transformer sampling vision super
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 ......
如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本
简介 近年来，随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起，开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻，典型的例子有: GPT2 在独角兽话题上的精彩续写，XLNet 以及 使用 CTRL 模型 ......
echarts 数据密集，如果设置sampling: 'average' 会导致提示框（tooltip）无法正常显示，但是不设置sampling属性，数据很多时又会很卡，该怎么解决
如果数据比较密集，设置sampling: 'average'确实可以加速绘图，但同时也可能导致提示框无法正常显示的问题。这个问题的原因是，sampling会对数据进行抽样，因此不会显示原始的数据点，而是将数据点以一定规律进行采样，取平均值或最大或其他值，因此提示框的内容可能不准确。 不过，有一个简单 ......
Transformer
参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以 ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
Swin Transformer
22年初的屠榜模型 题目：用了移动窗口的层级式的vision transformer 摘要：Swin transformer可以作为CV中通用骨干网络。与NLP不同的第一个是对象尺度的问题，第二是多次提到的分辨率太大的问题，之前工作已经用很多办法减少过输入模型的序列长度。移动窗口可以让每次只计算一个 ......
使用 Transformers 进行图分类
在之前的 博文 中，我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook，跟着一起做！) 目前，Transformers 中唯一可用的图 transformer 模型是微软的 Graphormer，因此本 ......
Unity CharacterController的transform赋值无效（一直下落）问题
题 使用 CharacterController 后 ， 坐标系统会变得混乱，这个是上期说过的问题，各系统之间使用自己的缓存来保持数据，玩家为了模拟重力 不得不持续进行运算。 这样就会令其他坐标操作指令出现无效化或者混乱 unity 也提供了一个简单的解决方案 就是每计算一次之前 都去同步其他坐标操 ......
方法的引用(静态方法中无this和super)
引用静态方法： 代码： import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.function.Function;public class 静态方法 { public static void main(Str ......
The Super Powers UVA - 11752
求1~2^64 区间里， 有多少合法数X 合法数: X= a^b ，至少存在2个不同的a #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; const int N =65536+3; int ......
论文解读（PAWS）《Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples》
论文信息 论文标题：Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples论文作者：Mahmoud Assran, Mathi ......
FastGCN Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling
Chen J., Ma T. and Xiao C. FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling. ICLR, 2018. 概 一般的 GCN 每层通常需要经过所有的结点的 prop ......
this与super
对象实例化时,至少有一条从本类出发抵达Object的通路，而打通这条路的两个主要工兵就是this和super,逢山开路，遇水搭桥。但是this和super往往是默认无闻的，在很多情况下可以省略，比如: · 本类方法调用本类属性 · 本类方法调用另一个本类属性 · 子类构造方法隐含调用super()。 ......
Transformer网络-Self-attention is all your need
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = ......
Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探
一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......
image forest transform算法及其实现（Java Web版本）
感觉分水岭算法和骨架算法还挺有趣的，自己空余时间写着玩儿了一下，原理还是参考论文以及其他的代码。 本文实现了 image forest transform 中的 skeleton 算法，也就是提取图片中的骨架，其他的分水岭暂时没搞。 代码中的其他组件都有，需要的话可以自己二次开发实现。 论文暂时没有 ......
04 Viewing Transformation
##关键点 ModelView Transformation Matrix (1-3) Orthographic Projection Matrix (4) Perspective Projection Matrix (5-6) 1. View/Camera/ModelView Transforma ......
03 Transformation
关键点 Affine Transformation (Linear Transformation, Transmation) Homogeneous coordinates Composite Transform 2D and 3D 1. Linear Transformation (2D for ......
现代计算机图形学——P3. Transformation-2D
P3. Transformation P3. Transformation 矩阵和变换联系起来 Reflection Matrix（反射矩阵（名字不重要））： 切变： 旋转： 推导： 旋转矩阵中的B和D可以用（0,1）这个点来推算 线性变换： （先不管这个M） 齐次坐标 为什么要用齐次坐标： 平移变 ......
CVPR 2023｜两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合，美图&国科大联合提出正则化方法DropKey
前言 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而 ......
Computer Transformation UVA - 1647
初始串为一个1，每一步会将每个0改成10，每个1改成01，因此1会依次变成 01, 1001, 01101001,… 输入n（n≤1000），统计n步之后得到的串中， “00”这样的连续两个0出现了多少次 f =[0]*1003 g =[0]*1003 f[1]=0 g[1]=1 for i in ......
ViT-Adapter：用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter
前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......
Element Plus错误警告 | Popper: Detected CSS transitions on at least one of the following CSS properties: "transform", "top", "right", "bottom", "left".
这个错误的解决方案如下： 1. 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项：这将允许平滑过渡，但可能会降低性能。 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项，可以在创建 Popper 实例时指定 modifiers 参数，并将 computeS ......
cesium：Transforms
Transforms类提供了一些用于坐标变换的方法，可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量。 cesium中最常用的transforms类有以下几个： Transforms.eastNorthUpToFixedFrame(origin, ellipsoid, result) 这个方法接受一个原点 ......
[oeasy]python0132_[专业选修]utf-8_unicode_transformation_format_8_编码方式
utf-8 回忆上次内容 上次再次输出了大红心<span style="color:red">♥</span> 找到了红心对应的编码 黑红梅方都对应有编码 原来的编码叫做 ascii️ \u这种新的编码方式叫unicode 包括了 中日韩字符集等 各书写系统的字符集 但是有个问题 拜这个字 在字节中 ......
Android LiveData Transformations怎么使用
Android LiveData Transformations是LiveData库中的一个类，它提供了一些便捷的方法来转换LiveData的数据。 使用LiveData Transformations需要在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项： implementation 'and ......
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen?
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen? Yes, I am familiar with the bitwise s ......
[paper reading]|IC-FPS: Instance-Centroid Faster Point Sampling Module for 3D Point-base
摘要： 本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（<30ms）; 首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加； 本文提出IC-FPS；包含两个模块：local feature diffusion based background point ......