transformers retentive networks视觉
docker入门命令——image、container、network、dockerfile、docker-compose、docker swarm、docker stack
# docker ```shell docker version docker info docker --help ``` ## 镜像操作image ```shell docker images # 本地仓库镜像信息 结果解释： REPOSITORY(镜像名称) TAG（标签|版本） IMAGE ......
git团队协作_network
Git教程：https://www.runoob.com/git/git-tutorial.html Git大全：[Git 大全 - Gitee.com](https://gitee.com/all-about-git) Git分支管理[一种适合小团队的Git协作流程 - 知乎 (zhihu.com ......
一图胜千言，气泡图引领数据时代的视觉革命
在数据可视化的领域里，气泡图是一种简洁而又富有表现力的工具。它以直观的方式呈现数据之间的关系，让复杂的信息一目了然。气泡图以其独特的形式，让数据变得有趣、生动，成为人们理解和分析数据的利器。 ......
docker删除网络报错：Error response from daemon: error while removing network
在安装harbor发现docker的network已经存在了 然后直径ls去查看发现存在如下，然后去rm删除的时候发现删不掉 [root@st-test-hemu-harbor-2 harbor]<20230529 11:37:11># docker network ls NETWORK ID NA ......
机器视觉康耐视Visionpro工具-CogBlobTool
工具说明： Blob 工具用于搜索斑点，即输出图像中任意的二维封闭形状。 主Tab页面说明： 区域： 此为工具运行斑点分析的区域 测得尺寸： 指定在斑点分析期间如何进行测量 图形： 选择运行 Blob 工具时将看到的结果图形 结果： 列出了来自斑点分析的 CogBlobResult 集合 ......
机器视觉工程师，一个公司突然取消加班费意味着什么？
家人们，跑路吧。建议结合实际自身情况，是否跑路。 某天。你的邮件里面突然收到公司的邮件，内容如下： 由于经济不景气，本公司决定取消10点以后得加班费，同时取消夜宵补贴等等。 如果没有加班费，恭喜你，义务劳动，但是注意“风吹草动”。 看到以上内容，请大家注意，我们具体分析下： 公司，订单减少，项目减 ......
Uncovering the Representation of Spiking Neural Networks Trained with Surrogate Gradient
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 in Transactions on Machine Learning Research (04/2023) ......
Basics of Neural Network Programming
[TOC] # Basics of Neural Network Programming ## Logistic Regression given x , want $\hat{y}=P(y=1|x)$, $x\in\R^{n_x}$ > $\hat{y_1}=w_{11}*x_{11}+w_{12 ......
（毕业设计）基于双目视觉的 SLAM 系统设计与实现
## 1. 功能简介 本设计是基于双目视觉的 SLAM 系统设计与实现，其目的是使用双目摄像头运用 SLAM 系统框架，对室内周围环境进行三维重建。通过对物体实拍的图像序列或图像对来恢复出物体模型，即基于立体视觉的三维重建，其中最为关键的就是图像对应点的确定、双目摄像机的标定、两图像间摄像机运动参数 ......
End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记
## 摘要 作者提出了一种新的基于Transformer的目标检测模型DETR，将检测视为集合预测问题，无需进行nms以及anchor generation等操作。同时，对模型进行简单的修改就可以应用到全景分割任务中。 ## 方法 ### Object detection set predictio ......
[论文阅读] DGFont++ Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation
## Pre title: DGFont++: Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2212. ......
机器视觉我能学会吗？
经常有视觉人粉丝问我，我可以学会机器视觉。我正常不会立刻说可以。 首先粉丝提出这个问题的时候，粉丝的心里，应该受过打击，在质疑自己，自卑且非常不自信。 我必须了解他。他的学历，他的现在是否工作，职业，出生地..。接着语音建立互信，聊聊天，和他详细说下怎么学，这个过程和他说清楚。从里开始，坚持那些。其 ......
ICML 2023 | 轻量级视觉Transformer (ViT) 的预训练实践手册
前言 本文介绍一下最近被 ICML 2023 接收的文章：A Closer Look at Self-Supervised Lightweight Vision Transformers.文章聚焦在轻量级 ViT 的预训练上，相当于为相关方向的研究提供了一个 benchmark，相关的代码与模型也都 ......
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks
[TOC] > [Liao R., Li Y., Song Y., Wang S., Nash C., Hamilton W. L., Duvenaud D., Urtasun R. and Zemel R. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.00760) ......
使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）
大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
海康机器视觉工业相机客户端MVS-介绍与使用，相机状态
MVS介绍 MVS是工业相机客户端，是为调试工业相机开发的软件应用程序。GigE,USB3.0,10GigE和CoaXPress接口工业面阵，线阵相机，支持实时预览，参数配置，抓圆，升级相机固件等功能。同事也适用于Camera Link接口工业面阵，线阵，支持参数配置和升级固件功能。 简而言之，工 ......
CF280E - Sequence Transformation
给定一个不降整数序列 $1\le x_1\le x_2\le \cdots\le x_n\le q$，请构造一个实数序列 $y$ 满足 $y_i\in [1,q]$，$y_i-y_{i-1}\in[a,b]$，且最小化 $\sum (y_i-x_i)^2$，保证有解。 #### 利用凸函数性质维护导 ......
一个公司，一个机器视觉工程师
一个公司，一个机器视觉工程师。 大家觉得这种公司，这种情况可能很难，很尴尬。 其实一个公司，一个机器视觉工程师，公司业务上是有需求的，多数选择有经验的机器视觉工程师，我遇到的视觉人机器视觉粉丝里面还是比较多的。这样子的公司大多数是选择有经验的机器视觉工程师比较多。当然也有老板着力去培训一个新人作为 ......
Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction
[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
机器视觉Halcon快速调试方法-异常判断，异常显示，异常监控，异常获取方法
常用异常获取，try...catch... 看下具体案例： read_image (Image, 'chip_01')由于路径错误，程序中断并且跳至catch(Exception) 在左边变量窗口都会实时进行信息提示 ......
3D模型渲染引擎6大特点解读：助力AR/VR呈现惊叹的视觉效果！
HOOPS Visualize不仅仅是一个图形引擎，它还是一个以工程为中心的场景图形技术构建工程应用程序的框架。围绕这个图形核心的是一个可定制和可扩展的类层，它封装了工程应用程序中的许多高级功能，并提供与实体建模器等其他组件的集成。 ......
Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural Networks
[TOC] > [Huang Q., He H., Singh A., Lim S. and Benson A. R. Combining label propagation and simple models out-performs graph neural networks. ICLR, 20 ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
【研究生学习】Transformer模型以及Pytorch实现
Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......
机器视觉工程师-人在职场，有假不敢请-对公司负责，对自己的职业尊重与负责
无论你在哪里，无论是否有合适的理由，无论带薪还是扣钱，打工人“有假不甘情”似乎是大家的一个职场共识。 无锡某家公司，有新客户需要一批新设备，订单已下来，计划四月做完，王某电气工程师，做到四月中旬，要求涨薪，罢工不干活，公司与其商量尽快出设备，薪资待遇都可以谈。王某不答应，最后公司不得不延期设备交期， ......
加餐-基于Transformer实现中译英（tf2.x）
# 1.项目概述 > 本实例使用Transformer这个强大的特征提取工具，把英文翻译成中文。具体步骤先构建Transorformer架构，然后训练模型、评估模型，最后使用几个英文语句测试模型效果。 > > 为便于训练，这里训练数据仅使用使用TensorFlow2上的wmt19_translate ......
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
[USACO08JAN]Cell Phone Network G
### 题意: 给出由n个点和(n-1)条边构成的树,每个点可以覆盖每个相邻点,求把树上所有点覆盖完成至少需要挑出多少点来做覆盖操作 ### 思路: 先明确用树形dp来做解答,用dp[i][]来表示覆盖对应点和其下方所有节点的最小花费 对于要覆盖的每个点,我们可以有三种选择: 1.自己覆盖自己:这时 ......
机器视觉工程师很苦吗？年轻人不怕苦，就怕学不到东西，机器视觉销售>项目经理>视觉>电气>机械>老板
年轻人不怕苦，就怕学不到东西。 对于年轻人来说，需要规划，更需要发展。如果学不到东西，就会限制其发展，最重要的体现就是限制待遇上限。 一个非标自动化公司出差的频次（各个公司略有差别，大多数状态如此） ：机器视觉销售>项目经理>视觉>电气>机械，不加班是不可能。 其实，大多数老板多数是出差最多的，最辛 ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......