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transforms cesium

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
anchor-free transformer detection Sw-YoloX detector

Cesium开发遇到的问题解决

问题1： 后台缓存收回进程无法释放上下文[/BUSINESS的缓存的[10]%-请考虑增加缓存的最大大小。 原因：出现该问题是Tomcat启动时，占用的缓存较大，Tomcat默认的缓存是10000KB.解决：需要调整Tomcat目录下\conf\context.xml文件中的缓存的最大值，需要添加在 ......
Cesium 问题

Vision Transformer with Super Token Sampling

Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Transformer Sampling Vision Super Token

Bottleneck Transformers for Visual Recognition

Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
Transformers Recognition Bottleneck Visual for

SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation

SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
Squeeze-enhanced Segmentation Transformer SeaFormer Semantic

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
segmentation transformer UNetFormer UNet-like efficient

SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers

SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
Segmentation Transformers Semantic SegViT Vision

BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

vue3使用cesium

1、安装vite-plugin-cesium： npm i -D vite-plugin-cesium 2、 安装cesium： npm i -S cesium 3、vite.config.js中配置如下： import cesium from 'vite-plugin-cesium' plugin ......
cesium vue3 vue

2021-CVPR-Transformer Tracking

Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用，特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而，相关操作本身是一个局部线性匹配过程，导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优，这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......
CVPR-Transformer Transformer Tracking 2021 CVPR

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Transformer Rethinking Improving Encoding Relative

cesium.js入门基础教程四（事件）

事件简介 Cesium中大的事件按照类型进行分类，可以分为如下几种： 鼠标键盘事件 相机事件 数据加载事件 场景加载事件 按照事件的使用方式进行分类，可以分为如下两种： 创建事件处理器Handler并指定事件触发类型定义事件，如与鼠标键盘事件相关的屏幕空间事件处理器ScreenSpaceEventH ......
事件 基础 教程 cesium js

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
卷积 Transformer-Style Conv2Former Recognition Transformer

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解

初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码：https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难： nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大 ......
Transformer Hierarchical Shifted Windows Vision

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet

Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
Segmentation Object-Contextual Representations Transformer Contextual

从滑动窗口到YOLO、Transformer：目标检测的技术革新

本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
Transformer 目标 技术 YOLO

Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer

概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
Instruction-Following Instruction Transformer Multimodal Following

关于UIView transform使用注意点

先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
transform UIView

将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感

前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 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 ......
真实感 Transformer 模型 照片 视频

纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)

近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
卷积 巅峰 Transformer 模型 成就

cesium.js入门基础教程三 （地形）

地形简介 Cesium默认是不包含地形的，准确的说应该是Cesium默认加载的地形是没有起伏效果的，如下图所示，在包含山脉的地区是看不到地形起伏的: 默认使用的地形为 "WGS84 Ellipsoid"： 地形提供者 TerrainProvider 与影像类似，在Cesium中包含了一些地形提供者T ......
地形 基础 教程 cesium js

【学习笔记】transformer 简札

高铁心血来潮逼着自己把这个模型的结构看了一遍，不写下来会忘掉的 Encoder 输入是词向量。 word vector -> [(multihead) self-attention -> forward ]×n-> layer normalization self attention 就是 qkv矩 ......
transformer 笔记

Cesium学习笔记11——坐标量测

代码： 1 var annotations; 2 function axToolCoordinate(layer) { 3 var handler=new Cesium.ScreenSpaceEventHandler(viewer.canvas); 4 annotations=viewer.scen ......
标量 笔记 Cesium

Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）

目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......
论文 Transformer Swin ICCV 2021

cesium.js入门基础教程二 （影像和标注）

影像简介 Cesium加载大的虚拟地球默认是有影像的，如图： 默认使用的影像是 “Bing Maps Aerial”： 影像提供者 ImageryProvider 除了途中列出的一些影像，开发者可以通过Cesium中的ImagerProvider影像提供者类创建所需的影像，Cesium中提供了很多种 ......
影像 基础 教程 cesium js

MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 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 ......
Transformer 模型 能力 结构 MIT

transformer模型

Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
transformer 模型

Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践

Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
Transformer 架构 模型 语言 LLM

[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers

Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
Transformers Replacing softmax Vision 论文

cesium.js入门基础教程

运行环境搭建 下载cesium.js 从https://cesium.com/downloads/下载cesium.js: 在vsCode中建立index.html和index.js，并在index.html中引入index.js： index.html: <!DOCTYPE html> <html ......
基础 教程 cesium js
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