transformers retentive networks视觉
LabVIEW图形化的AI视觉开发平台（非NI Vision）VI简介
# 前言 今天想和大家分享的是：仪酷LabVIEW AI视觉工具包的VI简介，如介绍内容有误，欢迎各位朋友们帮忙纠正~ # 一、AI视觉工具包VI简介 已经安装好的AI工具包位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku，内容包括：Mat类型（矩阵）的操作、摄像头 ......
基于机器视觉和倾角传感器的位姿检测系统及验证
悬臂式掘进机位姿检测是综掘工作面自动化的基础和前提。只有获取稳定可靠的掘进机实时位姿，才能够在此基础上进行综掘工作面自动化、智能化改造工作。 为了提高井下综掘工作面的生产效率，西安电子科技大学机电工程学院的研究团队提出一种基于机器视觉和倾角传感器的悬臂式掘进机位姿检测系统,使用井下矿用防爆式激光指向 ......
transform和大模型训练相关
1.数据流程 注：解码的过程会多一个Attention，先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程：embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......
HS-GCN Hamming Spatial Graph Convolutional Networks for Recommendation
[TOC] > [Liu H., Wei Y., Yin J. and Nie L. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE.](https://arxiv.org/pdf/ ......
[论文阅读] Neural Transformation Fields for Arbitrary-Styled Font Generation
## Pre title: Neural Transformation Fields for Arbitrary-Styled Font Generation accepted: CVPR 2023 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2 ......
VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等
VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等 ......
深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现
# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......
Co-occurrence Network：相关系数矩阵的阈值
"abs(occor.r) < 0.7" 这部分代码是对相关系数矩阵进行阈值处理的一部分。这里的 "0.7" 是一个阈值，用来筛选相关性较强的微生物对。具体来说，对于相关系数矩阵中的每个元素，如果其绝对值小于0.7，则将其设置为0。 相关系数范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越 ......
使用 Habana Gaudi2 加速视觉语言模型 BridgeTower
在对最先进的视觉语言模型 BridgeTower 进行微调时，使用 [Optimum Habana v1.6](https://github.com/huggingface/optimum-habana/tree/main)， Habana Gaudi2 可以达到 **近 3 倍于 A100 的速度 ......
SIAMHAN:IPv6 Address Correlation Attacks on TLS E ncrypted Trafic via Siamese Heterogeneous Graph Attention Network解读
1. Address 论文来自于USENIX Security Symposium 2021 2. Paper summary 与ipv4地址采用nat掩盖不同，ipv6地址更加容易关联到用户活动上，从而泄露隐私。但现在已经有解决隐私担忧的方法被部署，导致现有的方法不再可靠。这篇文章发现尽管在有防护 ......
基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真
1.算法理论概述 1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出，如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题，它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此，研究基于机器视 ......
transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer
# transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer 由于tensorflow版本（tf1）和transformer版本不匹配产生。 解决办法： ``` 1.升级ten ......
基于 Habana Gaudi 的 Transformers 入门
几周前，我们很高兴地 [宣布](https://huggingface.co/blog/zh/habana) [Habana Labs](https://habana.ai) 和 [Hugging Face](https://huggingface.co/) 将开展加速 transformer 模型 ......
《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习
一、Introduction 先前的研究工作表明，Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象，比较典型地体现如： 基于自然语言的零样本泛化（zero-shot generalization） 分布外图像生成（out-of-distribution image generat ......
Transform操作——移动旋转缩放
Transform操作——移动旋转缩放 1.移动 transform.Translate(Vector3.left * (mouse_x * 15f) * Time.deltaTime); cube.transform.position = cube.transform.position + new ......
Neural Network 初学
参数：机器学习的内容 超参数：人手动设置的数值，比如学习率、训练轮数 # MLP 在 input layer 和 output layer 之间有一堆 hidden layer，每两层之间可以理解成一张完全二分图，二分图的邻接矩阵上有一些权重，随机初始化。 将图片的每个像素点抽出来变成向量之后在二分 ......
Attention机制竟有bug？Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer
前言 「大模型开发者，你们错了。」 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、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练 ......
Improved deep reinforcement learning for robotics through distribution-based experience retention
 **发表时间：**2016（IROS 2016） **文章要点：**这篇文章提出了experience repl ......
Meta-Transformer：1个框架理解12种模态引发的质变与涌现（已开源）
前言 近日，香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab）联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 Meta-Transformer，实现骨干网络的大一统，具有一个模态共享编码器，并且无需配对数据，即可理解 12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。 ......
Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示，从而能够更好... ......
Transformer模型
### Transformer模型 [Transformer模型及其实现](https://blog.csdn.net/moo611/article/details/122234867) 历史：谷歌团队在2017年提出的经典NLP模型（目前很火的bert模型就是基于此模型）。 特点：Transfor ......
图像识别技术：计算机视觉的进化与应用展望
导言： 图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它使计算机能够理解和解释图像内容，从而实现自动化和智能化的图像处理。随着深度学习等技术的快速发展，图像识别在诸多领域取得了重大突破，如自动驾驶、医疗影像分析、智能安防等。本文将深入探讨图像识别技术的原理、发展历程、应用场景，以及未来的发展趋势。 第 ......
基于物联网、视频监控与AI视觉技术的智慧电厂项目智能化改造方案
TSINGSEE青犀视频的AI算法模型可以自由组合，最大可支持16路接入，每路视频流最多可选 3 种智能分析算法，兼容复杂的网络环境，支持4G、5G、局域网或公网进行部署与数据传输；提供API接口，可以方便增加第三方算法模型及与其他平台集成。 ......
CF623E Transforming Sequence
难点在于卡 `__int128`（？）。 首先 $N>K$ 显然无解，只需考虑 $N\le K$ 的情况。然而这并没有什么用。 把 $b$ 看作集合，显然 $b_i\subset b_{i+1}$。所以令 $f_{n,i}$ 为考虑到 $b_n$ 且 $|b_n|=i$ 的方案数，集合元素无序，即选 ......
VBA利用transform函数和ADO实现交叉汇总
VBA中transform函数基本语法： Creates a crosstab query. Syntax TRANSFORM aggfunction selectstatement PIVOT pivotfield [IN (value1[, value2[, ...]])] The TRANSF ......
《视觉SLAM十四讲》第13讲 设计SLAM系统 回环检测线程的实现
# 《视觉SLAM十四讲》第13讲 设计SLAM系统 回环检测线程的实现 这个学期看完了高翔老师的《视觉SLAM十四讲》，学到了很多，首先是对计算机视觉的基本知识有了一个更加全面系统的理解，其次是动手去做实验的过程中，也更加理解了很多有关`g2o`,`opencv`,`sophus`等等工具的使用。 ......
Azure Virtual Network (21) ER专线启用Fast Path
《Windows Azure Platform 系列文章目录》 在Azure ER专线启动Fast Path，具体的区别如下： 禁用Fast Path 启用Fast Path Azure VM访问本地VM流量，流量不经过ER网关 Azure VM访问本地VM流量，流量不经过ER网关 本地VM流量访问 ......
Vision Transformer
Vision Transformer 本文关注ViT论文`4.5 Inspecting Vision Transformer`可视化的原理及实现，此外还对ViT pytorch源码实现进行理解 [toc] # Introduction [论文地址](arXiv:2010.11929) ## Titl ......
DeepObfusCode：Source Code Obfuscation Through Sequence-to-Sequence Networks
一、Introduction 代码混淆技术旨在解决代码逆向对抗问题。 本质上，代码混淆技术的目标是：在保持一个程序逻辑结构不变以及完整保存的前提下，同时让攻击者不易识别，以此保护软件的完整性和知识产权。 传统的防护策略包括： 插入空白/冗余的逻辑运算 增加不必要的条件运算等 传统的混淆技术最大的问题 ......