transformers retentive networks视觉
机器视觉中的图像增强与对比度调整技术
在机器视觉中，图像增强与对比度调整技术是常用的方法，旨在改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合人眼观察或机器分析识别的形式。 图像增强技术可以针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征。例如，可以扩大图像中不同物体特征之间的差别 ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
前言 本文探讨了来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 本文转载自Deep ......
神经网络入门篇：详解搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
搭建神经网络块 这是一个层数较少的神经网络，选择其中一层（方框部分），从这一层的计算着手。在第\(l\)层有参数\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，正向传播里有输入的激活函数，输入是前一层\(a^{[l-1]}\)，输出是\(a^{[l]}\)，之前讲过\(z^{[l]} =W^{[l] ......
CSS进阶3-transform 动画-渐变(线性渐变、镜像渐变)-关键帧
1. 动画 介绍：改变盒子在平面内的形态（平移、缩放、旋转、倾斜） 属性： 平移：transform：translate(值1 ，值2);(默认为X轴，translateY--下移) — —平移依然在原来文档流。 移动：transform：translate(值1，值2)；可右斜移动 代码： /* ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
LLM 学习笔记-transformers库的 PreTrainedModel 和 ModelOutput 到底是什么？
闲言碎语 我在刚开始接触 huggingface （后简称 hf） 的 transformers 库时候感觉很冗杂，比如就模型而言，有 PretrainedModel, AutoModel，还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoMode ......
基于Aidlux平台的工业视觉少样本缺陷检测
工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法 面临的挑战及发展 图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性： 训练模型的基础 提高模型性能 降低误判和误诊分险 减少资源浪费 自动标注SAM 模型切换 模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu imp ......
Google Colab 现已支持直接使用 transformers 库
Google Colab，全称 Colaboratory，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 ......
ETL (Extra-Transform-Load)
背景介绍 随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之 ......
Transformer
Attention 什么是注意力机制? 对于人类来说，注意力机制是在注意力有限的情况下，只关注接受信息的一部分，而忽略其他部分。 对于Transformer来说，以NLP为例，注意力机制就是对于当前token来说，为其所在序列中 对任务而言更重要的元素赋予更高权重(注意力)。 感知机可以认为是对不同 ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 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!! ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
transformer中decoder到底是串行还是并行
在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据
前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
使用Aidlux进行工业视觉少样本缺陷检测的实战应用
Aidlux是一个强大的工具，可以帮助我们进行深度学习模型的开发和部署。在这个视频中，我们将会看到如何下载和安装Aidlux，如何使用VSCode远程连接到Aidlux，如何在Aidlux商店中安装Python3.9和OpenCV-Python，以及如何进行模型转换和上传。 首先，我们需要下载和安装 ......
神经网络入门篇：详解深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network）
深层网络中的前向传播 先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。 第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}} {({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({ ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc 设定的参数 bool udp{true};udp/tcp 通信选择 bool downlink{true};AP -> STA : downlink = true / STA -> AP : downlink = false 数据发送方向 ......
论文：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS
题目：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS” (Raffel 和 Ellis, 2016, p. 1) “带有注意力的前馈网络可以解决一些长期记忆问题” (Raffel 和 Elli ......
ElasticSearch之cat transforms API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/transforms?v=true&format=json" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=* ......
20231128 - 重启Centos后无法远程连接，重启网络服务报错：Error:Failed to start LSB: Bring up/down networking
1.https://blog.csdn.net/m0_74953387/article/details/132914306 2.https://blog.csdn.net/weixin_45894220/article/details/130487066 ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
【3D程序软件】SideFX与上海道宁一直为设计师提供程序化 3D 动画和视觉效果工具，旨在创造高质量的电影效果
Houdini是一个 从头开始构建的程序系统 使艺术家能够自由工作 创建多次迭代 并与同事快速共享工作流程 Houdini FX为 视觉特效艺术家创作故事片 广告或视频游戏 凭借其基于程序节点的工作流程 Houdini FX可让 您更快地创建更多内容 从而缩短时间并 在所有创意任务中享受增强的灵活性 ......
关于CCD视觉对位系统+UVW对位平台计算公式算法举例
UVW对位平台介绍：1、这是一种可以实现以平面上任意一点为中心，进行旋转运动的装置，并可沿着任意的方向平移。2、此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起，可以很快完成高精度的纠偏工作，重复定位精度一般可达±1μm；下述算法由平台相对移动量可算出各执行器(U､V､W)的移动量。回转中心(at,bt)指的是 ......
Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理
前言 作者表示，这种全新注意力机制（Sytem 2 Attention）或许你也需要呢。 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 ......
CrossEntropyLoss: RuntimeError: expected scalar type Float but found Long neural network
错误分析 这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float， 但是程序员传入的是Int 。 通常会需要我们去检查传入的 input 和 target 的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常 input 希望是 Float 类型，target 是 Int 类型。 但是通常也许会发现传入的参数是符合 ......