transformers retentive networks视觉
Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for
Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for Multi-contrast MRI Super-resolution（阅读文献）10.12 基于变压器的磁共振多对比度超分辨率多尺度背景匹配与聚合 摘 ......
Swin Transformer
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows使用移动窗口的分层视觉转换器阅读笔记 摘要：提出Swin Transformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战 ......
大模型与KG（二）——Transformer/Bert/GPT用于图学习
目录句法图学习《Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》《Heterogeneous Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》同质图学习《Do Transformers Really ......
TensorFlow PyTorch Transformer --GPT
你是机器学习专家，请为我解答如下疑问： tensorflow，pytorch分别是什么？他们跟numpy的区别是什么？什么是深度学习，深度学习框架中的框架指的是什么？什么是机器学习，什么是transformer?transformer和tensorflow,pytorch的关系是什么？ ChatGP ......
《White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction》论文学习
一、Introduction 近年来，深度学习在处理大量高维多模态数据方面取得了巨大的实证成功。其中很大一部分成功归功于对数据分布的有效学习，然后将分布转化为简洁的结构化和紧凑的表示形式，这有助于许多下游任务（例如视觉、分类、识别和分割以及生成。为此，已提出和实践了许多模型和方法，每种方法都有其优点 ......
web DevOps / qemu / kvm nat / kvm network / danei network
s [root@euler share]# rpm -qa | grep openssh # 查看ssh openssh-8.8p1-21.oe2203sp2.x86_64 openssh-server-8.8p1-21.oe2203sp2.x86_64 openssh-clients-8.8p1- ......
基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 目标形状检测是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在从视频序列中自动检测和识别特定目标的形状。本文介绍一种基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法。该算法结合了图像处理、特征提取和机器学习等技术，能够快速且准确地检测目标的形状，并在实时视频中实现高效运行。该算法的主要步骤 ......
基于Aidlux平台的工业视觉缺陷检测
该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺件或者多件)，采用目标检测来检测各个部件是否存在比较合适，最后综合判断每个注射器的最终结果，如果检测某个注射器出现歪嘴或者缺件的直接输出对应的NG信号，则剔除不合格产品。 基于Aidlux的工业视觉缺陷检测_哔哩哔哩_bilibili ......
基于Aidlux的工业视觉缺陷检测
该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺件或者多件)，采用目标检测来检测各个部件是否存在比较合适，最后综合判断每个注射器的最终结果，如果检测某个注射器出现歪嘴或者缺件的直接输出对应的NG信号，则剔除不合格产品。演示视频如下 基于Aidlux的工业视觉缺陷检测 - 简书 (jia ......
linux报错“Failed to start LSB: Bring up/down networking.”
1 简介 虚拟机安装CentOs7完成后，配置静态网络，重启网络失败 执行ststemctl status network.service 发现报错：Failed to start LSB: Bring up/down networking 2 原因 由于centos7中没有70-persisten ......
谁将取代 transformer；PPT 开发者去世；ChatGPT 访问量连续三个月下降丨 RTE开发者日报 Vol.46
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。 我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家 ......
String Transformation
String Transformation You are given two strings s and t of equal length n. You can perform the following operation on the string s: Remove a suffix of ......
IDEFICS 简介: 最先进视觉语言模型的开源复现
## 引言 Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 [Llama 2](https://huggingface.co/blog/zh/llama2) 模型，我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统！Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可 ......
基于Aidlux平台的工业视觉缺陷检测
工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术，对工业制品进行自动化检测，以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节，可以大大提高生产效率，降低产 品缺陷率，提高产品质量。 成像质量是根本，好的算法可以锦上添花 影响因素： 该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺 ......
8月AI实战：工业视觉缺陷检测 --基于tflite的yolov8模型优化和推理
8月AI实战：工业视觉缺陷检测 --基于tflite的yolov8模型优化和推理 操作视频见B站连接：aidlux模型优化+工业缺陷检测～～完美用我的华为手机实现缺陷检测的推理bilibiliaidlux模型优化+工业缺陷检测～～完美用我的华为手机实现缺陷检测的推理 1 模型优化 将onnx模型转化 ......
How Expressive are Graph Neural Networks in Recommendation
[TOC] > [Cai X., Xia L., Ren X. and Huang C. How expressive are graph neural networks in recommendation? CIKM, 2023.](http://arxiv.org/abs/2308.11127) ......
Nougat：一种用于科学文档OCR的Transformer 模型
随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Testing Deep Neural Networks
## Abstract 本文:DeepCover Github: https://github.com/TrustAI/DeepCover Task: propose 4 novel test criteria to test DNNs Method: inspired by MC/DC cover ......
[network] netcat install in windows os
# Netcat Install in Windows OS + Netcat is a simple `Unix` tool. it uses `UDP` , `TCP` Protocol. > Netcat 是一个可靠的容易被其他程序所启用的后台操作工具，同时它也被用作**网络的测试工具**或* ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SparseProp: Efficient Sparse Backpropagation for Faster Training of Neural Networks
## Abstract 本文：SparseProp Github: https://github.com/IST-DASLab/sparseprop Task: a back-propagation algo for sparse training data, a fast vectorized i ......
听我说，Transformer它就是个支持向量机
前言 SVM is all you need，支持向量机永不过时。 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 ......
Spikformer: When Spiking Neural Network Meets Transformer
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023（同大组工作） ABSTRACT 我们考虑了两种生物学合理的结构，脉冲神经网络（SNN）和自注意机制。前者为深度学习提供了一种节能且事件驱动的范式，而 ......
@Retention注解 【rɪˈtenʃn】
RetentionPolicy有三种类型： 按生命周期来划分可分为3类：1、RetentionPolicy.SOURCE：注解只保留在源文件(.java文件)2、RetentionPolicy.CLASS：注解被保留到class文件，但jvm加载class文件时候被遗弃，默认值(.class文件)3 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Decompiling x86 Deep Neural Network Executables
## Abstract 本文: BTD github: https://github.com/monkbai/DNN-decompiler/ Task: a decompiler for DNN models to output DNN specifications including: opera ......
ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型
京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索，提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。 ......
GenICam - 工业相机机器视觉标准
GenICam GenICam标准由欧洲机器视觉协会(EMVA)主持制定。GenICam(相机通用接口)的目标是为各种设备(主要是相机)提供一个通用的编程接口，无论他们使用什么接口技术(GigE Vision, USB3 Vision, CoaXPress, Camera Link HS, Came ......
图文排版艺术：优化小红书布局与视觉效果
图文排版艺术：优化小红书布局与视觉效果 嘿，各位小伙伴们！今天我要和大家分享一些关于图文排版的艺术技巧，让你在小红书上的作品更具吸引力和专业感。无论是分享美食、旅行经历还是时尚搭配，一个出色的排版可以让你的内容脱颖而出，吸引更多读者的目光。接下来，我将教你几个简单又实用的技巧，帮助你优化小红书布局与 ......
【论文阅读】CAT: Cross Attention in Vision Transformer
论文地址：[2106.05786] CAT: Cross Attention in Vision Transformer (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/linhezheng19/CAT 一、Abstract 由于Transformer在NLP中得到了广泛的应 ......
CMT:卷积与Transformers的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。 CMT:体系结构 CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN ......