segmentation criss-cross attention semantic
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
Segment Anything（SAM）环境安装&代码调试
引子 Segment Anything是前阵子大火的CV领域模型，之前也有尝试，只是没有整理。OK，让我们开始吧 一、拉取下载docker镜像 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 二、安装SAM环境 do ......
掌握语义内核(Semantic Kernel)：如何精进你的提示词工程
在人工智能的海洋里，大型语言模型（LLM AI）是高速发展的一艘巨轮，而有效地与其沟通和指导其行为的锚，正是提示语（prompts）。提示语是我们提供给模型的输入或查询，以期获取特定的响应。当今，提示语工程（prompt engineering）已成为涌现的领域，它需要创造力和对细节的关注。接下来， ......
tf.keras.layers.Attention: Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention.
tf.keras.layers.Attention( View source on GitHub ) Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention. Inherits From: Layer, Module tf.keras.la ......
[转帖]聊聊字符串数据长度和nls_length_semantics参数
字符串是我们设计数据库经常用到的类型，从传统的ASCII格式到UTF-8格式，不同应用需求对应不同的字符类型和长度配置。针对Oracle而言，最常用的类型无外乎char和varchar2两个基本类型。 对于一些中文应用，设计人员就需要重点关注数据表中字符串长度问题。因为在不同的字符串编码方式下，一个 ......
Semantic Kernel入门学习文章合集
GitHub 卢老师的Cookbook https://github.com/kinfey/SemanticKernelCookBook?tab=readme-ov-file SK部落 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTg4NzIyNg==&mid=224 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 2023/12/15 11:06:36 The "Long read hybrid error correction algorithm based on se ......
Kernel Memory 入门系列：Semantic Kernel 插件
Kernel Memory 入门系列：Semantic Kernel 插件 Kernel Memory 本身提供了完整的RAG能力，这部分能力如果通过Semantic Kernel Memory的话，也是可以实现的，但是整体的管理成本会比较高。 因此通过Kernel Memory 构建知识库管理，然 ......
【模板】李超线段树 / [HEOI2013] Segment
李超线段树是一种用于维护平面直角坐标系内线段关系的数据结构，插入直线/线段，支持查询单点极值 李超树的经典应用是斜率优化，可以看下这篇文章 李超线段树没有用懒标记实现区间修改，而用的是标记永久化 其实标记永久化与我们对lazy标记的理解非常相同，可以看看LYD蓝书上对标记永久化的解释，都是累积某个节 ......
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification
实线代``表训练阶段，虚线代表聚类阶段。这两个阶段迭代完成，直到网络收敛。 ISP 是一种普遍适用且与骨干网无关的方法。 伪部分标签生成 部分对齐特征学习 两个过程 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究
基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
Self-attention小小实践
目录公式 1 不带权重的自注意力机制公式 2 带权重的自注意力机制 公式 1 不带权重的自注意力机制 \[Attention(X) = softmax(\frac{X\cdot{X^T}}{\sqrt{dim_X}})\cdot X \]示例程序： import numpy as np emb_di ......
Semantic Kernel 正式发布 v1.0.1 版本
微软在2023年12月19日在博客上（Say hello to Semantic Kernel V1.0.1）发布了Semantic kernel的.NET 正式1.0.1版本。新版本提供了新的文档，以解释 SDK 创建 AI 代理的能力，这些代理可以与用户交互、回答问题、调用现有代码、自动化流程和 ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Is Attention Better Than Matrix Decomposition?
Is Attention Better Than Matrix Decomposition? * Authors: [[Zhengyang Geng]], [[Meng-Hao Guo]], [[Hongxu Chen]], [[Xia Li]], [[Ke Wei]], [[Zhouchen Li ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
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]] ......
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation * Authors: [[Guosheng Lin]], [[Anton Milan]], [[Chunhua Shen]], [[ ......
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]], [[ ......
Attention Is All You Need
Attention Is All You Need * Authors: [[Ashish Vaswani]], [[Noam Shazeer]], [[Niki Parmar]], [[Jakob Uszkoreit]], [[Llion Jones]], [[Aidan N. Gomez]], ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
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 ......
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation 非对称注意力
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Zhen Zhu]], [[Mengdu Xu]], [[Song Bai]], [[Tengteng Huang]], [[Xiang Bai]] ......
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers * Authors: [[Jiacong Xu]], [[Zixiang Xiong]], [[Shankar P. Bhattacharyya ......