AttentionU-Net代码所在位置:PaddleSeg/pdseg/models/modeling/attentionunet.py AttentionU-Net配置文件位置:PaddleSeg/configs/attentionunet_optic.yaml 以下执行过程简略书写,如想了解PaddleSeg具体的执行内容与参数设置可以查看我的另一个项目,其中对PaddleSeg进行了详细的使用说明 基于PaddleSeg的手机屏幕瑕疵检测 1. 解压...
这个就是简单的根据模型去实现的AG-block, 接着就将这个插入原本的unet就可以了,但是需要注意的是, 因为这里进行拼接和叉乘的操作,需要tensor的大小一样,所以的话要进行padding,mindspore框架是与pytorch有点不一样的。 上采样还是跟原来的unet一样,主要是在下采样里面进行修改,这里我就给出一个下采样的代码,其余...
unet(latent,t,encoder_hidden_states=embeddings).sample 这一行代码就过去了,unet里面我一直当作一个黑盒来对待。那么现在因为我想要知道这个是如何一步步access到attention map上去的,所以我需要把unet拆开去看它的source code。 此处unet其实是一个UNet2DConditionModelclass, 源码存在diffuser包的Unet_2d_condition.py...
Attention Unet地址,《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》。 AttentionUnet Attention Unet发布于2018年,主要应用于医学领域的图像分割,全文中主要以肝脏的分割论证。 论文中心 Attention Unet主要的中心思想就是提出来Attention gate模块,使用soft-attention替代hard-attention,将attention集成到Une...
FlashAttention-2与fastunet对于AIGC联合加速 为了进一步优化aigc生图效率,使用webui更快速地进行加速,我们针对diffusion model特点,通过fastunet与FlashAttention-2结合的方式进行加速,并取得了相对于flash1已有加速效果的大于40%的提速。 ▐ 实验环境 NVIDIA A10, CUDA Version: 11.4, webui-1.5.1, eas推理平台 ...
2024年07月25日 21:21 关注 源码资料+60GAI精选资料包收藏 4评论 UP主投稿的视频 热门评论(0) 按热度 请先登录后发表评论 (・ω・) 表情 发布 看看下面~来发评论吧打开App,查看更多精彩内容 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开...
速度很快,硬件资源有限的情况下,可以用Unet尝试更多的想法; 比赛数据集里有这样的问题:在训练集里同一个像素有多于一个的类别,测试集同一个像素也需要预测多个类别。对于这个问题,笔者尝试了将多分类问题...: 特点: encoder-decoder代表 简单,高效,易懂,可操作性强 调参过程 同初赛,训练一个二分类网络筛选测试集...
AttentionU-Net代码所在位置:PaddleSeg/pdseg/models/modeling/attentionunet.py AttentionU-Net配置文件位置:PaddleSeg/configs/attentionunet_optic.yaml 以下执行过程简略书写,如想了解PaddleSeg具体的执行内容与参数设置可以查看我的另一个项目,其中对PaddleSeg进行了详细的使用说明 基于PaddleSeg的手机屏幕瑕疵检测 1. 解压...
unet过程提速 ▐精度比较 xformers(flash1) 文生图(512*512)_ouput1文生图(512*512)_ouput2 xformers(flash2) 文生图(512*512)_ouput1文生图(512*512)_ouput2 使用不同的加速方法,AIGC生成图像,均符合预期,无精度损失。 注:这里未固定seed,所以图像会有变化,但是生成效果符合预期。