使用 Hugging Face Transformer 微调 BERT
微调 BERT有助于将其语言理解能力扩展到更新的文本领域。BERT 的与众不同之处在于它能够掌握句子的上下文关系，理解每个单词相对于其邻居的含义。我们将使用 Hugging Face Transformers 训练 BERT，还将教 BERT 分析 Arxiv 的摘要并将其分类为 11 个类别之一。 为什么微调 BERT 很重要？ 虽然预训练的 BERT 模型很强大，但它是一个通用工具。它理解语言，但不适合任...
RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023
腾讯优图/浙大/北大提出：重新思考高效神经模型的移动模块 重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一，归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发，作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代...
一键AI高清换脸——基于InsightFace、CodeFormer实现高清换脸与验证换脸后效果能否通过人脸比对、人脸识别算法
前言 AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于制造虚假的视...
用 Pytorch 自己构建一个Transformer
一、说明 用pytorch自己构建一个transformer并不是难事，本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表，再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表，让它们模拟翻译过程，transformer全部用pytorch实现，具备一定实战意义。 二、论文和概要 在本教程中，我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani...
chatgpt技术总结（包括transformer，注意力机制，迁移学习，Ray，TensorFlow，Pytorch）
此，旧有技术的可用性，让各大厂嗅到了快速发展的商机，纷纷跑步入场。 首先我们要了解chatgpt是一种自然语言处理模型，也可以理解为文本生成模型。在框架上chatgpt采用了transformer框架，这种框架又被称作变形金刚，因为相对于CNN只能处理空间信息，像图像处理，目标检测等。RNN只能处理时序信息，像语音处理，文本生成等，transformer对空间信息和时序信息皆可处理，而且在时序...
HuggingFace Transformers教程（1）--使用AutoClass加载预训练实例
知识的搬运工又来啦 ☆*: .｡. o(≧▽≦)o .｡.:*☆ 【传送门==>原文链接:】https://huggingface.co/docs/transformers/autoclass_tutorial 🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚛🚜🚘🚔🚖🚍🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚 由于存在许多不同的Transformer架构，因此为您的检查点（checkpoint）创建一个可能很具有挑战性。作为🤗Transfor...
【多目标跟踪】 TrackFormer 耗时三天 单句翻译！！！
【多目标跟踪】 TrackFormer 耗时三天 单句翻译！！！ TrackFormer: Multi-Object Tracking with Transformers Abstract The challenging task of multi-object tracking (MOT) re-quires simultaneous reasoning about track initializatio...
Transformer和attention资料
（1）注意力的理解心得_注意力机制加在cnn的什么位置_Fly-Pluche的博客-CSDN博客 （2）https://www.zhihu.com/question/291446237/answer/2571450742 （3） 【Attention九层塔】注意力机制的九重理解 - 知乎 （4） 注意力的理解心得 - 掘金 （5）深度学习中的各种注意力机制-CSDN博客 （6）https://github...
从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算...
SG-Former：具有进化Token重新分配的自引导Transformer
文章目录 摘要 1、简介 2、相关研究 3、方法 3.1、概述 3.2、自引导注意力 3.3、混合尺度注意力 3.4、Transformer块 3.5、Transformer架构变体 4、实验 4.1、ImageNet-1K的分类 4.2、目标检测和实例分割 4.3、ADE20K上的语义分割 4.4、消融实验 5、结论 摘要 https://arxiv.org/pdf/2308.12216.pdf Visi...