transformer论文阅读第62页

深度学习系列51：hugging face加速库optimum

1.普通模型Optimum是huggingfacetransformers库的一个扩展包，用来提升模型在指定硬件上的训练和推理性能。

IE06·2023-10-24 16:09

阅读文献1：Bootstrapping ViTs: Towards Liberating Vision Transformers from Pre-training（文章翻译及自身的理解和总结）

目录前言一、文章标题二、摘要我在这里直接翻译过来：三、Introduction这里也没有什么好解释哒，我也直接翻译过来：四、RelatedWork（1）VisionTransformers（2）KnowledgeDistillation

G氏yousa·2023-10-24 11:52

西湖大学利用 Transformer 分析百亿多肽的自组装特性，破解自组装法则

为此，西湖大学的李文彬课题组利用基于Transformer的回归网络，对百

HyperAI超神经·2023-10-24 10:32

逐字稿 | 视频理解论文串讲（下）【论文精读】

今天我们就来讲一下下半部分，就是3D网络和videoTransformer在视频理解领域里的应用。那上次其实我们也讲了很多工作了，他们的这个效果也都不错，而且用上这种光流以后听起来。也很合理。

云淡风轻__·2023-10-24 08:01

基于Transformer的目标检测方法

DETR是基于Transformer的目标检测框架的新设计，为社区开发完整的端到端检测器提供参考。但也面临一些挑战，例如：训练时间较长，小目标的性能较差。

视学算法·2023-10-24 06:00

介绍基于Transformer的目标检测算法

Transformer是一种自注意力机制的神经网络架构，能够处理序列数据并进行高效的翻译和文本分类等任务。在目标检测领域，也有一些基于Transformer的算法被提出。

战神哥·2023-10-24 06:28

Transformer模型 | Transformer时间序列预测，单步、多步（Python）

（1）原理Transformer框架原本是为NLP任务，特别是机器翻译而设计的。

算法如诗·2023-10-24 06:26

Transformer模型 | Transformer模型原理

基本原理Transformer是一种使用注意力机制（attentionmechanism）的神经网络模型，能够有效地处理序列数据，如句子或文本。它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。

算法如诗·2023-10-24 06:56

Transformer用于目标检测- End-to-End Object Detection with Transformers

目前为止看到的讲解transformer最清晰的文章文章目录传统方法存在的问题该方法的创新点网络结构与具体操作实验结果分析FacebookAI的研究者推出了Transformer的视觉版本—DetectionTransformer

Chan_Zeng·2023-10-24 06:24

使用Transformer来做目标检测

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI公园作者：JacobBriones|编译：ronghuaiyang导读这是一个Facebook的目标检测Transformer

Amusi（CVer）·2023-10-24 06:52

Transformer模型 | 用于目标检测的视觉Transformers训练策略

基于视觉的Transformer在预测准确的3D边界盒方面在自动驾驶感知模块中显示出巨大的应用，因为它具有强大的建模视觉特征之间远程依赖关系的能力。

算法如诗·2023-10-24 06:49

论文阅读笔记——拥塞控制算法PCC Vivace

目录PCCVivace阅读笔记PCC和BBR都是垃圾！PCCVivacevs.PCCAllegroAllegro为什么垃圾？Vivace为什么比较牛逼？小结Vivace的目标函数框架小结Vivace如何与传统TCP进行交互？总结PCCVivace阅读笔记本文是关于NSDI'18论文《PCCVivace:Online-LearningCongestionControl》的阅读笔记。受机器学习中的在线

yue2388253·2023-10-24 04:19

[论文阅读]CWD——基于稠密预测的通道式知识蒸馏

CWD基于稠密预测的通道式知识蒸馏论文网址：CWD论文总结这篇论文「Channel-wiseKnowledgeDistillationforDensePrediction」提出了一种针对密集预测任务的基于通道的知识蒸馏方法。下面我详细讲解该方法的主要内容:问题背景在计算机视觉任务中,图像分类只需要预测整张图像的类别,而密集预测需要对每个像素或对象进行预测,输出更丰富的结果,如语义分割、目标检测等。

一朵小红花HH·2023-10-24 04:18

小白看得懂的 Transformer (图解)

来源：Python数据科学来源：Python数据科学本文约7200字，建议阅读14分钟在本文中，我们将研究Transformer模型，理解它的工作原理。

逍遥自在017·2023-10-24 03:18

自然语言处理---Transformer机制详解之Multi head Attention详解

1采用Multi-headAttention的原因原始论文中提到进行Multi-headAttention的原因是将模型分为多个头,可以形成多个子空间,让模型去关注不同方面的信息,最后再将各个方面的信息综合起来得到更好的效果.多个头进行attention计算最后再综合起来,类似于CNN中采用多个卷积核的作用,不同的卷积核提取不同的特征,关注不同的部分,最后再进行融合.直观上讲,多头注意力有助于神经

lichunericli·2023-10-24 02:51

数据集特征预处理

1、什么是特征预处理1.1、什么是特征预处理scikit-learn的解释providesseveralcommonutilityfunctionsandtransformerclassestochangerawfeaturevectorsintoarepresentationthatismoresuitableforthedownstreamestimators

靓仔写sql·2023-10-24 02:12

OpenMMlab导出swin-transformer模型并用onnxruntime和tensorrt推理

导出onnx文件通过mmpretrain导出swin-transformer的onnx文件非常容易，注意需设置opset_version=12这里是一个坑，刚开始设置的opset_version=11后续转换

给算法爸爸上香·2023-10-23 20:42

自然语言处理---Transformer机制详解之ELMo模型介绍

1ELMo简介ELMo是2018年3月由华盛顿大学提出的一种预训练模型.ELMo的全称是EmbeddingsfromLanguageModels.ELMo模型的提出源于论文>.ELMo模型提出的动机源于研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息,并且能够对多义词进行建模.而传统的词向量(2013年的word2vec,2014年的GloVe)都是上下文无关的,也就是固定的词向

lichunericli·2023-10-23 15:01

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT模型特点

1BERT的优点和缺点1.1BERT的优点通过预训练,加上Fine-tunning,在11项NLP任务上取得最优结果.BERT的根基源于Transformer,相比传统RNN更加高效,可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖

lichunericli·2023-10-23 15:59

bertopic从安装踩坑到成功运行

intro：bertopic搞出了一个文档嵌入模型，先用基于transformer的预训练玉莲模型搞出一堆嵌入向量（？），给他们

f�f�·2023-10-23 11:40

18、(复现)--CNN、RNN、LSTM、vit视频动作分类

#关键词：CNN、RNN、LSTM、transform、vit、视频理解、动作分类#关键词：RNN的3个分类：simpleRNN、LSTM、GRU序列模型vision-transformerencodercnn-rnn

金城武555·2023-10-23 11:57

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT模型介绍

1BERT简介BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型.BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers.BERT

lichunericli·2023-10-23 11:58

ChatGPT（1）：ChatGPT初识

以下是ChatGPT的工作原理的一些关键要点：神经网络架构：ChatGPT的核心是一个深度神经网络，采用了变种的Transformer架构。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-10-23 09:20

ORB-SLAM2 论文阅读笔记 + 无痛复现

ORB-SLAM2:用于单目、双目和RGB-D相机的开源SLAM系统一、原文简译摘要I.INTRODUCTION介绍II.RELATEDWORK相关工作A.双目SLAMB.RGB-DSLAMIII.ORB-SLAM2A.单目，远、近立体关键点B.SystemBootstrapping系统引导C.用单目和双目约束进行BAD.循环关闭和全BAE.关键帧插入F.定位模式IV.EVALUATION评估A.

大胜s·2023-10-23 09:13

自然语言处理---Tr ansformer机制详解之Transformer结构

1Encoder模块1.1Encoder模块的结构和作用经典的Transformer结构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含一个多头自注意力层，和一个前馈全连接层

lichunericli·2023-10-23 08:41

基于Segment-and-Track Anything与ProPainter实现视频一键目标移除与一键祛除水印

它融合了图像和特征修复的优势，以及高效的Transformer技术，旨在提供高质量的视频修复效果，同时保持高效性。ProPainter包含以下功能：对象去除：能够轻松去除视频中的不需要的对象。

知来者逆·2023-10-23 08:32

【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补、稳定，是自动驾驶感知的重要一环，本文注重工业落地，实际应用融合方案:前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合（特征级融合）指通过级联或者元素相乘

挥剑决浮云 -·2023-10-23 07:45

【理论学习】Vision-Transformer

文章目录1.self-attention理论1.1.Attention(Q,K,V)的实现2.Multi-headSelf-Attention理论3.PositionalEncoding4.VisionTransformer

Cpdr·2023-10-23 06:40

【diffusion model】扩散模型入门

HuggingFace开源diffusion-models-class1.扩散模型介绍2.调用模型生成一张赛博风格的猫咪图片2.1安装依赖包%pipinstall-qq-Udiffusersdatasetstransformersaccelerateftfypyarrow

宏辉·2023-10-23 05:05

在Mac上删除自己安装的Python

http://blog.csdn.net/transformer_WSZ/article/details/77887912

SprinLa·2023-10-23 04:58

【多模态论文阅读】Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Ans

一、亮点对于多模态特征融合，本文开发了一种多模态因子双线性（MFB）池化方法来有效地组合多模态特征；对于细粒度的图像和问题表示，开发了一种“共同注意”机制，使用端到端的深度网络架构来共同学习图像和问题的注意力。二、MCB和MLB的缺点MCB模型依赖于高维输出特征来保证稳健的性能，这可能会由于巨大的内存使用量而限制其适用性。为了克服这个问题，Kim等人提出了基于两个特征向量的Hadamard乘积的多

CC‘s World·2023-10-23 04:14

Swin-transformer详解

前言这篇论文提出了一个新的VisionTransformer叫做SwinTransformer，它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络.但是直接把Transformer从NLP用到Vision

@左左@右右·2023-10-23 02:23

自然语言处理---Transformer机制详解之Transformer优势

1Transformer的并行计算对于Transformer比传统序列模型RNN/LSTM具备优势的第一大原因就是强大的并行计算能力.对于RNN来说，任意时刻t的输入是时刻t的输入x(t)和上一时刻的隐藏层输出

lichunericli·2023-10-23 02:52

Transformers基本组件（二）快速入门Datasets、Evaluate、Trainer

Transformers基本组件（二）快速入门Datasets、Evaluate、Trainer1、基础组件Datasets数据集部分的工作，一部分在于数据集的收集，另一部分在于数据集的处理。

undo_try·2023-10-23 01:40

YoloV7改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV7

文章目录摘要论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer

静静AI学堂·2023-10-23 00:25

YoloV5改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV5

文章目录摘要论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer

静静AI学堂·2023-10-23 00:53

frostjsy·2023-10-22 23:52

【论文阅读笔记】MSNet: A Seismic Phase Picking Network Applicable to Microseismic Monitoring

论文阅读笔记：MSNet:ASeismicPhasePickingNetworkApplicabletoMicroseismicMonitoring摘要MSNet的微震相位拾取的全卷积网络从模型结构、训练数据

luzhoushili·2023-10-22 20:52

【论文阅读笔记】 Curated Pacific Northwest AI-ready Seismic Dataset

CuratedPacificNorthwestAI-readySeismicDataset太平洋西北部人工智能地震数据集摘要描述了一个AI就绪地震数据集包括各种地震事件参数仪器元数据地震波行描述地震目录和事件属性（事件震级类型，信道类型，波形极性，信噪比，相位选择）随着网络检测系统的时间演变非技术型总结AI准备数据集是推动机器学习发展的关键因素训练模型的数据多样性是推动模型性能或者泛化能力的主要因

luzhoushili·2023-10-22 20:43

星空智能对话机器人| 来自硅谷全球讲解Rasa 3.x课程最硬核最体系化的学习社区 | 权威机构AI学习认证 | Rasa 3.x系列课程一: [ 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解 ]

NLP_Matrix_Space,否则将予以侵权追究Rasa3.x(6大项目Pro版本)技术介绍：Rasa是ConversationalAI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer

「已注销」·2023-10-22 19:16

【论文阅读】(2023TPAMI)PCRLv2

目录AbstractMethodMethodnsU-Net中的特征金字塔多尺度像素恢复多尺度特征比较从多剪切到下剪切训练目标总结Abstract现有方法及其缺点：最近的SSL方法大多是对比学习方法，它的目标是通过比较不同图像视图来保留潜在表示中的不变合判别语义，然而它主要保留高级语义信息，不包含足够的局部信息，局部信息对医学图像分析很有用。提出的解决方法：提出将像素级恢复任务纳入，以将更多像素级信

鱼小丸·2023-10-22 19:37

transformer和self-attention的关系

Transformer是一种深度学习模型架构，而self-attention（自注意力机制）是Transformer模型中的一个核心组件。

Chen_Chance·2023-10-22 19:04

自然语言处理---Transformer机制详解之Decoder详解

1Decoder端的输入解析1.1Decoder端的架构Transformer原始论文中的Decoder模块是由N=6个相同的DecoderBlock堆叠而成，其中每一个Block是由3个子模块构成，分别是多头

lichunericli·2023-10-22 19:49

论文阅读——I Can Find You! Boundary-Guided Separated Attention Network for Camouflaged Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊AAAI年份2022论文地址https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/20273代码地址https://github.com/zhuhongwei1999/BSA-Net标题我能找到你!用于伪装对象检测的边界引导分离注意网络目前存在的问题传统上，可以采用显著目标检测(SO

醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:36

论文阅读——Pixels, Regions, and Objects: Multiple Enhancement for Salient Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址网站代码地址https://github.com/yiwangtz/MENet标题像素，区域和对象:多增强显著目标检测目前存在的问题对于SOD来说，精确分割复杂物体的边界仍然是一个具有挑战性的任务。当这些物体的几何形状和/或边界复杂时，或者当场景混乱或混乱时，这一点尤其正确改进在损失中利用像素级、区