首先使用Faster R-CNN对图像的显著区域进行提取,并构建区域语义有向图(语义图的顶点代表每个区域,边表示每对区域之间的关系)和空间有向图(空间图的顶点表述区域,边表示区域之间的位置关系),以GCN获取embedding输出,再通过带有注意力机制的双层LSTM生成对应的描述。 编码器 原始的GCN使用的是无向图,其计算方式为: v...
在Image Caption输入的图像代替了机器翻译中输入的单词序列,图像是一系列的像素值,需要从使用图像特征提取。常用的CNN从图像中提取出相应的视觉特征,然后使用Decoder将该特征解码成输出序列,如上图所示,特征提取采用的是CNN,Decoder部分,将RNN换成了性能更好的LSTM,输入还是word embedding,每步的输出是单词表中所有单词...
To translate an image to a vector, we can utilize a pre-trained model architecture, such asAlexNet,ResNet,VGG, or more recent ones, likeResNeXtand Vision Transformers. These model architectures are available in most of the popular deep learning frameworks, and they can be further modified and ...
embedding_dim = 200 # Get 200-dim dense vector for each of the words in out vocabulary embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim)) for word, i in wordtoix.items(): embedding_vector = embeddings_index.get(word) if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embe...
随便搜一下sift，bow，fisher vector，vlad就差不多能理解了。所以transformer本质还是提取局部特征+特征...
or indeed whole blocks of text. And inside ChatGPT that’s how it’s dealing with things. It takes the text it’s got so far, and generates an embedding vector to represent it. Then its goal is to find the probabilities for different words that might occur next. And it represents its...
The tags are used to create a weighted word vector 218, also known as a soft topic vector, which represents the dominant concept among the keyword tags. Visual features 312 of the image may be used to create an image feature vector 310 which can then be aligned in a common embedding ...
class PatchEmbed(nn.Module): """ 2D Image to Patch Embedding """ def __in...
BERT是怎么解Sentiment Analysis的问题呢?给它一个句子,在这个句子前面放上 class token,这步和 ViT 是一模一样的。同样地,我们只取输出的Sequence里面的class token对应的那个vector,并将它做Linear Transformation+Softmax,得到类别class,就代表这个句子的预测的情感,如下图7所示。
这种 embedding 可用于照片语义图像编辑。以在 FFHD 数据集上训练的 StyleGAN 为例,我们展示了图像变形、风格迁移和表情迁移的结果。研究 embedding 算法帮助我们了解 StyleGAN 的 latent space 的结构。我们提出了一组实验来测试可以嵌入什么类别的图像、如何嵌入它们、适合嵌入的 latent space 以及 embedding 是否具有...