Backbone一般为VGG、ResNet网络构成,主要进行特征提取,将最后的全连接层舍弃,得到特征图送入后续网络汇总进行处理。 在源码中,使用的是ResNet+FPN结构来提取特征,与普通过的Faster-RCNN只需要将一个特征图输入到后续网络中不同,由于加入FPN结构,需要将多个特征图逐个送入到后续网络中,如下图所示: ...
super(RCNN, self).__init__() self.config = config # Embedding Layer self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, self.config.embed_size) self.embeddings.weight = nn.Parameter(word_embeddings, requires_grad=False) # Bi-directional LSTM for RCNN self.lstm = nn.LSTM(input_size = self.confi...
import torchvision.datasets as datasets from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor # 加载Faster R-CNN模型 model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# 替换最后一层全连接层 num_classes = 2 # 人和背景 in_features = model.roi_heads.box_predictor....
BERT+Mask Rcnn+CycleGAN 论文与源码详解+项目实例应用
华理博士带你读深度学习经典论文!BERT+Mask Rcnn+CycleGAN BERT+Mask Rcnn+CycleGAN 论文与源码详解+项目实例应用
TextRCNN BiLSTM+池化 FastText bow+bigram+trigram, 效果出奇的好 DPCNN 深层金字塔CNN Transformer 效果较差 预训练模型 模型介绍备注 bert 原始的bert ERNIE ERNIE bert_CNN bert作为Embedding层,接入三种卷积核的CNN bert + CNN bert_RNN bert作为Embedding层,接入LSTM bert + RNN bert_RCNN bert作为Embedding...
关系分类与提取是一个重要的NLP任务,其主要目标是提取出实体以它们之间的关系。在BERT之前,最有效的关系分类方法主要是基于CNN或RNN。最近,预训练BERT模型在许多NLP的分类和序列标注任务中都获得了非常好的结果。 因此,必然会有工作考虑利用BERT来自关系抽取。关系提取与分类的主要难点在于,其不仅仅依赖于两个目标实体的...
对于图像来说,mask的区域特征设置为全零向量,模型基于没有mask的文本和区域特征预测mask的区域,具体来说不是回归连续的特征向量,而是将Faster-RCNN输出的每一个区域的概率分布作为真值,模型输出的对应于这一些mask区域的特征向量经过全连接层之后得到预测的类别概率分布,计算两者的KL散度即可。 在多模态的对齐任务中。
序列转换方式由基于复杂递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的编码器和解码器模型主导。表现最佳的模型也只是通过一个注意力机制来连接了编码器和解码器。我们提出一个新的简单网络架构——Transformer。相比表现最佳的模型,该架构仅仅基于注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。从两个机器翻译任务的实验结果显示,Transformer...
词向量转化模块是一个基于BERT的中文预训练模型,将文本转化为词向量并进行初步特征处理;深层文本特征提取分类模块利用RCNN网络对上下文深层特征进行提取,同时采用多任务学习方式,引入一个文本情感分类任务作为辅助模型,与违规评论分类模型联合训练,提升本文模型精度及泛化能力。加入标签平滑技术抑制在样本数量较少且可能存在标...