Context-Transformer模块的输入有两部分:Prior Box(所有待分类的proposal)和Contextual Field(周围环境与Prior Box相关联的全部proposal)。Contextual Field是如何获得的呢?文中直接取所有的Prior Box做了pool作为Contextual Field(做pool的原因是作者认为可以不用过多关注细节)。 再来看一下细节。 1.P和Q分别代表一张输...
[FSOD][笔记]Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection(AAAI 2020),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
context.transformer= Transformer(context)returnfltr(params_string, context=context) 开发者ID:GDxU,项目名称:thumbor,代码行数:28,代码来源:base.py # 或者: from thumbor.context.Context importtransformer[as 别名]defget_filter(self, filter_name, params_string="", config_context=None):config = Config(...
3. CONTAINER模块的提出 整合: CONTAINER模块的设计融合了Transformer的动态亲和力矩阵和CNN的静态亲和力矩阵的优点,同时引入MLP-Mixer的设计理念,通过一个可学习的参数平衡这两种类型的亲和力。 多头上下文聚合机制进一步增强了CONTAINER处理复杂图像任务的能力,允许模型在聚合信息时更灵活,既能捕捉长距离关系也能高效处理局部...
2.2. Context-Aware Transformer Transducer (CATT) 3. 结论(Conclusion) 空白墙 (封面来自Gent灯光节的Museum of the Moon,灯光节简介Lichtfestival | Home) 背景 为了提高端到端的语音识别模型对于不常见单词识别的准确率,此文提出了一种上下文语境感知网络,可基于上下文信息提高语音识别的准确率。本文采用了RNN-Tra...
Our framework consists of a stack of pointer networks as an extension of a context transformer model for parsing the input question and the dialog history. The framework generates a sequence of actions that can be executed on the knowledge graph. We evaluate CARTON on a standard dataset for ...
如何高效的增加 transformer 的 context 长度,使得模型能够处理超长文本是 LLM 训练和推理过程中十分关注的问题。因为 2K 的长度很难满足一些场景的需求。虽然可以使用 map-reduce 等方法在有限的长度下处理超长的文本,但是最理想的情况肯定是模型能够直接处理超长文本。Extending Context Window of Large Lang...
Based on this hypothesis, we propose a simple yet extremely efficient channel attention block, called Gaussian Context Transformer (GCT), which achieves contextual feature excitation using a Gaussian function that satisfies the presupposed relation-ship. According to whether the standard deviation of the...
无限注意力transformer | 谷歌昨天发表了一篇新论文。链接 《Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention》 号称是可以无限输入context。整个论文的思路还是挺有趣。 将transformer的输入切成一块一块的segment。然后构造记忆模块,记忆模块会被更新,也会用来做召回。因此整体上看...
一个13 层的 Transformer 能干什么用?模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择,并且取得了很好的效果,那它还能怎么用?脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机!