLaMA相比，几乎没有改动，细节如下：是否改动LLaMA2LLaMA模型整体构架无TransformerTransformer规范化函数无均方根规范化（RMSNorm

chattyfish·2023-11-04 17:51

NLP之Bert多分类实现(数据获取与处理)

1.3debug的方式逐行介绍1.代码解读1.1代码展示importjsonimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmbert_model="bert-base-chinese"fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer

赵孝正·2023-11-04 16:51

ChatGPT 进阶1- 提示工程简介

ChatGPT是一个基于OpenAI的大型语言模型，采用GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）架构。

晴雪月乔·2023-11-04 16:21

YOLO v1学习笔记

（"_"）原论文地址以及参考的大佬博客如下：论文地址：yolov1论文参考博客：【目标检测论文阅读】YOLOv1YOLOv1深入理解目标检测

薛薛的森林_Carroll·2023-11-04 13:00

（论文阅读14/100）End-to-end people detection in crowded scenes

文献阅读笔记简介题目End-to-endpeopledetectionincrowdedscenes作者RussellStewart,MykhayloAndriluka原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.04878.pdf关键词Null研究问题当前的人员检测器要么以滑动窗口的方式扫描图像，要么对一组离散的提议进行分类。这项任务是具有挑战性的，因为它既需要将物体从背景中区分

朽月初二·2023-11-04 13:27

（论文阅读16/100）Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural

文献阅读笔记简介题目Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworks作者SeanBell,C.LawrenceZitnick,KavitaBala,RossGirshick原文链接https://arxiv.org/abs/1512.04143.pdfInside-Outside

朽月初二·2023-11-04 13:27

（论文阅读15/100）You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

文献阅读笔记简介题目YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection作者JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection

朽月初二·2023-11-04 12:05

【论文阅读】Towards Globally Optimal Normal Orientations for Large Point Clouds

坚果仙人·2023-11-04 12:02

论文阅读——S4L：Self-Supervised Semi-Supervised Learning

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhai_S4L_Self-Supervised_Semi-Supervised_Learning_ICCV_2019_paper.pdf从论文的模型图来看，将整个数据集分为了有标记数据和无标记数据。对于标记数据来说，模型会同时预测旋转角度和标签，对于无标签数据来说，只会预测其旋

coding小白·2023-11-04 10:14

whisper部署与使用

虽然效果显著，但是其核心仅仅简单粗暴的使用了Transformer。具体细节这里不展开，可以通过阅读论文或源码的方式了解。下面简单介绍Whis

alberic_k·2023-11-04 07:56

openai-whisper

方法Transformer序列到序列模型针对各种语音处理任务进行训练，包括多语言语音识别、语音翻译、口语识别和语音活动检测。

sanbaofengs·2023-11-04 05:35

收藏！编码器中如何融入结构信息？这几篇论文一定不要错过

而近些年来NLP领域用的比较多的编码器有CNN，RvNN，RNN（尤其是LSTM）和Transformer等等，今天我们主要关注最后两个。在编码器中加入结构信息有很多种

算法码上来·2023-11-04 04:29

Zero-shot RIS SOTA：Text Augmented Spatial-aware Zero-shot Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

Zero-shotRISSOTA：TextAugmentedSpatial-awareZero-shotReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作

乄洛尘·2023-11-04 04:03

NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning

全局叙事定位NICE:ImprovingPanopticNarrativeDetectionandSegmentationwithCascadingCollaborativeLearning论文阅读笔记一

乄洛尘·2023-11-04 04:01

多模态论文阅读之VLMo

VLMo泛读TitleMotivationContributionModelExpertimentsSummaryTitleVLMo:UnifiedVision_LangugaePre-TrainingwithMixture-of-Modality-ExpertsMotivationCLIP和ALIGN都采用dual-encoder的方式分别编码图像和文本，模态之间的交互采用cosinesimil

幸运的小菜鸟·2023-11-04 03:45

多模态系列论文----最详细的多模态论文总结（BLIP、BEIT、CoCa等）

特别是VIT（VisionTransformer）和CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training）这两种基于Transformer模型的方法，极大地推动了多模态研究的

CV温故知新·2023-11-04 03:43

多模态论文阅读之BLIP

BLIP泛读TitleMotivationContributionModelTitleBLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUniﬁedVision-LanguageUnderstandingandGenerationMotivation模型角度：clipalbef等要么采用encoder-basemodel要么采用encoder-decod

幸运的小菜鸟·2023-11-04 03:12

PositionalEncoding类代码及论文原理理解

Transformer中PositionalEncoding类的pytorch代码实现如下：classPositionalEncoding(nn.Module):"ImplementthePEfunction

thetffs·2023-11-04 02:08

DeiT：训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021

论文基于改进训练配置以及一种新颖的蒸馏方式，提出了仅用ImageNet就能训练出来的Transformer网络DeiT。

VincentTeddy·2023-11-04 02:00

新教育•教师随笔

这次复习，生字词、古诗文、语言运用、记叙文阅读、议论文阅读都涉及了，唯独作文只字未提。一是因时间仓促，二是自己不擅长，既不会写，更不用说教学生如何审题，如何写，作文方面我是个盲区。为什么会这样呢？

dd6eea41175d·2023-11-04 01:00

无需NMS，20行代码带你玩转RT-DETR！

【前言】RT-DETR是由百度近期推出的DETR-liked目标检测器，该检测器由HGNetv2、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer编码器组成，整体结构

自动驾驶之心·2023-11-03 23:58

NLP学习1 - 使用Huggingface Transformers框架从头训练语言模型

摘要由于huaggingface放出了Tokenizers工具，结合之前的transformers，因此预训练模型就变得非常的容易，本文以学习官方example为目的，由于huggingface目前给出的

逆旅ROS·2023-11-03 22:35

利用python GPT-2写一个机器学习模型开发案例

我们将使用GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型来生成文本。

田晖扬·2023-11-03 19:45

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

Abstract通过预测可能的危险，轨迹预测一直是构建可靠的自动驾驶系统的关键任务。一个关键问题是在不发生碰撞的情况下生成一致的轨迹预测。为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。具体来说，我们的Traj-MAE采用了多种掩蔽策略来预训练轨迹编码器和地图编码器，允许捕获智能体之间的社会和时间信息，同时利用来自多个

技术宅学长·2023-11-03 18:02

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