大模型训练难于上青天？效率超群、易用的“李白”模型库来了_OneFlow深度学习框架

来源｜机器之心 大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。 与此同时，大模型对计算...

transformer 大大的周 2108 02-07

Swin-Transformer网络结构详解_太阳花的小绿豆_swin transformer

文章目录 0 前言1 网络整体框架2 Patch Merging详解3 W-MSA详解MSA模块计算量W-MSA模块计算量 4 SW-MSA详解5 Relative Position Bias详解6 模型详细配置参数 0 前言 Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣...

transformer 网络 6533 02-07

Transformer架构：位置编码_Jayson13_位置编码

2017年，Google的Vaswani 等人提出了一种新颖的纯注意力序列到序列架构，闻名学术界与工业界的 Transformer 架构横空出世。它的可并行化训练能力和优越的性能使其成为自然语言处理领域（Natural Language Processing，NLP）以及计算机视觉领域...

transformer 网络 3110 02-07

变形金刚——Transformer入门刨析详解_哪有灬平凡？_transformer

Transformer是什么呢？ \qquad Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。 \qquad 目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CN...

transformer 未知 6319 02-07

如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集_小小凡sir_detection transformer

DETR(detection transformer)简介 DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。 DETR的Github地址：https://github.com/facebookresearch/detr DETR的论文...

transformer irpas 1570 02-07

改进YOLOv7系列：28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路_芒果汁没

💡统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】...

transformer 网络投稿 4634 02-07

改进YOLOv5系列：27.YOLOv5 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路_芒果汁没

💡统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】...

transformer 未知 6710 02-07

【综述】基于Transformer的视频语言预训练_我爱计算机视觉

关注公众号，发现CV技术之美 ▊?1. 论文和代码地址 Survey: Transformer based Video-Language Pre-training 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.09920 ▊?2. Introduction Transformer已经在性能上显示出巨大的优势，并在深度学习(DL)中流行起来。与多...

transformer 大大的周 2661 02-07

BST：Transformer在推荐领域的应用_kaiyuan_sjtu

作者?| 知乎博主@青枫拂岸 整理?|?NewBeeNLP 阿里的搜索团队在2019 DLP-KDD上发表的《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》[1]。 文章的主要内容就是将近几年在NLP领域常用的Transformer模型迁移到推荐领域，利用Transforme...

transformer 大大的周 7838 02-07

卷积核越大性能越强？一文解读RepLKNet模型_飞桨PaddlePaddle

在CVPR2022中，一篇专注于优化卷积核大小的分类网络论文吸引了大量的关注，这就是由清华和旷视提出的RepLKNet[1]。RepLKNet与目前流行的CNN模型背道而驰，其核心模块由3131的大卷积核构成。在Vision Transformer (ViT) 流行的大背景下，RepLKNet以纯...

transformer 网络投稿 2248 02-07

超50篇论文串联起从VQA到多模态预训练大模型的前世今生—Part 1_PaperWeekly

文章简介 本文从视觉问答（VQA）任务出发，讲述了 2015 年任务的定义开始，接踵出现的各种多模态技术。从无注意力机制的深度学习模型，发展到天然适合注意力机制的多模态场景的模型，再到基于 Transformer 模型的即将到来的多模态领域大...

transformer 大大的周 8286 02-07

Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation论文解读_Trouble

Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文：[2105.05537] Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation (arxiv.org) 代码：HuCaoFighting/Swin-Unet: The codes for the work “Swin-Unet: Unet-l...

transformer 未知 7483 02-07

改进YOLOv5系列：27.YOLOv5 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路_芒果汁没

💡统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】...

transformer 未知 4711 02-07

改进YOLOv7系列：28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路_芒果汁没

💡统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】...

transformer 大大的周 6720 02-07

芒果改进YOLOv5系列：原创结合Conv2Formers改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，超越ConvNeXt结构_芒果汁没有芒果

??该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容?? ??本篇文章 基于 YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv5系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效涨点、打...

transformer 未知 1520 02-07

2023.1.31，周二【图神经网络 学习记录14】GTN模型(Graph Transformer Networks)——详细Debug调试过程。_追光者♂

声明：仅学习使用~ 前情提要： 2023.1.30，周一【图神经网络 学习记录13】异构图的另一个算法：GTN（Graph Transformer Networks）；GTN模型练习——问题记录：16G运行内存，却提示内存不足 2023.1.29，周日【图神经网络 学习记录12】图 注意力机制网络HAN模型：详细断点调试...

transformer 网络 6295 02-07

【论文精读（李沐老师）】Attention Is All You Need_我是小蔡呀～～～

Abstract 在主流的序列转录（给你一个序列，生成另外一个序列）模型中主要是依赖复杂的RNN和CNN，一般包括encoder和decoder两个结构。在性能最好的模型里，通常使用注意力机制连接encoder和decoder。 （本文想做一个序列转录模型࿰...

transformer irpas 4826 02-07

如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集_小小凡sir_detection transformer

DETR(detection transformer)简介 DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。 DETR的Github地址：https://github.com/facebookresearch/detr DETR的论文...

transformer 网络投稿 5931 02-07

ConvNext模型复现--CVPR2022_convnext复现_别团等shy哥发育

ConvNext模型复现--CVPR2022 1、Abstract 2、ConvNet现代化：路线图 3、模型设计方案 3.1 Macro Design(宏观设计) 3.2 ResNext-ify 3.3 Inverted Bottleneck 3.4 Large kernel 3.5 Micro Design(微观设计) 4、ConvNext网络结构 5、ConvNeXt-T结构图 6、Tensorflow复现ConvNe...

transformer 网络投稿 8286 02-07

改进YOLO：YOLOv5结合swin transformer_yolov5 swin_WWW_lena

文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。 一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml # Parameters nc: 10 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors:...

transformer 大大的周 5703 02-07