segmentation criss-cross attention semantic
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks
[TOC] > [Liao R., Li Y., Song Y., Wang S., Nash C., Hamilton W. L., Duvenaud D., Urtasun R. and Zemel R. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.00760) ......
Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with MaskCLIP论文阅读笔记
这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......
CLIP-S^4：Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记
## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
CF1774G Segment Covering【性质】
给定 $ n $ 个区间 $ [x_i, y_i] $，保证所有区间均不同。令 $ f(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择偶数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的方案数，$ g(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择奇数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的 ......
【题解】CF193D Two Segments
## 题意 给定一个$1\sim N$的排列，在这个排列中选出两段互不重叠的区间，求使选出的元素排序后构成公差为1的等差数列的方案数。选出的两段区间中元素构成的集合相同时视为同一种方案。$1\le N\le 3\times 10^5$。 [传送门](https://www.luogu.com.cn/ ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
Greenplum数据库中segment故障检测
1.Greenplum数据库中segment故障检测 1.1概述 Greenplum数据库服务器（Postgres）有一个子进程，该子进程为ftsprobe，主要作用是处理故障检测。 ftsprobe 监视Greenplum数据库阵列，它以可以配置的间隔连接并扫描所有segment和数据库进程。 如 ......
SAM：SegMent Anything万物分割论文解读
SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......
E325: ATTENTION Found a swap file by the name "/etc/ssh/.sshd_config.swp"
今天使用vim /etc/ssh/.sshd_config命令报下面这个错误 查询后发现是上次修改内容没有保存，意外退出造成的，生成了一个.swp文件。我按了一下回车就回到编辑页面了，没有保存上次的编辑。其他解决方法还原上次编辑结果，使用命令vim -r 文件名 命令恢复上次编辑结果，使用 rm - ......
使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot 分析
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 ......
使用SAM(Segment Anything Model)查找Waldo
你知道你可以教#GPT3找到 Waldo 吗？ 𝚐𝚛𝚊𝚍𝚒𝚘-𝚝𝚘𝚘𝚕𝚜 版本 0.0.7 已发布，支持@MetaAI的#segmentanything模型 (SAM) 要求#GPT3找到一个穿着红白条纹的男人，Waldo 就会出现！ 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕 ......
李宏毅self-attention笔记
面对的问题是什么？ 复杂输入，多个变长的向量 这里自然会想到RNN，后面会有比较 具体的场景， 可以是一段话，每个word一个向量，可以用one hot，但大多时候是用embedding 可以是一段印频，每25ms一个向量，按10ms滑动，可以看出音频的数据量是非常大的 也可以是一张图片。。。 输出 ......
dba_segments与dba_extents
好久没写博客了 最近在忙的有几点 1.RAC+ADG基于阿里云DBFS数据库文件系统，实验训练一周被告知项目内容可能会更改，只剩下ADG容灾。 2.挖矿病毒提前防护，客户中毒较多，打了一片片的补丁。 3.RAC集群宕机，原因查了两天，发现服务器本身问题，有点无语。 4.拆分数据库内容优化及处理，之前 ......
IC99680: SEGMENTATION FAULT AND CRASH DURING DSMSERV FORMAT COMMAND
APAR status Closed as program error. Error description The dsmserv format process can crash with a segmentation fault when initiated by an administrat ......
2022AAAI_Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement(SCL_LLE)
1. motivation 利用语义对比学习 2. network (1) 输入的是低光图像首先经过图像增强的网络（Zero-DCE), 再将它传入语义分割网络中 （2）语义分割网络用的是DeepLabv3+ ......
Attention Is All You Need—transformer详解
Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......
Attention
参考：https://blog.csdn.net/weixin_52668444/article/details/115288690 传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 encoder的工作原理和RNN类似，将词向量输入到Encoder中之后，我们将最后一个hidden s ......
D. Non-zero Segments
D. Non-zero Segments 过程：手玩样例发现，前缀和中出现相同值即为区间和为0 由前缀和公式$S_i = S_{i - 1} + A_i$可以知道，区间$[l,r]$满足题意即为$S_r = S_{l-1}$，对于每个区间插入个巨大的数，让区间$[1, r-1]$的前缀和都作废，注意 ......
LangChain vs Semantic Kernel
每当向他人介绍 Semantic Kernel， 会得到的第一个问题就是 Semantic Kernel 类似于LangChain吗，或者是c# 版本的LangChain吗？ 为了全面而不想重复的回答这个问题，因此我写下这篇文章。在 ChatGPT 之前，构建 集成AI的应用程序的主要分为两个步骤： ......
M3AE: Multimodal Representation Learning for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities
摘要 提出SimCLR，用于视觉表征的对比学习，简化了最近提出的对比自监督学习算法，为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示，系统研究了提出框架的主要组成部分，发现： （1）数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用 （2）在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换，大大提高了已学 ......
Heterogeneous Graph Attention Network
Wang X., Ji H., Shi C., Wang B., Cui P., Yu P. and Ye Y. Heterogeneous graph attention network. WWW, 2019. 概 Attention + 异构图. 符号说明 $\mathcal{G} = (\ma ......
文献阅读《AcsiNet: Attention-Based Deep Learning Network for CSI Prediction in FDD MIMO Systems》
这篇文献的作者是南华大学的林文斌老师，于2023年3月3日发表在IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS。 文章直接对上行 CSI 矩阵使用离散傅里叶逆变换进行压缩，然后将其输入一个基于注意力（attention-based）的深度学习网络，该网络可以专注于关键的 C ......
[论文速览] Word-As-Image for Semantic Typography
Pre title: Word-As-Image for Semantic Typography accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2303.01818 code: https://github.com/WordAsImage/Wor ......
如何假装你懂Meta Segment Anything？
最近感觉不学点AI就要不会聊天了，前有ChatGPT，后有Midjourney/Stable Diffusion/Dalle2，现在又有Meta(Facebook)的SAM(Segment Anything Model)出现，让我们来了解一下这个被一些人称为“开创计算机视觉新纪元”的图像分割模型SA... ......
gesture segmentation notes
Alon J , Athitsos V , Yuan Q , et al. A Unified Framework for Gesture Recognition and Spatiotemporal Gesture Segmentation[J]. IEEE Transactions on Pat ......
Hugging News #0414: Attention 在多模态情景中的应用、Unity API 以及 Gradio 主题构建器
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 社区动向 Attention ......
Semantic Kernel 入门系列 ❤️🔥
Semantic Kernel 是一种轻量级应用开发框架，用于快速开发融合 LLM AI的现代应用。 此系列文章，将会从传统软件开发者的角度，逐步认识Semantic Kernel，并了解其核心概念和基本的使用方法。 🛸LLM降临的时代 🪄LLM的魔法 🔥Kernel 内核和🧂Skills ......
Semantic Kernel 入门系列：📅 Planner 计划管理
Semantic Kernel 的一个核心能力就是实现“目标导向”的AI应用。 目标导向 “目标导向”听起来是一个比较高大的词，但是却是实际生活中我们处理问题的基本方法和原则。 顾名思义，这种方法的核心就是先确定目标，然后在寻找实现目标的方法和步骤。这对于人来说的是很自然的事情，但是对于机器则不然。 ......
Attributed Graph Clustering |A Deep Attentional Embedding Approach
论文阅读01-Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 1. 创新点idea Two-step的图嵌入方法不是目标导向的，聚类效果不好，提出一种基于目标导向的属性图聚类框架。 所谓目标导向，就是说特征提取和聚 ......