restormer: efficient transformer for high-爱代码爱编程
Abstract 由于卷积神经网络(CNN)在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好,因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近,另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务上表现出了显着的性能提升。虽然 Transformer 模型弥补了 CNN 的缺点(即有限的感受野和对输入内容的不适应性),但其计算复杂度随空间分辨
代码编织梦想
Abstract 由于卷积神经网络(CNN)在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好,因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近,另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务上表现出了显着的性能提升。虽然 Transformer 模型弥补了 CNN 的缺点(即有限的感受野和对输入内容的不适应性),但其计算复杂度随空间分辨
Stable Diffusion是一种强大的文本到图像生成模型,其效果在很大程度上取决于输入的提示词(Prompt)。以下是一些关于如何编写有效的Stable Diffusion Prompt的秘诀: 明确描述:尽量清晰地描述你想要的图像内容。使用具体的名词、形容词和动词,以便模型更好地理解你的意图。例如,如果你想生成一张秋天的森林图片,可以写“秋天
1.代码下载地址GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 2.准备自己的数据集 这里数据集我以SAR数据集为例 具体的下载
A Surgeon Preference-Guided Autonomous Instrument Tracking Method With a Robotic Flexible Endoscope Based on dVRK Platform Authors: Yisen Huang , Jian Li, Xue Zhang, Student Me
文章目录 Federated Reinforcement Learning for Collective Navigation of Robotic Swarms1. 背景1.1 集群机器人技术仿生背景1.2
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引言 在数字多媒体的时代,人们对于互动性和个性化视频内容的需求不断增长。阿里巴巴的EMO(Emote Portrait Alive)模型,作为一项前沿的人工智能技术,正引领着这一领域的革新之路。 EMO模型概述 EMO模型是阿里巴巴智能计算研究院通过深度学习技术研发的一款强大的视频生成工具。它能够仅凭一张静态图片和一段
文章目录 研发数字化从AI大模型向通用人工智能发展从单角色辅助到端到端辅助AI + 开发工具 2.0跨学科融合个性化和精准化安全性和可靠性的提升 2024年AI辅助研发的趋势将更加明显,其潜力得
更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/docs 下面是用 Relay 编译 Keras 模型,并将其部署到 Android 设备上的示例: import os import numpy
概要 随着计算机技术的飞速发展,图像技术在各领域的研究和应用日渐深入和广泛。opencv是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像处理。本文旨在对opencv进行一个快速全面简介
1. 决策数模型搭建 1.1 数据预处理 客户违约预测模型的目的是通过已有的客户信息和违约表现来搭建合适的模型,从而预测之后的客户是否会违约。首先通过pandas库读取数据相关知识读取客户的证信数据以及其交易表现,即是否违约记录,代码如下: 运行结果如下表所示,其中共有1000组历史数据,其中前400个为违约客户数据,后600个为
前言 这一章主要介绍机器学习在金融领域一个重要应用:客户违约预测模型的搭建,其所用到原理为机器学习中的决策树模型。通过本章的学习,您能了解在信息时代下金融风险控制的新手段,并对机器学习有一个初步的了解。 1. 机器学习在金融领域的应用 说到机器学习(Machine Learning),有的读者可能会感觉比较陌生,然而说到Alpha
目录 背景: (1)Ha_NeRF论文解读 (2)Ha_NeRF源码复现 (3)train_mask_grid_sample.py 运行 train_mask_grid_sample.py解读 1 NeRFSystem 模块 2 forward()详解 3 模型训练tranining_step()详解 4 模型验证validatio
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现在看网上的很多 YOLOv1 的代码实现,基本都是使用新的 backbone,例如 ResNet 或者 VGG 来实现的,因为这些后面的通用的 backbone 可能比较方便的获得预训练模型,不需要从头开始训练。 但是我
Task-balanced distillation for object detection用于目标检测的任务平衡蒸馏 摘要 主流的目标检测器通常由分类和回归两个子任务组成,由两个并行头部实现。这种经典的设计范式不可避
两种情况: 1.如果上次的指定训练轮次(epochs)没跑完就意外中断了,直接在在命令行中加上 --resume + 上一次训练中last.pt的路径 例如: python train.py --resume runs/exp2/weights/last.pt 也可以只写--resume后面不跟路径参数,程序会自动找到runs目录下
文章目录 1 调试处理2 为超参数选择合适的范围3 超参数调试的实践4 归一化网络的激活函数5 将Batch Norm拟合进神经网络6 Batch Norm为什么会奏效?7 测试时的Batch Norm8 So
目录 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 亮点与优势: 二、实际运行效果: 三、部分程序: 四、完整程序下载: 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 本代码基于Matlab平台编译,将WOA(鲸鱼群算法)与GRU(门控循环单元神经网络)结合,进行多输入数据时序预测 输入训练的数据包含8个特征,1个响应值,即通过8个输入
文章目录 从数据中学习损失函数均方误差(MSE)交叉熵误差mini_batch学习mini_batch版交叉熵误差的实现 梯度概念梯度法神经网络的梯度 从数据中学习 神经网络的"学习"的