因为这时候BERT并不知道被 Mask 住的字是 "湾" ,但是我们知道啊,所以损失就是让这个输出和被盖住的 "湾" 越接近越好,如下图4所示。 图3:把这个盖住的token对应位置输出的向量做一个Linear Transformation 图4:让这个输出和被Mask 住的 token 越接近越好 其实BERT在训练的时候可以不止是选取一个token,我们可以...
post_process=False):withtorch.no_grad():image,mask=image_dict['image'],image_dict['mask']alph...
x=concat(\hat{v}_O,\hat{v}_A,\hat{v}_R,c)w=softmax(LSTM(x))\hat{v}=concat(w_O\hat{v}_O,w_A\hat{v}_A,w_R\hat{v}_R,w_F\hat{v}_F) 式中c表示第二个LSTM在t-1时刻的输出。 上述文章仅在视觉特征提取方面用了soft-attention的结构,并且该部分特征也只是特征工程的一部分。下...
网络由两个阶段组成。 第一阶段是人像分割网络,它以一幅图像为输入,获得一个粗二进制mask。第二阶段是feathering模块(羽化模块),将前景/背景mask细化为最终的alpha matte。第一阶段用轻全卷积网络快速提供粗二进制mask,第二阶段用单个滤波器细化粗二进制mask,大大降低了误差。 说明:无需Trimap,输入RGB图像,输出是m...
接下来要做的事情是把这段输入文字里面的一部分随机盖住。随机盖住有 2 种,一种是直接用一个Mask 把要盖住的token (对中文来说就是一个字)给Mask掉,具体是换成一个特殊的字符。另一种做法是把这个token替换成一个随机的token。 图2:把这段输入文字里面的一部分随机盖住 ...
Semantic Human Matting是阿里巴巴提出的分解了抠图任务的算法，网络分为三个部分，T-Net对像素三分类得到Trimap，与图像concat得到六通道输入送入M-Net，M-Net通过encoder-decoder得到较为粗糙的alpha matte，最后将T-Net与M-Net的输出送入融合模块Fusion Module，最终得到更精确的alpha matte。网络训练时的...
(self, x, mask): x = paddle.concat([x, mask], 1) x = self.encoder(x) x = self.middle(x) x = self.decoder(x) x = paddle.tanh(x) return x # 判别器 class Discriminator(nn.Layer): def __init__(self, ): super(Discriminator, self).__init__() inc = 3 self.conv = nn...
我们不可能把1.2.3.4等数字传给一个Transformer去学习,具体的做法是我们有一个表,这个表的每一行代表了这里面的1.2.3的这个序号,每一行就是一个向量,这个向量的维度跟这边的维度d是一样的也是768,这个向量也是可以学习的,然后我们把这些位置信息加到这些所有的token里面,注意我们是加,而不时拼接,不是concatnation...
(self.CGImage));CGContextConcatCTM(ctx, transform);switch(self.imageOrientation) {caseUIImageOrientationLeft:caseUIImageOrientationLeftMirrored:caseUIImageOrientationRight:caseUIImageOrientationRightMirrored:// Grr...CGContextDrawImage(ctx,CGRectMake(0,0,self.size.height,self.size.width),self.CGImage)...
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