涨点技巧:Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 Demystify Transformers & Convolutions ,提升小目标检测精度

Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks 论文:https://arxiv.org/pdf/2211.05781.pdf 视觉转换器最近的成功激发了一系列具有新颖特征转换范例的视觉主干,这些范例报告了稳定的性能增益。尽管新颖的特征转换设计通常被认为是收益的来源,但一些主干可能受益于先进的工程技术,这使得很难确定关键特征转换算子...

YOLOv5/v7 更换骨干网络之 SwinTransformer

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文介绍了一种新的视觉Transformer,称为Swin Transformer,它可以作为计算机视觉通用的骨干网络。从语言到视觉的转换中,适应Transformer所面临的挑战源于两个领域之间的差异,如视觉实体尺度的巨大变化和图像...

上篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测

的共型预测 (Conformal Prediction) 框架。方法的选择不会影响到建模,因此通常可以将其视为另一个超参数。通过采用经验均值或中值,人们总是可以将概率模型转变为点预测模型。时间序列 Transformer正如人们所想象的那样,在对本来就连续的时间序列数据建模方面,研究人员提出了使用循环神经网络 (RNN) (如 LSTM 或 GRU) 或卷积网络 (CNN) 的模型,或利用最近兴起的基于 Trans...

【自然语言处理】【大模型】用于大型Transformer的8-bit矩阵乘法介绍

原文地址:A Gentle Introduction to 8-bit Matrix Multiplication for transformers at scale using transformers, accelerate and bitsandbytes 一、简介 ​ 语言模型正变的越来越大,PaLM已有有540B的参数量,而OPT、GPT-3和BLOOM则大约有176B参数量。下图是近些年语言模型的尺寸。 ...

NLP论文RoFormer(含源码)中文解读:具有旋转式位置嵌入的增强型transformer模型(一场相对革命)

3.3、公式推导 3.4、源码解释 GPT-NeoX(PyTorch) 网状变压器 JAX (JAX) 4、 对比实验 参考文献 1、论文与源码 RoFormer匹配或超过了目前可用于将位置信息注入transformer的所有其他方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.09864 实现源码:https://github.com/ZhuiyiTechnology/roforme...

【机器学习】李宏毅——Transformer

Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型,而且输出的向量的长度并不能够确定,应用场景如语音辨识、机器翻译,甚至是语音翻译等等,在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等,在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量,输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下: 也就是有一个Encoder和一个Decoder,将输入的...

编译robotics_transformer

to$ ls t2r_pb2.py  t2r.proto 可以看出成功编译出来了python文件 (google_RT1) robot@robot:~/ref$ python -m robotics_transformer.tokenizers.action_tokenizer.test2022-12-16 10:54:58.365470: I tensorflow/core/platform/cpu_feature...

Transformer Memory as a Differentiable Search Index论文阅读

本文证明了信息检索可以通过一个Transformer来完成,其中关于语料库的所有信息都被编码在模型的参数中。为此,我们介绍了可区分搜索索引(Differentiable Search Index,DSI),这是一种新的范式,它学习一种文本到文本的模型,将字符串查询直接映射到相关的文档;换句话说,DSI模型只用它的参数就能直接回答查询,极大地简化了整个检索过程。 我们研究了如何表示文档及其标识符的变化、训练程序的变化以...

ASFormer:Transformer for Action Segmentation论文阅读笔记

摘要 为了解决动作分割类问题,作者设计了一个高效的基于transformer的动作分割任务模型,ASFormer,该模型具有以下三个特征: (i)由于特征的高局部性,作者明确地引入了局部连通性归纳先验。它将假设空间限制在一个可靠的范围内,有利于动作分割任务用较小的训练集学习适当的目标函数。 (ii)作者应用了一个预定义的层次表示模式,可以有效地处理长输入序列。 (iii)作者仔细设计了解码器,以细化来自编码器的初始预...

Transformer网络

Transformer网络可以利用数据之间的相关性,最近需要用到这一网络,在此做一些记录。 1、Transformer网络概述 Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务,这里解释的也主要基于这一任务展开。 在 Transformer 出现之前,递归神经网络(RNN)是自然语言处理的首选解决方案。当提供一个单词序列时,递归神经网络(RNN)将处理第一个单词,并将结果反馈到处理下一个单词的...
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