transformers retentive networks视觉
DPABInet做 Network Contruction时一直报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”
DPABInet模块做 Network Contruction时一直显示报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”，是因为没有将FSLNets导入路径，所以找不到该函数。 但是按照FSL的官方链接FSLNets - FslWiki (ox.ac.uk)又一直加载不出安装包的下载，于是 ......
重新审视Transformer：倒置更有效，真实世界预测的新SOTA出现了
前言 反转Transformer，变成iTransformer。 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 ......
“Job for network.service failed because the control process exite”问题
[root@node3 ~]# service network restart Restarting network (via systemctl): Job for network.service failed because the control process exited with err ......
整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》
DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向，整理最近的一篇 2019 年的论文，作为总结思考！ 论文介绍 该论文是一篇 2019 年，有关基于可视化进行强化学 ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好，但是复杂度很高，主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用
机器视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域，重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中，计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚拟环境。这包括对现实世界的感知、建模和模拟，以及将虚拟物体与现实世界中的物体进行交互。例如，ZED深 ......
2023-8-24 Pyramid Vision Transformer 2023人工智能大会青年科学家论坛
Pyramid Vision Transformer | 2023人工智能大会青年科学家论坛 王文海 香港中文大学 首次将多层次金字塔结构引入视觉变化网络 研究动机 | 方法 | 感受野，模型权重->表征能力 | 结构输出->适用面 | | | | | | CNN | 局部固定 | 金字塔多尺度 | ......
实时目标检测与跟踪：机器视觉的挑战与机遇
实时目标检测与跟踪是机器视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到在视频或图像序列中准确地定位和跟踪多个目标对象。这个任务具有很高的挑战性，同时也带来了许多机遇。 挑战：1. 复杂背景：目标检测与跟踪需要在复杂的背景中准确地识别和定位目标对象。这需要算法能够有效地处理遮挡、光照变化、背景干扰等问题。2. ......
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
机器视觉在生产线上的应用：提高生产效率和产品质量
机器视觉在生产线上的应用可以提高生产效率和产品质量。 首先，机器视觉可以用于零件的识别和分类。通过图像识别技术，机器可以自动识别零件的特征，确保在生产过程中使用正确的零件，避免错误和浪费。这不仅可以提高生产效率，还可以减少废品率，提高产品质量。 其次，机器视觉可以用于生产线上的产品质量检测。通过图像 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
机器视觉在农业、医疗等领域的应用与拓展
机器视觉在农业、医疗等领域有着广泛的应用和拓展，以下是具体的介绍： 在农业领域，机器视觉技术可以用于农作物生长状态监测、品质检测、产量预测等方面。通过对农作物的生长状态进行实时监测，可以及时发现病虫害、营养不足等问题，采取相应的补救措施，提高农作物的质量和产量。同时，机器视觉技术还可以用于农产品质量 ......
docker compose配置 network
docker-compose配置networks 默认网络 例如, 假设有一个项目，目录名myapp, docker-compose.yml 配置如下: version: "3" services: web: build: . ports: - "8000:8000" db: image: post ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
【专题】2023工业视觉技术与应用白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34132 自18世纪中期工业革命以来，人类进入工业社会。在历次工业革命中，人类通过发明创造和管理革新，改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化，人际关系和社会结构也得以重塑。如今，数字化技术的发展为工业注 ......
ZEGO 教程 | RTC + AI 视觉的最佳实践（移动端）
摘要：帮助开发者在音视频场景中快速获得 AI 视觉功能 —— 美颜、滤镜、背景抠图等。 文｜即构 Native SDK 开发团队 Z世代作为社会新的消费主力，追求个性、热爱新奇事物，青睐与酷炫新奇的玩法、紧跟娱乐潮流。AI+音视频的结合，作为在音频和视频之外第三个场景玩法创新的支撑点，刚好迎合 ......
Literature Survey about Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter
This is a literature survey about the paper of Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter. ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
影响机器视觉精度的关键因素
1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）时，可以使用长波长的颜色，例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......
network提示use --host to expose
项目运行之后，想要通过局域网ip访问项目，无法访问： 查了一下问题，没有配置netWork，在vite.config.ts如下配置，就可以了 server: { host: '0.0.0.0' } 有问题欢迎交流！！！ ......
Graph Neural Networks with Adaptive Residual
目录概符号说明AirGNN代码 Liu X., Ding J., Jin W., Xu H., Ma Y., Liu Z. and Tang J. Graph neural networks with adaptive residual. NIPS, 2021. 概 基于 UGNN 框架的一个更加鲁 ......
即构发布 | 移动端实时超分辨率技术，迭代视觉新体验
超分辨率（Super Resolution，简称 SR），是计算机视觉的一个经典应用。SR 是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，简单来说就是通过 AI 算法来放大原有图像的分辨率以达到提升画质的效果。在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视... ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Swin-transformer论文阅读笔记（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）
论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者：Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......
virtualbox 安装 本地redis和mysql环境，用nat network模式
1. 安装centos 7.9 ，关闭selinux 和firewalld，否则连不上。 2. 配置网卡，ip需和nat network配对 TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="none" BROWSER_ONLY="no" BOOTPROTO="static" DEFROU ......
视觉惯性SLAM
IMU基本模型 IMU信号本身带有误差，为了更好的在优化问题中使用IMU信号，一般需要建立IMU误差模型（IMU对实际运动的观测和实际的运动的值之间的误差）。其中，最常用的是将其误差模型简化为偏移和测量噪声两个部分。 则，角速度和加速度的观测值一般被表示为： \[\tilde{\boldsymbol ......
Is Homophily a Necessity for Graph Neural Networks?
目录概 Ma Y., Liu X., Shah N. and Tang J. Is homophily a necessity for graph neural networks? ICLR, 2022. 概 探究 Homophily 假设 (即相互连接的结点相似) 对于 GCN 发挥效果是否是必须 ......
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 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。 ......
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......