transformers end-to-end end detection
UTF-8（Unicode Transformation Format-8）简介
UTF-8（Unicode Transformation Format-8）是一种通用的字符编码标准，用于表示世界上几乎所有的字符和符号。它是Unicode字符集的一种编码方式，可以表示从基本的拉丁字母到复杂的符号和文字的所有字符。 下面是关于UTF-8的一些重要解释： 1. 字符编码：字符编码是一 ......
运算符 列名*1.1 case when... then ..when.. then ..else.. end
select ENAME as '姓名',SAL as '原始工资', (SAL*1.1) as '涨工资10%'from emp where job='MANAGER'; # 经理涨薪%10，销售涨薪%50 其余不变 需要使用 case when then when then else end s ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
Pandas数据分组的函数应用（df.appy()、df.agg()、df.transform()、df.appymap()、df.groupby()）
apply()数据聚合agg()数据转换transform()applymap()groupby().apply()分组分组 - 可迭代对象其他轴上的分组通过字典或者Series分组通过函数分组分组计算函数方法多函数计算：agg() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象： apply() ......
transformer结构
Transformer模型采用了一个特殊的神经网络架构，它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。这一架构是Transformer的关键组成部分，它被广泛用于自然语言处理（NLP）等任务。 编码器（Encoder）： 编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处 ......
pyspark 常用Transform算子
from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("test_SamShare").setMaster("local[4]") sc = SparkContext(conf=conf) # 1.map对 ......
数字人论文:Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion
老规矩. 直接第三章 3. 端到端网络结构 给一个audio 短窗口, 也就是片段. 我们预测窗口中间时刻的面部表情. 我们把表情看做一个全端点的向量 (后面我们会看这是什么的一种刻画面部) 一旦我们网络训完, 我们回各个时间点同时生成, 并行. 即使不需要过去的帧画面, 依然生成很稳定的画面. ( ......
Transformer
自注意力机制（self-attention） 一堆向量 a set of vector : 词语、图（每个节点可以看作一个向量） 一对一：Sequence Labeling self-attention会吃一整个sequence的咨询 全连接是定长的，attention是不定长的 α计算关联性（自己 ......
提交代码遇到not allowed to push code git info detecting host provider for 网址解决办法
查看git 出错信息 > git push -u origin android info: detecting host provider for 'https://AA.com/'... warning: SECURITY WARNING warning: | TLS certificate ve ......
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
Transformer
import math import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from d2l import torch as d2l def sequence_mask(X, valid_len, value=0): " ......
CF53E Dead Ends 题解
Dead Ends \(n\le10\)，我还是第一次见到这么小的状压 我们设 \(f[S][s]\) 表示：将集合 \(S\) 内的点连成一棵树，且集合 \(s\) 里的节点是叶子节点的方案数。 则有 \[f[S\cup\{j\}][\{s\setminus i\}\cup\{j\}]+=f[S] ......
java fx 报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: “!errorOutstanding“ with message transform 循环引用
问题描述 在java fx 中遇到的错误 在fxml 中 通过了 fx:controller 绑定了 控制器 在控制的controller 里面使用了FXMLLoader.load 获取这个fxml文件 出现报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......
This kernel requires an x86-64 CPU, but only detected an i686CPU. Unable to boot – please use a kernel appropriate for your CPU.
原文链接：https://www.longkui.site/program/other/i686/4759/ 0.背景 买了一台小电脑，STAR TC-8080 型号，想给他装个Linux系统。 给他装Ubuntu 18的时候，开始报错： This kernel requires an x86-64 ......
recursion is detected during loading of “cv2” binary extensions
报错如下 importError: ERROR: recursion is detected during loading of “cv2” binary extensions. Check OpenCV installation. 使用版本 linux 需要使用无头版本 4.7.0.72 pyth ......
[论文阅读] ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions
ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions Author：Zheng Li, Yue Zhao, Student Member Xiyang Hu, Nicola Bot ......
transformer如何实现并行
RNN 无法并行 我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将 ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
如何降低视觉Transformer计算成本？时间冗余方法让人大吃一惊
前言 在为语言领域带来变革之后，Transformer 正在进军视觉领域，但其也有着高计算成本的问题。近日，威斯康星大学麦迪逊分校一个研究团队提出了 Eventful Transformer，可通过在视觉 Transformer 中利用时间冗余来节省成本。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权 ......
from_rnn_2_transformer-cnblog
从RNN到Transformer 各式各样的“attention” 不管是在CV领域还是NLP领域， attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。 根据Attention的计算区域，可以分成以下几种： 1）Soft Attention，这是比较常见的 ......
Transformer 优缺点分析
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4909750 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330483336 Transformer优点有位置关联操作不受限，建模能力强，通用性强，可扩展性强，能更好的进行并行运算。 Transform ......
【NIPS2021】Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
来自美团技术团队♪（＾∀＾●）ﾉｼ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13840 代码地址：https://git.io/Twins 一、写在前面 本文提出了两种视觉转换器架构，即Twins-PCPVT和Twins-SVT。 Twins-PCPVT 将金字塔 Trans ......
矩阵的乘法运算与css的3d变换（transform）
theme: qklhk-chocolate 引言：你有没好奇过，在一个使用了transform变换的元素上使用window.getComputedStyle(htmlElement)['transform'] 查询出来的值代表什么？ 为什么硬件加速要使用transform，以及为什么硬件加速会快? ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 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】 ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (3)
损失函数分为3种类型: (1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算: (2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算: (3) 对于尺寸采用L1 Loss计算: ......
手动实现Transformer
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （ ......
详细了解Transformer：Attention Is All You Need
--> 原文链接：Attention Is All You Need 1. 背景 在机器翻译任务下，RNN、LSTM、GRU等序列模型在NLP中取得了巨大的成功，但是这些模型的训练是通常沿着输入和输出序列的符号位置进行计算的顺序计算，无法并行。 文中提出了名为Transformer的模型架构，完全依 ......