526互联

transformer rethinking improving encoding

可视化学习：CSS transform与仿射变换

在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知... ......
仿射 transform CSS

transformer总体架构

transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
transformer 架构 总体

transformer补充细节

transformer补充细节 目录transformer补充细节注意力机制细节为什么对点积注意力进行缩放多头带来的好处数据流训练时数据流推理时数据流解码器中注意力的不同带掩码的注意力机制位置编码整型数值标记[0,1]范围标记位置二进制标记周期函数标识用sin和cos交替来表示位置训练测试细节参考资 ......
transformer 细节

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
anchor-free transformer detection Sw-YoloX detector

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 ......
Convolutional Segmentation Rethinking Attention Semantic

Vision Transformer with Super Token Sampling

Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Transformer Sampling Vision Super Token

Bottleneck Transformers for Visual Recognition

Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
Transformers Recognition Bottleneck Visual for

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]] ......
Squeeze-enhanced Segmentation Transformer SeaFormer Semantic

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]], [[ ......
segmentation transformer UNetFormer UNet-like efficient

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 ......
Segmentation Transformers Semantic SegViT Vision

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] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

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 ......
CVPR-Transformer Transformer Tracking 2021 CVPR

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]], ......
Transformer Rethinking Improving Encoding Relative

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]] ......
卷积 Transformer-Style Conv2Former Recognition Transformer

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 ......
Transformer Hierarchical Shifted Windows Vision

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
Segmentation Object-Contextual Representations Transformer Contextual

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 ......
Transformer 目标 技术 YOLO

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 ......
Instruction-Following Instruction Transformer Multimodal Following

电脑时间不同步导致的上网报错：core/proxy/vmess/encoding: failed to read response header > websocket: close 1006 (abnormal closure): unexpected EOF

报错内容： 2023/12/16 14:08:56 [Warning] [775541588] xxxxx.com/core/app/proxyman/outbound: failed to process outbound traffic > xxxxx.com/core/proxy/vmess/ ......
unexpected websocket abnormal encoding response

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() ......
transform UIView

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 ......
真实感 Transformer 模型 照片 视频

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 ......
卷积 巅峰 Transformer 模型 成就

【异常】File encoding has not been set, using platform encoding UTF-8, i.e. build is platform dependent!

From: https://www.cnblogs.com/duanxianyouyang/p/14679926.html File encoding has not been set, using platform encoding UTF-8, i.e. build is platform de ......
encoding platform dependent build using

【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 ......
transformer 笔记

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 ......
论文 Transformer Swin ICCV 2021

jenkins修改file.encoding为UTF-8的终极方法

我是用war包的方式部署的，需要修改catalina.sh，添加一行 export JAVA_TOOL_OPTIONS="-Dfile.encoding=UTF-8" Jenkins内添加一个全局变量 完成后重启tomcat就可以看到 ......
终极 encoding jenkins 方法 file

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 能力 结构 MIT

CodeForces 1508F Optimal Encoding

洛谷传送门 CF 传送门 考虑暴力，就是对于一对满足 \(a_u < a_v\) 的边 \(u \to v\)，如果任意一个区间包含 \([\min(u, v), \max(u, v)]\)，就将 \(u \to v\) 加入 DAG，然后做 P6134 [JSOI2015] 最小表示，就是判断是否 ......
CodeForces Encoding Optimal 1508F 1508

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 模型

【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 ......
Encoder-Decoder Recognition Framework Semantics Enhanced
共539篇  :2/18页 首页上一页2下一页尾页