transformers retentive networks视觉
视觉滤波跟踪算法三部曲之ECO_HC跟踪 ， 超越ECO,ECO_HC跟踪算法降维部分原来HOG+CN的42维特征降到13维，其
视觉滤波跟踪算法三部曲之ECO_HC跟踪 ， 超越ECO,ECO_HC跟踪算法降维部分原来HOG+CN的42维特征降到13维，其他部分类似，实验结果ECO-HC超过了大部分深度学习方法，而且论文给出速度是CPU上60FPS。本商品提供c++工程实现代码源码，非调用opencv算法接口，及比较详细的安 ......
墨尔本大学提出水下视觉SLAM中的知识蒸馏：提升特征提取性能
z以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容 点击领取学习资料 → 机器人SLAM学习资料大礼包 #论文##开源数据集#开源代码# Knowledge Distillation for Feature Extraction in Underwater VSLAM 论文地址：https ......
Transformer学习
Transformer学习 此帖用于整理回顾自己学transformer的一些问题和知识 极好的博客和资料： Transformer 模型详解-CSDN博客：原理讲的很清楚 举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他 - 知乎 (zhihu.com)：讲的是输入输出的细节 Transfo ......
论文解读《Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy》
论文信息 论文标题：Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy论文作者：Alex LambVikas VermaKenji Kawa ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（四）Transforms 的使用
transforms 在工具包 torchvision下，用来对图像进行预处理：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度/饱和度/对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件，相当于一个工具箱，里面包含诸如 Resize ......
[Prompt] Transforming
Transforming In this notebook, we will explore how to use Large Language Models for text transformation tasks such as language translation, spelling a ......
Gogs 推送 URL 被解析到默认禁用的本地网络地址（Payload URL resolved to a local network address that is implicitly bloc）
原帖地址：https://blog.51cto.com/u_1472521/5981347 问题配置 Web 钩子使用本地 URL 出现错误。 解决方法修改 app.ini 配置文件，添加参数 LOCAL_NETWORK_ALLOWLIST 后重启服务。 如果是多个用逗号分开，例如 ......
李宏毅transformer笔记
首先这里解决的问题是Seq2Seq 列出各种场景，语音识别，机器翻译，chatbot 当前现在NLP模型之所以这么重要，在于他的通用能力，很多场景都可以转换成Seq2Seq summary，情感分析啊，只要你能通过QA和机器交互的场景都可以是Seq2Seq 这里的例子，语法树解析，多元分类，甚至是对 ......
Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
Chen T. and Wong R. C. Handling information loss of graph neural networks for session-based recommendation. KDD, 2020. 概 作者发现图用在 Session 推荐中存在: lossy ......
CVPR'23｜CV任务新backbone！DependencyVit：用反向自注意力实现捕捉视觉依赖
前言 本文提出了DependencyViT，可以在没有任何标签的情况下诱导视觉依赖，既可用于自监督预训练范式，也可用于弱监督预训练范式。 本文转载自极市平台 作者 | Garfield 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 ......
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale
模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patch embeddin ......
计算机视觉任务(一)
1. 图像分类(Image classification) 图像分类是指将图像分为不同的类别或标签，通常使用机器学习和深度学习技术。给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。这些算法利用计算机视觉技术和模式识别技术，从图像中提取有用的特征，然后将其与预定义的类别或标签匹配。这种技术的应用 ......
计算机视觉任务(二)
Generative Models 给定来自感兴趣分布的观察到的样本$x$，生成模型的目标是学习对其真实数据分布$p(x)$ 进行建模。一旦学会，我们就可以随意从我们的近似模型中生成新的样本。此外，在某些公式下，我们还可以使用学习的模型来评估观察或采样数据的可能性。生成对抗网络 (GANs) 对复杂 ......
Series-Parallel Networks UVA - 10253
给定 n，求有多少树满足：任意非叶子节点的儿子不少于 2 ， 叶子节点个数为 n ......
【阅读】Transformer
参考 Attention Is All You Need A General Survey on Attention Mechanisms in Deep Learning 注意力足矣（Attention Is All You Need） 一般注意力模型 这个模型接受一个输入，执行指定的任务，然后产 ......
Transformers 发展一览
动动发财的小手，点个赞吧！ Transformers 研究概览 1. 介绍 近年来，深度学习的研究步伐显着加快，因此越来越难以跟上所有最新发展。尽管如此，有一个特定的研究方向因其在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域取得的成功而备受关注。这在很大程度上归功于其高度适应性的架构。该模型称为 T ......
视觉定位领域专栏（一）领域介绍、应用场景和研究难点
前言 上一篇介绍了什么是视觉定位，以及视觉定位在各行各业的应用点和目前的研究难点在哪。本篇主要介绍视觉定位领域常用的一些数据集，分为室内定位数据集和室外定位数据集，每个数据集附有数据集获取地址和数据集样例。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎 ......
论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......
EXPLORING MODEL-BASED PLANNING WITH POLICY NETWORKS
**发表时间：**2020（ICLR 2020） **文章要点：**这篇文章说现在的planning方法都是在动作空间里randomly generated，这样很不高效（其实瞎扯了，很多不是随机的方法啊）。作者提出在model based RL里用policy网络来做online planning ......
视觉定位领域专栏（一）领域介绍、应用场景和研究难点
前言 本篇主要介绍三个方面，即视觉定位领域介绍、应用场景以及研究难点，同时会对专栏后续讲解内容做一个概述。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 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 ......
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
Cen Y., Zou X., Zhang J., Yang H., Zhou J. and Tang J. Representation learning for attributed multiplex heterogeneous network. KDD, 2019. 概 本文在 Attrib ......
Cluster-GCN An Efficient Algorithm for Training Deep Convolution Networks
Chiang W., Liu X., Si S., Li Y., Bengio S. and Hsieh C. Cluster-GCN: An efficient algorithm for training deep and large graph convolutional networks. ......
Swin transformer环境
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full= ......
设置transform导致弹窗字体模糊问题
原因项目中弹出框的样式居中是这样写的：.box { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%);}123456比如盒子的宽度为300px，高度为401.5px，这样transform计算出的50% ......
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes
引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
Cycle GAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
paper：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf [2017] code 参考： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix https://zhuanlan.zhihu.com/p/792211 ......
Spatiotemporal Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Two-Stream Convolutional Neural Networks
Spatiotemporal Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Two-Stream Convolutional Neural Networks abstract 地表反射率图像的渐变和突变是现有STF方法的主要挑战。(Gradual and ......
Attention Is All You Need—transformer详解
Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......