早期的架构探索了不同的集成策略,包括 cross-attention 机制、Q-Former 结构和 MLP 投影层,以桥接视觉和语言特征。然而,这些模型经常遭受严重的不平衡,即它们的语言组件大大超过视觉处理能力,导致在高质量训练数据稀缺时产生幻觉。现有的富文本图像理解基准(图表、文档、信息图、图示、屏幕截图)在规模、范围和多样性...
具体来说,研究人员设计了一种Instance-aware Region Selection策略用于掩膜区域的采样,并开发了一种新颖的运动模块,该模块包含了一种efficient 3D Full Attention和Textual Cross Attention。 2. CoCoCo框架可以实现个性化的视频Inpainting,不需训练即可实现将图像生成模型组合进视频Inpainting中,允许用户在掩码在生成个性化...
Direct cross layer attention: 在直接跨层注意力中,从每个尺度的输入特征中形成query、key和value向量。对于同一层中的attention,使用常规attention和当前尺度的query、key和value向量。对于不同层次的attention对key向量和value向量进行下采样或上采样,以匹配其他尺度的分辨率。然后进行cross attention,通过对当前尺度的query...
SMCA作用位置是替换DETR中的cross_attention。 另外的创新点是多尺度特征的融合, DeformableDETR中在Encoder的self-attention和decoder的cross-attention中都使用不同scale上进行采样融合实现多尺度融合,而本文方法分别在encoder的self-attention和decoder的cross-attention上进行了特征融合。针对encoder的self-attention中多尺度特...
一、概要 该文章发于ACL 2017,在Knowledge base-based question answering (KB-QA)上,作者针对于前人工作中存在没有充分考虑候选答案的相关信息来训练question representation的问题,提出了一个使用Cross-Attention机制的神经网络模型来针对于候选答案的不同方面信息来训练模型;并且训练知识库的全局... ...
试题来源: 解析 【解析】 【小题1 】than 【小题2】 pollution 【小题3 】 accidents 【小题4】 example/instance 【小题5 】cross 【小题6 】 forget 【小题7】road 【小题8 】quickly/fast 【小题9】 drivig 【小题10 】attention 反馈 收藏 ...
GPT-4采用了自回归(AR)和自编码(AE)两种方法相结合的方式来学习语言知识，并利用注意力机制(Attention)来捕捉长距离依赖关系。GPT-4不仅可以生成流畅、连贯、逻辑性强、有创意、有观点、有情感等特点的文本内容，还可以理解多种类型和格式的数据，并进行跨模态(Cross-modal)转换和融合。其次，我们要看看Copilot具备...
证实了使用co-scale融合的性能,且特征融合的方式优于直接cross attention的方式。 对比试验 分类任务上目前超过了所有相似大小的基于transformer模型性能,包括swin transformer 检测任务上没有和swin transformer直接对比 结论 本文的主要目标其实还是降低模型计算和空间复杂度,主要是factorized attention和conv pos encoding值得...
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Children in kindergarten-grade 3 are still developing the skills needed to regulate their own behavior and emotions, maintain attention, and monitor their own learning.3 In addition, research has demonstrated long-term, adverse consequences for children who are not reading at grade level by the ...