adapter vit-adapter transformer视觉
视觉SLAM中的三角化
视觉SLAM中的三角化 考虑某路标点 $y$ 在若干个关键帧 $k = 1, · · · , n$ 中看到。 $\mathbf{y} \in \mathbb{R}^{4}$ ，取齐次坐标。每次观测为 $\mathbf{x}{k}=\left[u{k}, v_{k}, 1\right]^{\top}$ ......
End-to-End Object Detection with Transformers
本文提出了一种端到端的，使用transformer的目标检测方法。作者将目标检测视为直接集合预测的问题。相比较于之前的方法，有效地消除了许多手工设计的组件的需求。 之前目标检测中，不论是proposal based的方法，还是anchor based的方法，都需要用到nms（非极大值抑制）等后处理方 ......
关于Claims Transformation的问题
原文关于Claims Transformation 看的有点不明白的，可以参考这篇文章的翻译：https://www.cnblogs.com/irocker/p/Ocelot-claimstransformation.html 这里主要记录一下我遇到的过的一个坑。 我的项目的结构如上图所示。前端调用 ......
GPT前世今生-transformer
GPT前世今生-transformer FAQ 1 多头注意力机制中什么是key，value和query？ 答： 在Transformer中的多头注意力机制中，每个头都会有自己的“key（键）”、“value（值）”和“query（查询）”向量。它们的作用如下： Query：用来产生注意力分数的向量 ......
子元素使用transform旋转后没有撑起父元素
问题： 子元素使用transform:rotate(90deg) 旋转90度，并没有如愿的自动将父元素撑开宽高，那么，如何正常的撑开父元素（高宽对应） 思路： 在旋转后，我们可通过获取子元素当前的宽高，来赋值给父元素，那么，代码如下： 注意：需要注意的是，我们需要判断当前是否为已旋转，如果已旋转，那 ......
Transformer论文精读（李沐）
摘要 序列转录模型：给你一个序列，生成一个序列 simple network architecture：“简单的模型”不再也不应该是一个贬义词，简单高效应当是值得提倡的 BLEU：机器翻译中的衡量标准 结论 1.transformer是第一个仅使用注意力机制的序列转录模型 2.训练的快 3.tran ......
视觉SLAM第四讲李群与李代数习题
视觉SLAM第四讲李群与李代数习题 一、验证$SO(3)、SE(3)、SIM(3)$关于乘法成群 首先引入一下群的定义。 群 (Group) 是一种集合加上一种运算的代数结构。我们把集合记作 $A$, 运算记作 $.$,那么一个群可以记作 $G=(A, \cdot)$ 。群要求这个运算满足以下几个条 ......
中国地质大学提出基于边的视觉里程计，不牺牲精度，显著提高效率
以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容 点击领取学习资料 → 机器人SLAM学习资料大礼包 #论文# EdgeVO: An Efficient and Accurate Edge-based Visual Odometry 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2 ......
CSS中的transform（2D转换）
transform 是元素转换属性，其属性值为转换函数，使用该属性可以让元素向指定方向移动、缩放大小、旋转等变化。 有以下三种转换函数： 旋转函数（rotate） 移动函数（translate） 缩放函数（scale） translate CSS中的二维坐标系如下（注意y轴正方向与数学中常见的二维坐 ......
Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer
Article: l 论文标题：Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer(利用树状Transformer模型揭露Twitter中的谣言) l 论文作者：Jing Ma、Wei Gao l 论文来源：2020,COLING l 论文地址：htt ......
Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
摘要 分析海洋声环境是一项棘手的任务。背景噪声和可变信道传输环境使舰船辐射噪声的准确识别变得复杂。现有的识别系统在处理多变的水下环境方面能力较弱，在实际应用中表现不佳。为了保持识别系统在各种水下环境下的鲁棒性，本文提出了一种自适应广义识别系统——AGNet (adaptive generalized ......
《Spectral–Spatial Morphological Attention Transformer for Hyperspectral Image Classification》论文笔记
论文作者：Swalpa Kumar Roy， Ankur Deria， Chiranjibi Shah， et al. 论文发表年份：2023 模型简称：morphFormer 发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 论文代码： ......
Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer
Article: 论文标题：Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer(利用树状Transformer模型揭露Twitter中的谣言) 论文作者：Jing Ma、Wei Gao 论文来源：2020,COLING 论文地址：https://www ......
：）关于transformers模型的保存与加载-|
关于transformers模型的保存与加载 两种情况， 自定义模型训练后保存， transformers预训练模型保存。 参考代码 # -*- coding: utf-8 -*- import torch from transformers import GPT2LMHeadModel from ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
AI矢量源文件丨40+款卡通撞色主视觉海报
今天给大家带来的是卡通撞色主视觉AI源文件，一共有40款+，内容有许多高质量的哦，我们一起来看看吧： 真的每一张都太好看太美了，每一张都想放上来啊，但是实在太多了，大家还是自己下载收藏吧！ ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
attention is all you need --->> transform
经典图： 复现的github链接 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 注释的代码全集： https://download.csdn.net/download/yang332233/87602895 /at ......
微软数据源乐观并发Adapter
使用 SqlDataSource 实现并发优化 项目 2021/10/20 在本教程中，我们将讨论并发优化基础课程，然后探讨如何使用 SqlDataSource 控件。 « 前一篇教程 | 下一篇教程 » 简介 在前一篇教程中，我们探讨了如何向 SqlDataSource 控件添加插入、更新和删除功 ......
论文解读（Moco v3）《An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers》
论文信息 论文标题：Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning论文作者：Xinlei Chen, Saining Xie, Kaiming He论文来源：2021 ICCV论文地址：download 论文代码：download引用次数： ......
AI矢量源文件丨40+款卡通撞色主视觉海报
今天给大家带来的是卡通撞色主视觉AI源文件（立即下载），一共有40款+，内容有许多高质量的哦，我们一起来看看吧： 真的每一张都太好看太美了，每一张都想放上来啊，但是实在太多了，大家还是自己下载收藏吧！ ......
基于LSTM网络的视觉识别matlab仿真
目录 一、理论基础 二、核心程序 三、仿真结论 一、理论基础 随着计算机技术的快速发展，视觉识别技术在越来越多的领域得到应用，比如机器人领域，海底探测领域，安全识别领域等[01,02]。在这些应用领域中，视觉识别系统的准确性以及实时性直接对整个系统的性能有着深远的影响。目前为止，视觉识别系统涉及到包 ......
一个基于序列的弱监督视觉信息抽取学习框架
一、简要介绍 视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称 ......
【手搓模型】亲手实现 Vision Transformer
🚩前言 🐳博客主页：😚睡晚不猿序程😚 ⌚首发时间：2023.3.17，首发于博客园 ⏰最近更新时间：2023.3.17 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我，万分感谢！orz 相关文章目录 ：无 目录 1. 内容简介 最近在准备使 ......
王树森Transformer学习笔记
Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 Attention Layer接收两个输入$X = [x_1, x_2 ......
使用 DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL
Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型，它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得，因此，简单来讲，它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下，FLAN-T5 的性能相比 ......
深入了解视觉语言模型
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
视觉SLAM基础-李群和李代数
李群和李代数 引言 为什么会有李群和李代数的引出。在通常的 SLAM 中，我们估计的无非就是在极短的时间内物体的一个相对位姿运动，然后进行累加，即可得到物体的当前位置，即 SLAM 中的定位问题，但是往往该运动在较短的时间内其变化量是极小的。 通常其运动变化我们可以使用旋转加平移进行表示，即 ......
ViT简述【Transformer】
Transformer在NLP任务中表现很好，但是在CV任务中应用还很有限，基本都是作为CNN的一个辅助，Vit尝试使用纯Transformer结构解决CV的任务，并成功将其应用到了CV的基本任务--图像分类中。 因此，简单而言，这篇论文的主旨就是，用Transformer结构完成图像分类任务。 图 ......
下篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测
在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理和展 ......