The official repo for [TPAMI'23] "Vision Transformer with Quadrangle Attention" - QFormer/LICENSE at main · ViTAE-Transformer/QFormer
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【论文极速读】 指令微调BLIP:一种对指令微调敏感的Q-Former设计 FesianXu 20240330 at Tencent WeChat search team 前言之前笔者在[1]中曾经介绍过BLIP2,其采用Q-Former的方式融合了多模态视觉信息和LLM,本文…
GIthub:github.com/RenShuhuai-A 整体概览 从左到右分别为:密集视频描述,时序Grounding,视频高光片段检测 左侧:Frame Encoder(带时序),中间:Sliding Video Q-Former,右侧:LLM的输入 模型通过两个模块对视频进行建模:1)Time-aware Frame Encoder捕捉帧+时间戳信息;2)Sliding Video Q-Former捕获帧间时序信息。 此外...
MiniGPT-4由一个带有预训练ViT和Q-Former的视觉编码器、一个线性投影层以及高级Vicuna大型语言模型组成。其中,Vicuna是一个130亿参数的开源模型,性能方面可以媲美GPT-4。此外,MiniGPT-4非常节约资源,可以在单个NVIDIA 3090/4080/V100(16GB) GPU上运行。
Tranformer-based 架构: 大部分Tranformer-based 架构使用SFT,少部分使用Tranformer for RL和条件模仿学习 DT:将条件模仿学习与奖励条件反射扩展为使用序列模型。尽管 DT 融合了 RL 的元素(即奖励函数),但它并没有提供一种机制来改进已演示的行为或重新组合数据集的各个部分以合成更优化的行为,并且确实已知存在理论...
To our best knowledge, this is the first time that directly training SNNs have exceeded 85% accuracy on ImageNet-1K. The code and models are publicly available at https://github.com/zhouchenlin2096/QKFormer PDF Paper record Methods VSA vaswani2017attention SSA zhou2023spikformer SDSA yao2023...
BLIP2 的预训练分为两阶段,第一阶段 Q-former 与一个冻结参数的 image encoder 训练,学习视觉语言表征;第二阶段 Q-former 与冻结的 LLM 训练,学习视觉到文本的生成能力。在进行一些下游任务,如 image caption,visual question answering(VQA),BLIP2 模型仍需要微调 Q-former 和 image-encoder的模型权重。BLIP2 ...
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install accelerate bitsandbytes xformers 安装完成后,我们可以使用以下管道轻松加载LLM: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchimportbfloat16 from transformersimportpipeline ...
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