从DETR到Mask2former(2): 损失函数loss function

断掉调试。与此同时,数据的label的前处理也比较麻烦。本文中提供的代码做好了数据标签的预处理,可以在中间打断点调试,观察每部分损失函数究竟是如何计算的。 首先,从hugging face的transformers库中拿出detr segmentation的model,并准备数据,数据是coco dataset数据集的panoptic,根据coco的json文件和mask图片,制作label: from ...

距离场和距离变换:distance_transform

一、说明         你知道图像处理的骨架这个概念吗?如果知道,你能解释清楚什么算法生成骨架吗?从一堆横竖叠加的扑克牌中,你能整理出几张牌,并保存牌的花色信息吗?如果您对上述提问存在疑虑,那么就好好看看本文吧。 二、距离变换描述 2.1 提出距离场的概念         距离变换,也称为距离图或距离场,是数字图像的派生表示。该术语的选择取决于对所讨论对象的观点:初始图像是否被转换为另一种...

clang-format对代码风格格式化

参考链接 官方参考 clangformat——代码规范的最好伙伴 clang-format的介绍和使用 入门博客参考 介绍 Clang-Format可用于格式化(排版)多种不同语言的代码。其自带的排版格式主要有:LLVM, Google, Chromium, Mozilla, WebKit等,若-style=google,则表示应用Google的格式化风格. linux 安装: sudo apt ins...

从DETR到Mask2Former(3):masked attention的attention map可视化

Mask2Former的论文中有这样一张图,表示masked attenion比cross attention效果要好 那么这个attention map是怎么画出来的? 在mask2attention的源代码中 CrossAttentionLayer这个类中,在forward_post函数中做如下修改: def forward_post(self, tgt, memory, memory_mask: O...

简单易懂的理解 PyTorch 中 Transformer 组件

目录 torch.nn子模块transformer详解 nn.Transformer Transformer 类描述 Transformer 类的功能和作用 Transformer 类的参数 forward 方法 参数 输出 示例代码 注意事项 nn.TransformerEncoder TransformerEncoder 类描述 TransformerEncoder 类的功能和作用 Transform...

在Qt代码中使用Windows事件机制WaitForMultipleObjects、SetEvent

indows系统,也可以用windows事件来代替Qt的信号槽,本篇博客来介绍这种用法。 首先需要介绍本篇本篇博客需要用到的几个Windows API: 一、需要用到的Windows API WaitForMultipleObjects WaitForMultipleObjects 是 Windows API 中一个用于同步操作的函数。它主要用于等待多个同步对象(如事件、互斥锁、信号量等)中的任何一个或全...

C#VB.net如何增加WinForms中复选框的大小?

如何增加.Net WinForm中复选框的大小。我尝试了“高度”和“宽度”,但它不会增加Box的大小。   最佳答案   复选框的大小在Windows窗体内是硬编码的,您不能将其弄乱。一种可能的解决方法是在现有复选框的上方绘制一个复选框。这不是一个很好的解决方案,因为自动调整大小无法按原样工作,并且文本对齐困惑了,但是可以使用。   在您的项目中添加一个新类,并粘贴以下代码。编译。将新控件从工具箱的顶部拖...

Transformer架构和对照代码详解

1、英文架构图 下面图中展示了Transformer的英文架构,英文架构中的模块名称和具体代码一一对应,方便大家对照代码、理解和使用。 2、编码器 2.1 编码器介绍         从宏观⻆度来看,Transformer的编码器是由多个相同的层叠加⽽ 成的,每个层都有两个⼦层(⼦层表⽰为sublayer)。第⼀个⼦层是多头⾃注意⼒(multi-head self-attention) 汇聚;第⼆个⼦层是...

详细介绍如何微调 T5 Transformer 模型:用于构建 Stack Overflow 标签生成器的 Text2Text 传输转换器-含源码

(NLP) 领域,T5(文本到文本传输转换器)模型已成为一种多功能模型。针对特定任务对该模型进行微调可以释放其全部潜力,使其成为人工智能爱好者和专业人士的一项关键技能。本文深入研究了T5 Transformer 模型的微调,特别是针对基于 Stack Overflow 问题生成标签的任务。 我们将结合使用问题标题和内容,探索如何定制 T5 模型以在这项任务中表现出色。我们对“Fine Tuning T5...

四元数傅里叶变换(Quaternion Fourier Transforms) 在信号和图像处理中的应用

引言: 信号和图像处理是现代科学和工程领域中非常重要的一个方向,它涉及到对信号和图像进行分析、压缩、增强和恢复等操作。传统的信号和图像处理方法主要依赖于傅里叶变换和滤波器等工具,但这些方法在处理复杂系统时存在一定的局限性。近年来,四元数傅里叶变换作为一种新兴的数学工具,被广泛应用于信号和图像处理领域。本文将介绍四元数傅里叶变换的基本概念和原理,并探讨其在信号和图像处理中的应用。 一、四元数傅里叶变换的基本...
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