transformer sampling vision super
使用NVIDIA HPC SDK构建cuda-samples
NVIDIA HPC SDK虽然附带了CUDA、cuBLAS等库，但安装路径与CUDA Toolkit有差异。cuda-samples有些示例用到了cuBLAS等数学库，按照文档直接make会找不到库文件。 翻找示例的Makefile想找全局的设置，发现有行ALL_CCFLAGS += $(EXTR ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
刷机 pixel3 xl 报错，remote: 'Could not open super partition'解决。
问题一：Partition should be flashed in fastbootd FAILED (remote: Partition should be flashed in fastbootd) 解决： 升级到fastboot version 34.0.5-10900879版本后发现可以使 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
关于TRANSFORM_TEX的一些问题
这个函数是用来控制shader面板中的tilling和offset的，本质为 uv * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 但是使用TRANSFORM_TEX时需要注意的是，函数内部似乎没有封装完整，假如有类似于 TRANSFORM_TEX(uv + 20, _Main ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
前言 近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打 ......
箭头函数表达式的语法比函数表达式更简洁，并且没有自己的 this、arguments、super 或 new.target 。箭头函数表达式更适用于那些本来需要匿名函数的地方，并且不能用作构造函数。
请问以下JS代码最终输出的结果和num值分别是多少？ var test = (function() { var num = 0 return () => { return num++ } }()) for (var i = 0; i < 20; i++) { test() } console.log ......
super只能用在构造方法里面吗？
super关键字并不仅限于在构造方法中使用。在Java中，super关键字有两个主要的用途： 在子类的构造方法中调用父类的构造方法。这是super的一个常见用法，通常是在子类的构造方法的第一行使用，用于显式地调用父类的构造方法。 例如： public class Child extends Pare ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs，将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型，用Transformer取代手工制作的成本聚合方法，用于具有自 ......
Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述，以助于读者进行方案选择。 目前，量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止，transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 aut ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
An invitation to 3-d vision: from images to geometric models英文pdf下载
Ma Y, Soatto S, Košecká J, et al. An invitation to 3-d vision: from images to geometric models[M]. New York: springer, 2004. https://www.eecis.udel.ed ......
大语言模型里的Transformer还可以这么用？
前言 自 LLM 诞生以来，我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法，那么有两个自然的问题：（1）LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token？（2）LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》阅读笔记
论文标题 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 Swin 这个词貌似来自后面的 Shifted Windows Shifted Windows：移动窗口 Hierarchical：分层 作者 ......
DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑
前言 难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题？ 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。 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 ......
重新审视Transformer：倒置更有效，真实世界预测的新SOTA出现了
前言 反转Transformer，变成iTransformer。 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。 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 ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好，但是复杂度很高，主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
2023-8-24 Pyramid Vision Transformer 2023人工智能大会青年科学家论坛
Pyramid Vision Transformer | 2023人工智能大会青年科学家论坛 王文海 香港中文大学 首次将多层次金字塔结构引入视觉变化网络 研究动机 | 方法 | 感受野，模型权重->表征能力 | 结构输出->适用面 | | | | | | CNN | 局部固定 | 金字塔多尺度 | ......
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future
目录prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future磁盘问题时间问题版本问题历史prometheus旧数据 prometheus Error on ingesting samp ......
在泛型中extends和super是两个关键字区别
在泛型中，extends和super是两个关键字，用于限制泛型类型参数的上界和下界。它们在泛型中的使用有以下区别： extends：用于限制泛型类型参数的上界，表示类型参数必须是指定类型或其子类型。在使用extends时，我们可以从泛型对象中获取数据，但不能添加任何元素。 示例代码： public ......