真实感transformer模型 照片

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

文档理解的新时代:LayOutLM模型的全方位解读

一、引言 在现代文档处理和信息提取领域,机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理(NLP)技术快速发展的背景下,如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息,还包括布局、图像等非文本元素,这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
新时代 全方位 LayOutLM 模型 文档

大语言模型微调数据竞赛,冠军!

近日,天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕,天翼云智能边缘事业部AI团队(后称天翼云AI团队)凭借在大语言模型(LLM)训练数据增强方面的卓越研究,荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
模型 冠军 语言 数据

2021-CVPR-Transformer Tracking

Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用,特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而,相关操作本身是一个局部线性匹配过程,导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优,这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......

大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析

在人工智能领域,架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架,使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型,如GPT和BERT,基于庞大而复杂的神经网络结构构成,这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数,能够学习和理解大量的数据,尤其是在处理自 ......
差异性 架构 模型 差异 机器

低多边形建筑3D模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图,还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并,实现模型轻量化,是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 模型 贴图

基于Unity3D 低多边形地形模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图,还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并,实现模型轻量化,是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 地形 模型 Unity3D

低多边形游戏风格3D模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图,还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并,实现模型轻量化,是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 模型 风格 贴图

网络编程之IO模型

我们讨论网络编程中的IO模型时,需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分,首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作(Input/Output操作)是计算机系统中的一种重要操作,用于数据的输入和输出,通常涉及到计算机与外部设备(如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等)之间的 ......
网络编程 模型 网络

大语言模型的参考文档

OpenAI中文文档:https://openai.xiniushu.com/ OpenAI中文文档:https://www.openaidoc.com.cn/ LangChain中文文档教程:https://www.langchain.asia/ OpenAI在线接口调试平台:https://op ......
模型 语言 文档

端侧显著性检测新高度,OPPO提出面向真实场景的PSUNet

前言 在高分辨率场景下,现有的显著目标检测方法难以同时满足快速推理和准确结果的要求。它们受到用于高分辨率图像的公共数据集和高效网络模块的质量的限制。为了缓解这些问题,本文构建一个显著对象匹配数据集HRSON和一个轻量级网络PSUNet。考虑到移动部署框架的高效推理,设计了对称像素置乱模块和轻量级模块 ......
场景 高度 PSUNet OPPO

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......

倾斜摄影三维模型重建的几何坐标变换技术方法浅析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型 方法 技术

Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
Bert-vits 模型 Bert vits miko

IO模型

IO模型 BIO模型 在BIO模式下,数据的写入和读取都必须阻塞在一个线程中执行,在写入完成或读取完成前,线程阻塞。 在传统的BIO中,一个客户端请求服务器后,服务器会经过Sokcet启动一条链路将其连接并且处理,该链路的IO操作的同步阻塞的,所以该客户端和服务器的连接不可被其他客户端所使用,只能够 ......
模型

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition:使用大核卷积调制来简化注意力

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......

87 GB 模型种子,GPT-4 缩小版,超越ChatGPT3.5,多平台在线体验

瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好,我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了,火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说,直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节: 具有 ......
ChatGPT3 种子 模型 ChatGPT 平台

一句话解决加载模型时的CUDA out of memory

在加载模型一行后加上max_memory即可,超出显存后会自动移到内存。 model = AutoModel.from_pretrained('your_model', trust_remote_code=True, max_memory={0: "6GiB", "cpu": "10GiB"}) 记 ......
模型 一句话 memory CUDA out

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解

初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码:https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难: nlp中单词标记是一个基本单元,但是视觉元素在尺度上有很大 ......

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation;OCRNet

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......

Qt/C++音视频开发60-坐标拾取/按下鼠标获取矩形区域/转换到视频源真实坐标

一、前言 通过在通道画面上拾取鼠标按下的坐标,然后鼠标移动,直到松开,根据松开的坐标和按下的坐标,绘制一个矩形区域,作为热点或者需要电子放大的区域,拿到这个坐标区域,用途非常多,可以直接将区域中的画面放大,也可以将该圈起来的区域位置发给设备,由设备设定对应的热点区域作为集中观察点,可以用来人工智能分 ......
坐标 矩形 鼠标 区域 视频

从滑动窗口到YOLO、Transformer:目标检测的技术革新

本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
Transformer 目标 技术 YOLO

五种网络IO模型详解

一 IO操作本质 数据复制的过程中不会消耗CPU # 1 内存分为内核缓冲区和用户缓冲区 # 2 用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区,需要将数据从内核拷贝到用户才能使用 # 3 而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的 文章相关视频讲解: C/C++ Linux服务器开发高级架 ......
模型 网络

Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer

概述 提出了InstructRL,包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码,以及一个transformer-based policy,可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......

如何在Windows本地运行一个大语言模型

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型,可以在消费级显卡上轻松运行一个离线的对话机器人。 它功能强大,配置过程简单,对初学者比较友好。 本文记录了ChatGLM3的环境配置过程,希望能对跟我一样的新手朋友起到帮助。 准备工作: 准备一台装有Nvidia显 ......
模型 Windows 语言

值迭代与策略迭代(有模型)

先说一下我初始理解,就是图片上面有三部曲,然后他是一个有模型的算法,然后假如说我让他训练100次就是,用python来表达就是 for episode in (100),这个就是最外面的那一层循环,然后每次episode,就是上面三部曲,但是第一步初始化环境是会根据上一个episode来变化的,从第 ......
模型 策略

聊聊GLM基座模型的理论知识

概述 大模型有两个流程:预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上,导入大规模语料数据,通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等,输出权重,学习率,模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上,应用超参数文件,基于预训练结果,根据用户的输入信息,推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......
基座 模型 理论 知识 GLM

关于UIView transform使用注意点

先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
transform UIView

实现高光反射光照模型

\(C_{specular}=(C_{light} \cdot M_{specular})max(0,\hat{V} \cdot \hat{R})^{M_{gloss}}\) 其中,\(C_{light}\) 是光源的颜色,\(M_{specular}\) 是材质的高光反射颜色,\(\hat{V}\ ......
光照 模型

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 预测

https://www.bilibili.com/video/BV1aP4y147gA?p=8 ......
模型 HanLP HMM
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