segmentation criss-cross attention semantic
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
[题解] CF1156E Special Segments of Permutation
Special Segments of Permutation 给你一个排列 \(p\)，求有多少个区间 \([l, r]\) 满足 \(p_l + p_r = \max_{i \in [l, r]} p_i\)。 \(n \le 2 \times 10^5\)。 按最大值分治，记当前的分治中心为 ......
RLHF · PBRL | SURF：使用半监督学习，对 labeled segment pair 进行数据增强
① 将 high-confidence 的预测 (σ0, σ1) 标上 pseudo-label；② 将 labeled segment pair 进行时序剪裁，得到更多数据增强的 labeled pair。 ......
[题解] CF1327F AND Segments
AND Segments 有 \(m\) 个限制 \((l, r, x)\)。 要计算满足以下条件的长度为 \(n\) 的序列 \(a\) 的数量： \(\forall i \in [1, n], 0 \le a_i < 2^k\)。 \(\forall i \in [1, m], a_{l_i} ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
[题解]CFgym103470E Paimon Segment Tree
Paimon Segment Tree 区间加，求一段时间内的区间平方和。 \(n, m, q \le 5 \times 10^4\)。 对时间维差分一下，变成询问区间历史平方和。 离线下来扫描线，扫描线维护时间维，数据结构维护序列维。 考虑维护二元组 \((a, s)\) 表示当前位置值为 \(a ......
Semantic Kernel 将成为通向Assistants的门户
在 OpenAI 和Semantic kernel 之上构建代理将更快、更容易。SK团队正在博客里推出系列文章与大家分享我们将Assistants 整合到Semantic kernel中的计划，以及它们如何融入我们的 v1 提案中。 ......
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
聊聊RNN与Attention
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。 Attention的结构 seq2seq存在的问题 seq2seq中使用编码器对时序 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 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。 ......
E. Tracking Segments
E. Tracking Segments 题目大意： 给一个全为零的数组，m次询问区间，q次修改，定义一个区间中的1个数严格大于0个数为漂亮，问在第几次修改后出现了第一个完美区间。 思路： 对修改次数进行二分，利用前缀和判断区间中的1个数，时间复杂度为$mlog(q)$ code int n, m; ......
《Attention Is All You Need》阅读笔记
论文标题 《Attention Is All You Need》 XXX Is All You Need 已经成一个梗了，现在出现了很多叫 XXX Is All You Need 的文章，简直标题党啊，也不写方法，也不写结果，有点理解老师扣论文题目了。 作者 这个作者栏太夸张了。八个作者全部标星，均 ......
PAT_A1104 Sum of Number Segments
Given a sequence of positive numbers, a segment is defined to be a consecutive subsequence. For example, given the sequence { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 }, we ......
CF1572F Stations 题解-Segment Tree Beats
20231025 CF1572F Stations 题解-Segment Tree Beats 吉司机线段树好题！！！CF3400。 传送门 Statement 有 \(n\) 个广播站，第 \(i\) 个广播站高度为 \(h_i\)，范围为 \(w_i\)。初始 \(h_i=0,w_i=i\)。广 ......
CF981E Addition on Segments
将操作按右端点从小到大排序，这样对于当前值相同的点，只有最右边的那一个是有用的。 令 \(f_i\) 表示当前值为 \(i\) 最靠右的点的位置，转移直接暴力判断能否取 \(\max\) 即可，时间复杂度 \(O(nq)\)。 这个东西看起来就不好优化。 不妨调换状态和值，令 \(f_{i,j}\) ......
FlashAttention 如何加速Attention计算？
代数聚合 计算向量\(\mathbf x^l \in \mathbb R^{1 \times d}\)的softmax值 \[m(\mathbf x^l) = max(x_i^{l}) \\ f(\mathbf x^l) = [e^{x_1^l-m(\mathbf x^l)}, \cdots, e^ ......
CF837G Functions On The Segments
CF837G Functions On The Segments Functions On The Segments - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 目录CF837G Functions On The Segments题目大意思路code 题目大意 你有 \(n\) ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
Attention Is All You Need
Attention Is All You Need 关键词：Self-Attention、Transformer 📜 研究主题 设计仅基于注意力机制的网络Transformer Transformer仍然采用Encoder-Decoder结构，但脱离了Seq2Seq结构，不采用RNN或CNN单元 ......
ABC159F Knapsack for All Segments
原题 翻译 \(O(n^3)\) 的朴素 \(dp\) 是 simple 的 考虑定义一个子序列是”好的子序列”当且仅当 \(a_l\) 和 \(a_r\) 都在子序列中，容易发现他对答案的贡献是包含他的区间，即 \(l \times (n - r + 1)\) 先说我自己的做法：设 \(dp_{i ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
Semantic Kernel .NET SDK 的 v1.0.0 Beta1 发布
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员 ......
gdb 调试segmentation fault 步骤 转载博客
（1）执行命令：ulimit -a 查看系统是否可以产生core文件，如果core file size 是0 就需执行第二步 （2）执行命令：ulimit -c 2048, 2048是你指定的core文件大小，可以根据自己的需要修改 （3）gcc编译你的程序：gcc your_program.c - ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
attention案列
1、自注意力案例 import torch import torch.nn as nn class Selfattention(nn.Module): def __init__(self,input_dim): super(Selfattention, self).__init__() self.q ......
【NIPS2021】Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
来自美团技术团队♪（＾∀＾●）ﾉｼ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13840 代码地址：https://git.io/Twins 一、写在前面 本文提出了两种视觉转换器架构，即Twins-PCPVT和Twins-SVT。 Twins-PCPVT 将金字塔 Trans ......