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深度学习模型参数量/计算量(附计算代码)
参考 https mp weixin qq com s biz MzI4MDYzNzg4Mw mid 2247546551 idx 2 sn f198b6365e11f0a18832ff1203302632 chksm ebb70e63dc
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深度学习
人工智能
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从注意力机制到Vison Transformer
原视频链接 https www bilibili com video BV1Jh411Y7WQ spm id from 333 788 vd source f04f16dd6fd058b8328c67a3e064abd5 https www
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UNeXT
论文链接 https link springer com chapter 10 1007 978 3 031 16443 9 3 源码链接 https github com jeya maria jose UNeXt pytorch 论文摘
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计算机视觉
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INSTANCE 2022数据集
论文链接 https arxiv org abs 2301 03281 数据集链接 Home Grand Challenge github baseline GitHub PerceptionComputingLab INSTANCE202
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计算机视觉
人工智能
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Universal Model:基于clip驱动的器官分割和肿瘤检测通用模型
论文 https arxiv org abs 2301 00785 我看这篇主要是看看MRI的多模态融合方法的 所以会略一些东西 感兴趣细节的就翻原文好嘞 摘要 越来越多的公共数据集在自动器官分割和肿瘤检测方面显示出显著的影响 然而 由于每
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机器学习
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视觉注意力收集
参考博文 神经网络学习小记录64 Pytorch 图像处理中注意力机制的解析与代码详解 pynq 注意力机制 Bubbliiiing的博客 CSDN博客 计算机视觉 详解 自注意力 Non local 模块与 Self attention
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VLT:Vision-Language Transformer用于引用的视觉语言转换和查询生成分割
摘要 在这项工作中 我们解决了引用分割的挑战性任务 引用分割中的查询表达式通常通过描述目标对象与其他对象的关系来表示目标对象 因此 为了在图像中的所有实例中找到目标实例 模型必须对整个图像有一个整体的理解 为了实现这一点 我们将引用分割重新
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Transformer
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人工智能
多模态预训练 + 自监督学习 + 下游任务介绍
预训练 1 特征提取要解决的问题是怎么分别量化文字和图像 进而送到模型学习 特征抽取 文本 倾向于bert等大模型 图像 神经网络 VIT等 2 特征融合要解决的问题是怎么让文字和图像的表征交互 最简单的 相加 拼接 然而也可设计更巧妙的结
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学习
人工智能
经典多模态模型
整点传统多模态学习 下游任务 在讲模型之前 我们先说说 传统多模态任务是下游任务 图文检索 Image Text Retrieval 里面包含图像到文本检索 文本到图像检索 给定一个数据库 搜索到ground truth的图像文本对 因为是
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人工智能
转置卷积/逆卷积
转置卷积作用 上采样 原理 卷积过程 step1 滑动窗口非常低效 我选择等效矩阵 相应位置相乘再相加 得到输出feature map step2 展平 得到矩阵i step3 把每一个等效矩阵展平为列向量 得到矩阵c step4 矩阵i和
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cnn
神经网络
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GPT1,2,3
GPT1 transformer解码器因为有掩码所以不看后面的东西 gpt就是transformer的解码器 bert 是transformer的编码器 gpt核心卖点 不管输入如何 transformer模型不会变 半监督 先在没有标号上
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Swin-Transformer
原视频链接 https www bilibili com video BV1pL4y1v7jC spm id from 333 788 vd source f04f16dd6fd058b8328c67a3e064abd5 参考博文 2021
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