transformer decoder还是
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 ......
为什么我的请求路径中多了/ 还是能正确请求到我的接口？？
问题：最近测试时发现postman输入了错误了请求路径也能正确路由到我后端的接口，这是为什么呢？ 举例：请求路径 /rest/ceshi/testa/testb?id=1 是后端正确的url 当把路径中随意/处再增加多个/时，例如请求路径：/rest/ceshi///testa/testb?id=1 ......
在linux中，用-r还是-p处理递归的文件夹
在 Linux 中，递归处理文件夹用 -r 还是 -p选项 1. 使用 -r： -r 来表示递归，例如 cp 和 rm。例如： -r 通常用于表示递归操作，例如在复制目录或删除目录时使用。 示例： 复制目录及其内容：cp -r source_directory destination_directo ......
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]] ......
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]], [[ ......
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() ......
3D渲染慢，直接买显卡还是用云渲染更划算？
3D渲染对建筑师和设计师来说并不陌生，3D渲染的过程中出现渲染卡顿、特殊材质难以渲染，或者本地配置不足、本地渲染资源不够时，常常会影响工作效率。本文比较了3D渲染时，为提高工作效率，买显卡还是用云渲染更划算，希望对大家有帮助。 ......
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 ......
解决UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd3 in position 238: invalid continuation b
解决UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd3 in position 238: invalid continuation byte在处理文本数据时，经常会遇到UnicodeDecodeError错误，特别是当使用ut ......
【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 ......
如何判断lib和dll是32位还是64位？答案是使用微软的dumpbin工具，后面讲了如何使用gcc生成lib和dll
为什么我会考虑这个问题呢？因为我在使用java去调用一个c的lib库的时候，弹出以下警告： D:\work\ideaworkpaces\jdk21Test001\src\main\java\lib\hello.lib: %1 不是有效的 Win32 应用程序。 at java.base/jdk.in ......
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 ......
Go函数参数传递到底是值传递还是引用传递？
在函数中，如果参数是非引用类型（int、string、array、struct等），这样就在函数中就无法修改原内容数据； 如果参数是引用类型（指针、map、slice、chan等），这样就可以修改原内容数据。 是否可以修改原内容数据，和传值、传引用没有必然的关系。在C++中，传引用肯定是可以修改原内 ......
请问数据库的完全备份包括对事务日志的备份吗？还是只包含数据文件的备份？？差异备份包括对事务日志的备份吗？
原文链接：http://www.mobiletrain.org/about/BBS/115022.html https://zhidao.baidu.com/question/1840172558963046980.html 完全备份(Full backup)：完全备份是指备份整个数据库的操作，包括 ......
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 ......
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 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
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 ......
[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 ......
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); ......
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 ......
Retentive Networks Meet Vision Transformers， 视觉RetNet
alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......
深入解析LLaMA如何改进Transformer的底层结构
本篇文章将以LLaMA 模型为例，介绍大语言模型架构在Transformer 原始结构上的改进，并介绍Transformer 模型结构中空间和时间占比最大的注意力机制优化方法。 ......
svg transform总结
1. svg的transform和dom的不同，旋转中心不是默认自身，而是画布左上角 2. svg要以自身为中心旋转，可以使用rotate(angle [x y]), 比css的rotate(angel)多了x,y两个参数，x,y分别设置为svg图形的中心点坐标即可 3. 线性变换 translat ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ......