代码编织梦想

<<视觉问答aaai>>2022:an empirical study of gpt-爱代码爱编程

收录情况:AAAI-2022 论文链接:https://arxiv.org/abs/2109.05014 代码链接:https://github.com/microsoft/PICa 文章目录

densecap源码实现_densecap模型-爱代码爱编程

安装Torch 在Ubuntu终端,输入: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; bash install-deps; ./install.sh 接下来会提示是否把torch加入bashrc中,输入yes即可。 上面没有装git的要预

nocaps: novel object captioning at scale -爱代码爱编程

nocaps: novel object captioning at scale (ICCV 2019) ---- baseline paper: nocaps: novel object captioning at sc

论文分享——bottom-爱代码爱编程

文章目录 文章简介1、背景介绍研究背景概念介绍问题描述IC与VQA领域的主要挑战 2、相关研究CNN+RNN体系架构Attention mechanismBottom-Up and Top-Down At

meshed-爱代码爱编程

文章目录 官方源代码参考博客个人流程小结 官方源代码 https://github.com/aimagelab/meshed-memory-transformer 环境:Window11、p

nlp:生成图像的中文摘要-爱代码爱编程

Generate Image Caption   依旧采用十分熟悉的NMT架构,把生成图像描述看作是图像到文本的翻译过程。 架构:   模型的解码器部分主要由注意力层组成:因果自注意力,用于处理生成的文本序列。交叉注

【gaze】generating image descriptions via sequential cross-modal alignment guided by human gaze_vincy_king的博客-爱代码爱编程

Generating Image Descriptions via Sequential Cross-Modal Alignment Guided by Human Gaze Abstract 当说话者描述一幅图像时,他

【image captioning】improve image captioning by estimating the gazing patterns from the caption_vincy_king的博客-爱代码爱编程

Improve Image Captioning by Estimating the Gazing Patterns from the Caption Department of Computer Science, The

transformer之layer normalization与transformer整体结构_安静到无声的博客-爱代码爱编程

1. 前言 按照顺序将要介绍Layer Normalization,谈起这个模块,就会想起CV领域比较重要BN层 ,被称为批归一化,它具有加快训练速度、防止过拟合等优点。可是,在NLP领域应用更为广泛的是Layer Nor

基于attention的seq2seq_安静到无声的博客-爱代码爱编程

前言 昨天有位大神在CSDN上发表了一篇题为BERT通俗笔记:从Word2Vec/Transformer逐步理解到BERT 的文章,仔细阅读前两章后,可谓是受益匪浅。但是在研读时,由于自身对NLP相关知识有所缺乏,使我

自注意机制(self-attention)_安静到无声的博客-爱代码爱编程

封面 前言 本文主要介绍在看李宏毅自注意机制视频的一些自我总结 1.运行原理 图1 POS tagging 当利用全连接网络,输入一段话(I saw a saw(我看到一个锯子)),输出对应单

show attend and tell 计算bleu分数(1到4)-爱代码爱编程

Calculate BLEU scores 参考:How to do calculate all bleu scores during evaluvaion #37 主要是参数的改变,默认计算的是BLEU4的分数,从源码中也可以看出来 # Calculate BLEU-4 scores bleu4 = corpus_bleu(references, h

【注意力机制】Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering-爱代码爱编程

文章下载地址:https://arxiv.org/pdf/1707.07998.pdf 代码地址:GitHub - peteanderson80/bottom-up-attention: Bottom-up attention model for image captioning and VQA, based on Faster R-CNN and Vi

输出每一步的损失-爱代码爱编程

# pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34418001?edition=yidianzixun&utm_source=yidianzixun&yidian_docid=0IVwLf60 for i, (imgs, caps, caplens) in enume

pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding-爱代码爱编程

参考:pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding scores = pack_padded_sequence(scores, decode_lengths, batch_first=True)[0] print(scores) 输出: tensor([[-0.4747, -0.2187, 0.0079, ..., -0.1897,

对描述进行处理-爱代码爱编程

scores, caps_sorted, decode_lengths, alphas, sort_ind = decoder(imgs, caps, caplens) # Since we decoded starting with <start>, the targets are all words after <start>,

打印Show Attend and Tell的损失函数-爱代码爱编程

打印Show Attend and Tell的损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) print(criterion) 输出: CrossEntropyLoss()#交叉熵损失函数 normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456,

打印show attend and tell的编码器网络结构-爱代码爱编程

打印show attend and tell的编码器网络结构 encoder = Encoder() print(encoder) 输出: Encoder( (resnet): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3)

Windows 10环境下「MSCOCO Captions」评估代码踩坑记录-爱代码爱编程

文章目录 引言解决python2→python3.x问题验证评估代码是否可以正确运行解决 jar 包运行出错的原因排查jar包运行出错的原因解决Could not reserve enough space for 2097152KB object heap问题重新运行测试代码Reference 引言 在使用 Image Captioning

image captioning综述入门二-爱代码爱编程

0.入门二《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》 这篇论文相对于上篇论文《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping》是可以生成描述description,而且retrie