transformers retentive networks视觉

AI视觉识别有哪些工业应用

AI视觉识别涵盖多种应用,如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。 ......
视觉 工业

nn.transformer

torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
transformer nn

视觉VO(11-2-1)orb-slam 地图点到位姿边 -- 闭环处的 Sim3 位姿优化 闭环线程

不用于前面的3D-位姿,这里的地图点投影到了相机归一化世界坐标系,然后相互投影重投影误差 ......
闭环 线程 orb-slam 视觉 地图

视觉VO(11-3-2)orb-slam 位姿到位姿边 --全局位姿图优化 代码

https://blog.csdn.net/weixin_46135347/article/details/120160599?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~de ......
全局 orb-slam 视觉 代码 slam

视觉VO(11-3)orb-slam 位姿到位姿边 --全局位姿图优化

完整推导过程 1伴随性质https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51773578 2 BCH近似http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/bib/barfoot_ser17.pdf 3-2 Adjoint Mat ......
全局 orb-slam 视觉 slam orb

[Codeforces] CF1506C Epic Transformation

Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了,但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),你可以对其进行下列操作: 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
Transformation Codeforces 1506C 1506 Epic

呼吸灯的实现 用transform和animation实现

实现前端呼吸灯效果,录音效果 效果图如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
transform animation

Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering

目录概符号说明DSF代码 Guo J., Huang K, Yi X. and Zhang R. Graph neural networks with diverse spectral filtering. WWW, 2023. 概 为每个结点赋予不同的多项式系数. 符号说明 \(\mathcal{ ......
Filtering Networks Spectral Diverse Neural

视频监控中的智能算法与计算机视觉技术

视频监控技术是监控领域必不可少的一部分,智能监控的发展就是建立在视频监控之上的,随着科技的发展,视频监控也在不断升级,不仅融合了网关的智能分析算法,更是结合图像处理、画质优化等多项技术。 ......
视频监控 算法 视觉 智能 计算机

Firefox developer tools truncates long network response, Chrome does not show

Firefox developer tools truncates long network response, Chrome does not show Firefox dev tools network inspector still truncates responses to 1MB by ......
developer truncates response Firefox network

【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer

ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 场景文本端到端识别任务中,检测和识别两个任务的协同作用十分关键,然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用(shared backbone, shared encoder, shared quer ......

打败VIT?Swin Transformer是怎么做到的

https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中,我们介绍过VIT(Vision Transformer) ,它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上,取得了比肩ResNet的效果,成功证明了Transf ......
Transformer Swin VIT

Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited

目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......

视觉差缓动效果的轮播--React版

React实现视觉差效果缓动轮播 效果如下(图片帧率低看起来有点卡顿,看个大概就行): 分享一下思路: 1.正常引入一个轮播组件(站在巨人肩膀省时省力),去除指示点、引导箭头等不需要的元素,有些组件支持配置,不支持就手动覆盖CSS样式了 2.找到组件中用于显示展示当前图片的类名 3.添加transf ......
视觉 效果 React

动手学深度学习----计算机视觉

向着吃点心的时刻出发!——久岛鸥 锚框 数据集: 首先人手动在图片数据中进行标注,标注的有物体的类型,物体对应的框(框的位置) 框的位置表示方式很多,如左上角x,左上角y,高,宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框,锚框是我们程序生成的,经过我们的处理需要与真实框进行匹配,并算出于真正框的偏移 这个 ......
深度 视觉 计算机

视觉VO(11-1)位姿图优化-SE3-error=Tjw.inv*Tij*Tiw

1 基本资料 https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51773578 2推导公式 2-1 结论 2-2 slam14讲解推导 伴随性质利用 伴随性质利用 其中用到了近似 https://github.com/b51/CeresSim3Op ......
SE3-error 视觉 error SE3 Tjw

如何给vite代理的network中显示代理地址

vite 代理的项目,一般看不到代理的目标地址 如图: 如果要查看代理的目标地址,本文提供两种方式 1,configure配置 如图,通过configure,我们可以拿到proxy代理实例,通过注册on事件,可以在回调函数里面拿到目标地址和请求的路径,从而设置header 2, bypass配置 其 ......
network 地址 vite

CF1506C Epic Transformation

CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了,但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),你可以对其进行下列操作: 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
Transformation 1506C 1506 Epic CF

记录--居中为什么要使用 transform?

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题,其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多,比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现,垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
transform

论文阅读笔记:Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning

标题:重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景: 问题背景:原型网络是一种流行的小样本学习方法, 其网络简单而直观,对于小样本学习问题有着较好的表现,尤其是在图像分类等领域。 存在问题:然而,当推广到跨领域的少样本分类任务时,其性能出现了大幅度下降,这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机: ......

无依赖安装sentence-transformers

安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......

爬虫获取网页开发者模式NetWork信息

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using OpenQA.Selenium; using ......
爬虫 开发者 NetWork 模式 网页

激发创新,助力研究:CogVLM,强大且开源的视觉语言模型亮相

激发创新,助力研究:CogVLM,强大且开源的视觉语言模型亮相 CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型(VLM)。CogVLM-17B 拥有 100 亿视觉参数和 70 亿语言参数。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模态基准测试上取得了 SOTA 性能,包括 NoCaps、Flicker ......
模型 视觉 语言 CogVLM

How Powerful are Spectral Graph Neural Networks?

目录概符号说明Spectral GNNChoice of Basis for Polynomial FiltersJacobiConv代码 Wang X. and Zhang M. How powerful are spectral graph neural networks? ICML, 2022 ......
Powerful Networks Spectral Neural Graph

After Effects 2024:打造引人入胜的视觉效果 mac/win版

After Effects 2024是一款由Adobe公司开发的视频特效和动画制作软件,是专业影视制作领域的必备工具之一。它可以帮助用户在Windows或Mac操作系统上创建各种类型的视频动画和特效,包括2D和3D合成、动画、色彩校正、音频合成等等。 点击获取After Effects 2023 A ......
引人入胜 视觉 效果 Effects After

【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning

会议:IJCAI,时间:2023,学校:1 中国科学院计算机网络信息中心,北京 2中国科学院大学,北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室,澳门 4 香港科技大学(广州),广州 5 佛罗里达大学计算机科学系,奥兰多 摘要: 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法,即自适应路径-记忆网 ......

神经网络入门篇:神经网络的梯度下降(Gradient descent for neural networks)

神经网络的梯度下降 在这篇博客中,讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\),\(b^{[1]}\),\(W^{[2]}\),\(b^{[2]}\)这些参数,还有个\(n_x\)表示输入特征的个数,\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数,\(n^{[2]} ......
神经网络 神经 梯度 网络 Gradient

视觉VO(10-5)orb-slam用到的边

一共三种边 EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose() EdgeSE3ProjectXYZ() // g2o - General Graph Optimization // Added EdgeStereoSE3ProjectXYZ (project using focal_length ......
orb-slam 视觉 slam orb 10

How Attentive are Graph Attention Networks?

目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
Attentive Attention Networks Graph How