526互联

transformers retentive networks视觉

【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记

将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
Transformer SAM 笔记 Fast CNN

centos7.9重启网卡提示Failed to start LSB: Bring up/down networking.

前几天给一台机器状态centos7.9系统，设备有2个网口，今天重启网卡一直失败， 查看network状态，怀疑是eth0网卡有问题 查看eth0的网卡配置，发现是eth0网卡的BOOTPROTO=dhcp，且ONBOOT=yes，但eth0网口没插网线，这导致重启网卡时，一直重启eth0，但是没插 ......
网卡 networking centos7 centos Failed

华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》

论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......
学术成果 medium-range forecasting Accurate networks

关于 Chrome 开发者工具 Network 面板里观察到的 net ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 错误

我在 Chrome 访问一个网站时，在 Chrome 开发者工具 Network 面板里观察到的 net ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 错误： net::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 这种错误通常会在你试图访问的网站的 SSL 证书存在问题时出现。 S ......
ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID 开发者 AUTHORITY 面板 错误

Transformer 相关资料列表

Transformer 相关资料列表 Encoder-Decoder框架 1 Transformer 模型 1 连续词袋模型（CBOW） Word2vec Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解 Transformer 模型中的positional ......
Transformer 资料

HuggingFace机器视觉学习

Hugging Face 中计算机视觉的现状：https://huggingface.co/blog/zh/cv_state 从0开始 timm 库的 quickstart https://huggingface.co/docs/timm/quickstart 例子中通过调用模型 mobilenet ......
HuggingFace 视觉 机器

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer

自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
Transformer 深度 Pytorch 10.7 10

目标识别、目标追踪等计算机视觉技术在视频监控领域的应用

随着科技的不断进步和发展，人们的科技意识也在不断提高，人工智能技术也在逐渐改变着人类的生产和生活方式，尤其是在安防监控领域，人工智能技术的落地应用越来越多。 计算机视觉技术是指设备能够“看到”它正在进行的操作，并根据它所看到的情况做出快速的决策。计算机视觉使用全新的人工智能技术，使设备能够观察和分析 ......
目标 视频监控 视觉 领域 计算机

pytorch(11.2) Transformer 代码

......
Transformer pytorch 代码 11.2 11

长程 Transformer 模型

Tay 等人的 Efficient Transformers taxonomy from Efficient Transformers: a Survey 论文 本文由 Teven Le Scao、Patrick Von Platen、Suraj Patil、Yacine Jernite 和 Vic ......
Transformer 模型

给react native 添加transform translateY动画报错：Transform with key of "translateY" must be a number:{translateY“:0}

初学react native，想实现一个相机扫描功能时，报错，报错描述如标题 这是我的主要逻辑代码 const fadeAnim = useRef(new Animated.Value(0)).current; const move = () => { fadeAnim.setValue(0); A ......
translateY 画报 quot Transform transform

大语言模型基础-Transformer模型详解和训练

一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
模型 Transformer 语言 基础

GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks

目录概符号说明GraphPrompt代码 Liu Z., Yu X., Fang Y. and Zhang X. GraphPrompt: Unifying pre-training and downstream tasks for graph neural networks. WWW, 2023. ......
Pre-Training GraphPrompt Downstream Unifying Networks

2023ACMMM_Mutual Information-driven Triple Interaction Network for Efficient Image Dehazing

一. Motivation 之前网络存在的缺点： 1. 使用的有限的频域信息 2. 不充足的信息交互 ： (1) 第一阶段的输出直接作为第二阶段的输入，忽略了中间特征从早期到后期的传播 (2) 在编码器解码器结构同尺度之间进行特征融合，忽略了阶段内和跨阶段的跨尺度信息交换 3. 严重的特征冗余：中间 ......
Information-driven ACMMM_Mutual Information Interaction Efficient

GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......
Pre-Training Generative Networks Training GPT-GNN

transform

python中_call_的用法： 可以不用使用.方法名的形式调用。直接在括号里面加双引号写入参数 ......
transform

8.Transformer模型

1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......
Transformer 模型

pytorch(10.5) Transformer 用到视觉模块

ViT｜ Vision Transformer ｜理论 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 1 不用卷积神经网络那些东西（CNN）了全部用Transforme 。 2 大规模数据训练，小规模数据应用。 3 效果相当 计算训练资源更少。 转换思想 224*224像素图像 - 单个像素（视为一个词to ......
Transformer 模块 视觉 pytorch 10.5

2023ICLR_SFNet: Selective frequency network for image restoration

1. 在运行SFNet代码时，前后代码保持不变，运行两次结果发生变化, 把下面这段代码注掉就可以保持前后两次运行结果一致，不确定是否是nn.BatchNorm2d计算均值和方差导致 class dynamic_filter(nn.Module): def __init__(self, inchann ......
restoration ICLR_SFNet Selective frequency network

Transformer王者归来！无需修改任何模块，时序预测全面领先

前言 最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角——无需修改任何模块，即可实现Transformer在时序预测任务上的全面领先！ 本文转载自新智元 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 ......
时序 Transformer 王者 模块

echarts中数据集(dataset)和数据转换(transform)联合使用,无需转换常见后台返回的对象数组JSON,实现折线堆叠图

1 let monitorContainer: HTMLElement; 2 let monitorChart: echarts.ECharts; 3 onMounted(() => { 4 monitorContainer = document.getElementById('graduatedI ......
折线 数据 数组 transform 后台

Transformer一作来卷多模态！学术图表也能看懂，100毫秒极速响应｜免费试玩

前言 最近多模态大模型是真热闹啊。这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源，模型权重在Hugging Face上可以看到。 本文转载自量子位 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 ......
模态 试玩 图表 Transformer 学术

Transformer-based Encoder-Decoder Models

整理原链接内容方便阅读 https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Encoder_Decoder_Model.ipynb title: "Transformer-based Enco ......
Transformer-based Encoder-Decoder Transformer Encoder Decoder

基于双目立体视觉的物体体积测量研究_范徐萌.

基于双目立体视觉的物体体积测量研究[D].中国矿业大学,2021. 双目相机的选型： 双目平行式：便于标定，运算简单 视角较小，如果距离物体较近，且两个相机的基线距离不合适的话会出现盲区，对基线的选择要求较高。 双目汇聚式：可以调整相机光轴之间的夹角，不存在盲区问题 模型较为复杂，计算量大，不易于标 ......
双目 物体 体积 立体 视觉

Matching Network算法概述

什么是Matching Network 1. 论文地址：Matching Networks for One Shot Learning 2. 简介：基于Metric Learning部分思想，使用外部记忆来增强网络，提高网络的学习能力。 3. 创新点 借鉴了注意力和外部记忆方面的经验来搭建网络 基于 ......
算法 Matching Network

【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks

原始题目：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译：DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间：2020年07月 平台：International Journal of Forec ......
autoregressive Probabilistic forecasting recurrent networks

PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用

前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 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 ......
模型 视觉 速度 PyTorch 代码

centos7 执行 systemctl restart network 报错解决

问题描述： 安装虚拟机器-->安装centos7 x64,使用MobaXterm_Personal_23.2.exe 连接centos, 报错如下图： Job for network.service failed because the control process exited with err ......
systemctl centos7 restart network centos

课程一第四周：Deep L-layer neural network

Deep L-layer neural network What is a deep neural network? 深层的神经网络就是包含了更多隐藏层的神经网络。 从某种意义上来说，logistic regression可以称为一层的神经网络“1 layer NN”。当计算神经网络的层数，通常将输 ......
L-layer network 课程 neural layer

论文阅读：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer

摘要 Knowledge distillation becomes a de facto standard to improve the performance of small neural networks. 知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。 Most of the previo ......
Distillation Target-aware Transformer Knowledge Target
共990篇  :9/33页 首页上一页9下一页尾页