adapter vit-adapter transformer视觉
2023年小型计算机视觉总结
在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的: 1、定义问题(分类、检测、跟踪、分割)、输入数据(图片的大小和类型、视野)和类别(正是我们想要的) 2、注释一些图片 3、选择一个网络架构，训练-验证，得到一 ......
transformer 预测 ENSO
第一篇《A self-attention–based neural network for threedimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions 》 发表在Sci Adv. 张荣华 起名3D-Geoforme ......
L2CAP（Logical Link Control and Adaptation Protocol）
逻辑链路（Logical Link）：不是真实的物理链路(acl)，上层的多个profile怎么表示连接呢？ 就是通过逻辑链路，CID在逻辑链路的两端，举例： 1. 如本端和远端的SDP，SCID=0X40,DCID=0XB9,SCID=0X40和DCID=0XB9就表示一条逻辑链路； 2. 本端和 ......
可视化学习：CSS transform与仿射变换
在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知... ......
适配器 Adapter
一、定义 讲一个类的接口转换成客户期望的另一个接口 使原本接口不兼容的类可以一起工作 二、适用场景 已经存在的类，它的方法和需求不匹配时 方法结果相同或相似 不是软件设计阶段考虑的设计模式，是随着软件维护，由于不同产品，不同厂家造成功能类似而接口不相同情况下的解决方案 三、优缺点 1、优点 能提高类 ......
transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
transformer补充细节
transformer补充细节 目录transformer补充细节注意力机制细节为什么对点积注意力进行缩放多头带来的好处数据流训练时数据流推理时数据流解码器中注意力的不同带掩码的注意力机制位置编码整型数值标记[0,1]范围标记位置二进制标记周期函数标识用sin和cos交替来表示位置训练测试细节参考资 ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)1计算机视觉简介
1 计算机视觉简介 欢迎来到计算机视觉的世界。 本书将带您踏上令人兴奋且快速发展的计算机视觉和图像处理世界的旅程。本书首先介绍计算机视觉和OpenCV库。 然后，我们将继续介绍本课程的基本库和所需的环境设置。 主要内容： 计算机视觉简介 计算机视觉的应用 Python OpenCV OpenCV简史 ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
【持续更新篇】SLAM视觉特征点汇总+ORB特征点+VINS前端
Harris角点 opencv函数 cornerHarris提取输入图像的Harris角点 检测原理 检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有较大灰度变化，则认为该窗口中存在角点。 \(E(u, v)=\sum_{( ......
【面试官版】【持续更新中】融合滤波算法+数据结构+激光视觉SLAM+C++面试题汇总
C++部分 什么时候需要写虚函数、什么时候需要写纯虚函数？ 只继承接口为纯虚函数 强调覆盖父类重写，或者父类也需要实现一定的功能，为虚函数 指针传参和引用传参区别？ 引用传参本质上是传递原参数地址，指针传参本质还是值传递，生成拷贝指针，拷贝指针和原指针指向的为同一块内存。因此改变拷贝指针的指向不影响 ......
OpenCV 机器视觉的四大任务
CV的四大任务 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置和类别, 用bounding box圈出具体的位置 语义分割 (sema ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
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] ......
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 ......
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]], ......
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]] ......
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]], [[ ......
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 ......
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 ......
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() ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
计算机视觉大作业
要使用Matlab实现这样的语言引导模型，涉及到自然语言处理和图像生成两个主要任务。下面是一个简单的示例，演示如何使用Matlab进行语言引导的图像生成。 首先，需要安装并加载一些必要的工具箱，例如计算机视觉工具箱、深度学习工具箱等。 % 加载计算机视觉工具箱和深度学习工具箱 addpath('路径 ......
dremio dbt adapter 一些简单说明
dbt-dremio 是dremio 官方维护的dbt adapter ，目前还在持续迭代中 官方参考玩法 实际上核心是基于dbt +dremio 进行模型的创建 内部集成玩法 对于我们实际运行是需要对象存储服务的（比如使用minio），对象存储做为实际数据的物理存储，同时会使用apache ice ......