《DeepRC: Immune repertoire classification with attention-based deep massive multiple instance learning》(2020) GitHub:O网页链接《A Neural Text-to-SQL Architecture Incorporating Values》(2020) GitHub:O网页链接 û收藏 26 4 ñ11 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...
在我们的模型中,稀疏 CNN 层接受来自 crossmodal attention 层的输出,并且仅在活动位置进行卷积计算。 理论上,就单个位置的计算量(FLOPs)而言,标准卷积需要 z2mn FLOPs,稀疏卷积需要a m nFLOPs,其中z是内核大小,m是输入通道数,n是输出通道数,a是该位置的活动点数。 因此,考虑到所有位置和所有层,稀疏 CNN 可以...
Shape-Guided Diffusion从提示中生成对象掩模，并使用Inside-Outside Attention来限制注意力图。Custom-Edit...
This thesis tested novel predictions derived from these findings for contexts of cross-modal selective attention. Using behavioural measures, the extent to which participants were able to attend to auditory information was examined as a function of the perceptual demands of a visual task. It was ...
在多模态RAG的研究中,针对不同的模态,包括图像、代码、结构化知识、音频和视频,有不同的检索和合成程序、目标任务和挑战。 图像(Image) 近期在预训练模型方面的进展揭示了一般图像-文本多模态模型的潜力,然而这些模型需要巨大的计算资源和大量模型参数来记忆大量的世界知识。更为关键的是它们不能有效地处理新的或领域...
(MWF) strategy. The spatial position is encoding learned autonomously based on the proposed Rotation Adaptive Conjoin (RAC) encoder to achieve spatial and rotational adaptiveness oriented to unknown objects with unknown poses. In addition, the Multi-dimensional Interaction-guided Attention (MIA) decoding...
例如,可以通过跨注意力(cross-attention)机制,使一个模态的特征能够关注并整合另一个模态的特征信息。 解码与分割:最后,Transformer的解码器(在某些架构中可能不存在显式的解码器)或后续的卷积层将融合后的特征转换为最终的分割图。 4. 分析该方法在语义分割任务中的优势和挑战: 优势: 强大的特征表示能力:...
针对这些输入,作者加入了位置编码,然后输入到 Transformer encoder 中,进行特征提取。在预训练阶段,作者采用了三个损失函数,即:Masked Language Modeling(MLM), Masked Object Classification(MOC) and Visual-linguistic Matching(VLM)。感觉也是主流的预训练目标。
you need install 'cuda' and 'cudnn' better.cuda:True# the device id you want to use, if you want to multi gpu, you can use [id1, id2]device:0datasetPath:Mirflickr25k:# the path you download the image of data set. Attention: image files, not mat file.img_dir:\dataset\mirflickr...
(感谢@manymuch贡献代码 ️) 2023.9.8 Chinese-CLIP支持了基于ModelScope库的知识蒸馏微调功能。(感谢阿里云PAI团队@wuziheng和@Jaskr616同学贡献代码 ️) 2023.5.9 Chinese-CLIP适配Pytorch2.0。 2023.3.20 新增对比学习的梯度累积支持,可模拟更大batch size的训练效果 2023.2.16 新增FlashAttention支持,提升...