pytorch-vanilla transformer pytorch vanilla
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] ......
pytorch——豆瓣读书评价分析
任务目标 基于给定数据集，采用三层bp神经网络方法，编写程序并构建分类模型，通过给定特征实现预测的书籍评分的模型。 选取数据 在各项指标中，我认为书籍的评分和出版社、评论数量还有作者相关，和其他属性的关系并大。所以，对于出版社，我选取了出版社的平均评分和出版社在这个表格中出现的频率作为出版社的评价指 ......
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 ......
pytorch 踩坑记录
arr = arr.astypr(numpy.int16) tensor = torch.from_numpy(arr) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: f ......
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]] ......
pytorch的docker镜像
安装docker环境 sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker.io sudo systemctl enable docker docker版本查看 sudo docker version sudo docker info 查看镜像 sud ......
win11 安装pytorch
第一步骤，是安装cuda和cudnn，看这个链接。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/586913250。重点就是如何安装pytorch了，因为网络慢的原因 首先，直接使用下面这个命令不好使，如果你的科上网流量非常足的话，没问题的。我用aconda，差不多就安装好了，可是比较 ......
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]], [[ ......
pytorch——支持向量机
1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ......
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() ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 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 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
pytorch减少显存方式
引导 1. 显存都用在哪儿了？ 2. 技巧 1：使用就地操作 3. 技巧 2：避免中间变量 4. 技巧 3：优化网络模型 5. 技巧 4：减小 BATCH_SIZE 6. 技巧 5：拆分 BATCH 7. 技巧 6：降低 PATCH_SIZE 8. 技巧 7：优化损失求和 9. 技巧 8：调整训练精 ......
【学习笔记】transformer 简札
高铁心血来潮逼着自己把这个模型的结构看了一遍，不写下来会忘掉的 Encoder 输入是词向量。 word vector -> [(multihead) self-attention -> forward ]×n-> layer normalization self attention 就是 qkv矩 ......
Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......
MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力
前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 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 ......
使用ubuntu根据cuda11.2安装pytorch
在使用镜像新建了一个cuda11.2-python3.9 容器配置环境的过程中需要安装PyTorch。一开始我直接使用 pip install torch 来进行安装，但是运行程序时出现报错： RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too ......
transformer模型
Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
pytorch——房价预测
1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ......
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B
引言 通过本文，你将了解如何使用 PyTorch FSDP 及相关最佳实践微调 Llama 2 70B。在此过程中，我们主要会用到 Hugging Face Transformers、Accelerate 和 TRL 库。我们还将展示如何在 SLURM 中使用 Accelerate。 完全分片数据并 ......
unity Transform 的 Rotate(xAngle: float, yAngle: float, zAngle: float, relativeTo: Space = Space.Self, Space.World); 刨根问底
public class demoword2 : MonoBehaviour { // Start is called before the first frame update void Start() { //transform.Rotate(60, 70, 80, Space.World); ......
使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运 ......
基于Transformer的遥感影像目标检测研究
基于Transformer的遥感影像目标检测研究 1. 研究课题三要素 1.1 研究对象 遥感影像。 1.2 研究问题 目标检测任务指的是为每个感兴趣的对象预测一组边界框和类别标签。与自然场景下的通用目标检测不同，遥感影像存在一些自身的特点，例如遥感图像幅面大、成像视角单一、可提取的特征较少；目标数 ......