模态attention情景hugging

Hugging Face CEO: 2024 将是AI丰收年

来自CEO的新年祝福 ❤️附加了他对于2024年人工智能界的四大预测你觉得2024年人工智能和机器学习界会是什么样的呢?欢迎留言 ......
丰收年 Hugging Face 2024 CEO

人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩?人类记忆应该是单模态的还是多模态的?

今日胡想,两个问题 —— 人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩?人类记忆应该是单模态的还是多模态的? ......
模态 人类 记忆 还是

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统 在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标,这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RA ......
模态 系统 CLIP LLM RAG

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

设置 QMainWindow 窗口为模态

QDialog 因为有 exec() 函数为阻塞式的可以让 QDialog 成为模态的界面,但是 QMainWindow 创建的对象窗口只能使用 show() 来进行显示,无法直接让以 QMainWindow 的对象实现模态的效果。 如果要使 QMainWindow 的实例化对象能够实现模态的效果, ......
模态 QMainWindow

tf.keras.layers.Attention: Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention.

tf.keras.layers.Attention( View source on GitHub ) Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention. Inherits From: Layer, Module tf.keras.la ......

​Github揽获3k+星!清华开源CogAgent:基于多模态大模型的GUI Agent

前言 本文提出了视觉 GUI Agent,使用视觉模态(而非文本)对 GUI 界面进行更全面直接的感知,从而做出规划和决策。对此,我们研发了多模态大模型 CogAgent,可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入,不仅提升了通用视觉理解能力,还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
模态 CogAgent 模型 Github Agent

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一 ......
机器 Hugging 语言 数据 Huggy

欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Fac ......
最先 模型 Mixtral Hugging Face

数控系统中的模态指令

一、模态指令概述 在数控加工中,模态指令是控制加工过程中各项参数设置的指令。这些指令会影响加工状态,直到被新的指令覆盖或取消为止。模态指令相对于非模态指令,具有较高的优先级和较长的持续时间,在加工过程中起到了关键的作用。 二、常见的模态指令 1. G指令 G指令是数控系统中最重要的模态指令之一。G指 ......
模态 数控系统 指令 数控 系统

项目情景问答(二)

你负责开发的这个模块,说(画)一下它们的表结构关系? 护理模块: 护理计划与护理项目为多对多 护理等级与护理计划为一对一 什么是E-R图,有什么作用? E-R图,也称实体-关系图,是用来显示了实体集之间关系的。它提供了表示实体类型、属性和联系的方法;用来描述现实世界的概念模型。ER模型是数据库的设计 ......
情景 项目

项目情景问答

1.聊一下最近做的这个养老项目? 这是个养老管理软件产品,涵盖来访管理、入退管理、在住管理、服务管理、财务管理等功能模块,涉及从来访参观到退住办理的完整流程。 该项目分为两端: 管理后台:养老院员工使用,入住、退住,给老人服务记录等等 家属端:养老院的老人家属使用,查看老人信息,缴费,下订单等等 2 ......
情景 项目

Hugging Face 年度回顾:2023,开源大模型之年

在 2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制 ......
模型 Hugging 年度 Face 2023

大模型被偷家!腾讯港中文新研究修正认知:CNN搞多模态不弱于Transfromer

前言 在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代,大核CNN又“杀了回来”,成为了一匹新的黑马。腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构,图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。切换到点云、音频、视频等其他模态,也无需改变模型结构,简单预处理即可接近甚至超越 ......
模态 Transfromer 模型 CNN

[Winform]在Form里显示模态对话框ModalDialog

在Form里显示模态Dialog 问题 如何在WinForm的一个Form里面弹出一个模态Dialog? 背景 程序的框架是Winform,只有一个窗口MainForm。MainForm里面是一个TabControl,每个TabPage是一个Form,每个TabPage的Form相互独立,互不干扰, ......
模态 对话框 ModalDialog Winform Form

移动端手写板 + 模态框 + 弹框,前端监听移动端返回按钮

今天的需求是把全屏的手写板改为同一个页面只占半屏的手写板,本来用的iframe,后面发现笔触和屏幕按下的位置不一样,然后用了jQuery的$.load(),发现用$.load会导致文件中的js不执行,后面还是重新开始,在同文件重新写了一个canvas手写板,然后发现了,canvas在全屏的时候没问题 ......
模态 手写板 前端 按钮

Self-attention小小实践

目录公式 1 不带权重的自注意力机制公式 2 带权重的自注意力机制 公式 1 不带权重的自注意力机制 \[Attention(X) = softmax(\frac{X\cdot{X^T}}{\sqrt{dim_X}})\cdot X \]示例程序: import numpy as np emb_di ......
Self-attention attention Self

多模态大模型的体验

主要是出图,结合实际做3个例子:1、形容天气非常寒冷的风景图片( 画一幅未来极度寒冷下城市的场景)2、妈妈过生日的庆祝图片(画一幅妈妈过生日的庆祝图片,水墨画风格)3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量,对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验: ......
模态 模型

Is Attention Better Than Matrix Decomposition?

Is Attention Better Than Matrix Decomposition? * Authors: [[Zhengyang Geng]], [[Meng-Hao Guo]], [[Hongxu Chen]], [[Xia Li]], [[Ke Wei]], [[Zhouchen Li ......
Decomposition Attention Better Matrix Than

SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation

SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......

CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation

CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......

Dual Attention Network for Scene Segmentation:双线并行的注意力

Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......

Attention Is All You Need

Attention Is All You Need * Authors: [[Ashish Vaswani]], [[Noam Shazeer]], [[Niki Parmar]], [[Jakob Uszkoreit]], [[Llion Jones]], [[Aidan N. Gomez]], ......
Attention Need All You Is

Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力

Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......

CBAM: Convolutional Block Attention Module

CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
Convolutional Attention Module Block CBAM

PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing双向注意力

PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Yi Zhang]], [[Shu Liu]], [[Jianping Shi]], [[Chen Cha ......

Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism

Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism Local library 初读印象 comment:: (DeTrack)采用基于可变形注意力机制的编码器模块和基于自注意力机制的编码器模块相结合的方式进行特征交互。基于 ......

BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation可变形注意力

A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation * Authors: [[Renxiang Zuo]], [[Guangyun Zhang]], [[Rong ......

GCGP:Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力

Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: (GCGP)提出了一个新的关系推理模块,它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
共278篇  :1/10页 首页上一页1下一页尾页