adapter vit-adapter transformer视觉
ETL (Extra-Transform-Load)
背景介绍 随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之 ......
Transformer
Attention 什么是注意力机制? 对于人类来说，注意力机制是在注意力有限的情况下，只关注接受信息的一部分，而忽略其他部分。 对于Transformer来说，以NLP为例，注意力机制就是对于当前token来说，为其所在序列中 对任务而言更重要的元素赋予更高权重(注意力)。 感知机可以认为是对不同 ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
transformer中decoder到底是串行还是并行
在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据
前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
使用Aidlux进行工业视觉少样本缺陷检测的实战应用
Aidlux是一个强大的工具，可以帮助我们进行深度学习模型的开发和部署。在这个视频中，我们将会看到如何下载和安装Aidlux，如何使用VSCode远程连接到Aidlux，如何在Aidlux商店中安装Python3.9和OpenCV-Python，以及如何进行模型转换和上传。 首先，我们需要下载和安装 ......
ElasticSearch之cat transforms API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/transforms?v=true&format=json" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=* ......
【3D程序软件】SideFX与上海道宁一直为设计师提供程序化 3D 动画和视觉效果工具，旨在创造高质量的电影效果
Houdini是一个 从头开始构建的程序系统 使艺术家能够自由工作 创建多次迭代 并与同事快速共享工作流程 Houdini FX为 视觉特效艺术家创作故事片 广告或视频游戏 凭借其基于程序节点的工作流程 Houdini FX可让 您更快地创建更多内容 从而缩短时间并 在所有创意任务中享受增强的灵活性 ......
关于CCD视觉对位系统+UVW对位平台计算公式算法举例
UVW对位平台介绍：1、这是一种可以实现以平面上任意一点为中心，进行旋转运动的装置，并可沿着任意的方向平移。2、此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起，可以很快完成高精度的纠偏工作，重复定位精度一般可达±1μm；下述算法由平台相对移动量可算出各执行器(U､V､W)的移动量。回转中心(at,bt)指的是 ......
Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理
前言 作者表示，这种全新注意力机制（Sytem 2 Attention）或许你也需要呢。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指 ......
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
How Can South Asia Adapt Integrated River Basin Management to Its Soil Erosion
Due to the instability of the monsoon, floods and droughts are frequent in South Asia, resulting in severe soil erosion. Every year, South Asia suffer ......
视觉VO（11-2-1）orb-slam 地图点到位姿边 -- 闭环处的 Sim3 位姿优化 闭环线程
不用于前面的3D-位姿，这里的地图点投影到了相机归一化世界坐标系，然后相互投影重投影误差 ......
视觉VO（11-3-2）orb-slam 位姿到位姿边 --全局位姿图优化 代码
https://blog.csdn.net/weixin_46135347/article/details/120160599?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~de ......
视觉VO（11-3）orb-slam 位姿到位姿边 --全局位姿图优化
完整推导过程 1伴随性质https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51773578 2 BCH近似http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/bib/barfoot_ser17.pdf 3-2 Adjoint Mat ......
[Codeforces] CF1506C Epic Transformation
Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
Adaptive Sparse Pairwise Loss for Object Re-Identification
https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400 triplet loss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SP loss中 ......
呼吸灯的实现 用transform和animation实现
实现前端呼吸灯效果，录音效果 效果图如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
视频监控中的智能算法与计算机视觉技术
视频监控技术是监控领域必不可少的一部分，智能监控的发展就是建立在视频监控之上的，随着科技的发展，视频监控也在不断升级，不仅融合了网关的智能分析算法，更是结合图像处理、画质优化等多项技术。 ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
视觉差缓动效果的轮播--React版
React实现视觉差效果缓动轮播 效果如下（图片帧率低看起来有点卡顿，看个大概就行）： 分享一下思路： 1.正常引入一个轮播组件（站在巨人肩膀省时省力），去除指示点、引导箭头等不需要的元素，有些组件支持配置，不支持就手动覆盖CSS样式了 2.找到组件中用于显示展示当前图片的类名 3.添加transf ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......
视觉VO（11-1）位姿图优化-SE3-error=Tjw.inv*Tij*Tiw
1 基本资料 https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51773578 2推导公式 2-1 结论 2-2 slam14讲解推导 伴随性质利用 伴随性质利用 其中用到了近似 https://github.com/b51/CeresSim3Op ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......