transformers retentive networks视觉
解决CentOS7 重启网卡出现Failed to restart network.service: Unit network.service not found.
问题描述 克隆CentOS7 虚拟机后, 修改完/etc/hosts配置文件后, 运行systemctl restart network重启网卡, 出现Failed to restart network.service: Unit network.service not found. 解决 在新版本 ......
：）关于transformers模型的保存与加载-|
关于transformers模型的保存与加载 两种情况， 自定义模型训练后保存， transformers预训练模型保存。 参考代码 # -*- coding: utf-8 -*- import torch from transformers import GPT2LMHeadModel from ......
docker进行run镜像的时候提示：IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. 解决方法
1、当你使用docker容器的时候有可能出现以下情况：IPv4转发已禁用。网络是行不通的。是因为IPv4转发被禁用了，只需要开启就可以了。 [root@zheng prometheus]# docker run -d -p 9090:9090 -v /opt/prometheus/prometheu ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
AI矢量源文件丨40+款卡通撞色主视觉海报
今天给大家带来的是卡通撞色主视觉AI源文件，一共有40款+，内容有许多高质量的哦，我们一起来看看吧： 真的每一张都太好看太美了，每一张都想放上来啊，但是实在太多了，大家还是自己下载收藏吧！ ......
Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks
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！ The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21) Abstract 脉冲神经网络（SNN）在时空信息和事件驱动信号处理的生物可编程编码中很有前途，非 ......
Gallery Filter Network for Person Search
下图是本篇论文的总览图： 分为两个阶段： 在第一个阶段中将不可能存在query的图片丢弃掉a？，怎么判断图片中是否存在query。 2c：query-scene scores作为权重应用在计算query-detect similarity scores. 本论文基于SeqNet，使用ConvNeXt ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
在Vue中发起axios请求成功，却被catch捕捉返回Network Error
前端发起请求成功，后台接收处理返回，却被axios的catch捕获，没有走then函数。 最后添加了headers配置成功解决，如上，附上axios接口配置中文文档：axios中文文档|axios中文网 | axios (axios-js.com) 网上给出的答案：（虽然CSDN饱受诟病，对于初入行 ......
attention is all you need --->> transform
经典图： 复现的github链接 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 注释的代码全集： https://download.csdn.net/download/yang332233/87602895 /at ......
【docker】解决报错 WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work.
https://blog.csdn.net/weixin_68100450/article/details/126054580 一，docker 运行直接报错报错： [root@localhost /]# docker run -it ubuntu /bin/bash WARNING: IPv4 f ......
论文解读（Moco v3）《An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers》
论文信息 论文标题：Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning论文作者：Xinlei Chen, Saining Xie, Kaiming He论文来源：2021 ICCV论文地址：download 论文代码：download引用次数： ......
AI矢量源文件丨40+款卡通撞色主视觉海报
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基于LSTM网络的视觉识别matlab仿真
目录 一、理论基础 二、核心程序 三、仿真结论 一、理论基础 随着计算机技术的快速发展，视觉识别技术在越来越多的领域得到应用，比如机器人领域，海底探测领域，安全识别领域等[01,02]。在这些应用领域中，视觉识别系统的准确性以及实时性直接对整个系统的性能有着深远的影响。目前为止，视觉识别系统涉及到包 ......
一个基于序列的弱监督视觉信息抽取学习框架
一、简要介绍 视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称 ......
【手搓模型】亲手实现 Vision Transformer
🚩前言 🐳博客主页：😚睡晚不猿序程😚 ⌚首发时间：2023.3.17，首发于博客园 ⏰最近更新时间：2023.3.17 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我，万分感谢！orz 相关文章目录 ：无 目录 1. 内容简介 最近在准备使 ......
王树森Transformer学习笔记
Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 Attention Layer接收两个输入$X = [x_1, x_2 ......
使用 DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL
Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型，它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得，因此，简单来讲，它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下，FLAN-T5 的性能相比 ......
论文翻译：2023_THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network for monaural speech enhancement
论文地址：THLNet: 用于单耳语音增强的两级异构轻量级网络 代码：https://github.com/dangf15/THLNet 引用格式：Dang F, Hu Q, Zhang P. THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network f ......
深入了解视觉语言模型
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
视觉SLAM基础-李群和李代数
李群和李代数 引言 为什么会有李群和李代数的引出。在通常的 SLAM 中，我们估计的无非就是在极短的时间内物体的一个相对位姿运动，然后进行累加，即可得到物体的当前位置，即 SLAM 中的定位问题，但是往往该运动在较短的时间内其变化量是极小的。 通常其运动变化我们可以使用旋转加平移进行表示，即 ......
ViT简述【Transformer】
Transformer在NLP任务中表现很好，但是在CV任务中应用还很有限，基本都是作为CNN的一个辅助，Vit尝试使用纯Transformer结构解决CV的任务，并成功将其应用到了CV的基本任务--图像分类中。 因此，简单而言，这篇论文的主旨就是，用Transformer结构完成图像分类任务。 图 ......
下篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测
在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理和展 ......
基于 Hugging Face Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索
基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索 通过本文，你将学习使用 🤗 Transformers 构建图像相似性搜索系统。找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例，例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图)。此类系统试图 ......
计网学习笔记一 Networking && Internet
参考书籍： James F. Kurose, Keith W. Ross. 计算机网络—自顶向下方法 (7th). 机械工业出版社，2018. William Stallings. 数据与计算机 通信 (8th). 电子工业出版社 **课程网站地址：**https://cs.nju.edu.cn/l ......
了解 Transformers 是如何“思考”的
Transformer 模型是 AI 系统的基础。已经有了数不清的关于 "Transformer 如何工作" 的核心结构图表。 但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示。当研究者对于 Transformer 如何工作抱有兴趣时，直观的获取他运行的机制变得十分有用。 Thinking Lik ......