之后,考虑到 Transformer 全局特征提取的出色能力,通过 Swin Transformer 块进一步对这两种模态进行编码。在这个过程中,这两种模式需要共享相同的参数,以便可以从 RGB 模态中学习更多的深度相关信息。在不同的 Swin Transformer 块之间执行下采样操作以提取不同尺度的特征。 在GCM 模块中,RGB 模态的有效指导对于深度补全...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO...
This paper shows that time series forecasting Transformer (TSFT) suffers from severe over-fitting problem caused by improper initialization method of unknown decoder inputs, esp. when handling non-stationary time series. Based on this observation, we propose GBT, a novel two-stage Transformer framew...
In this paper, we propose a transformer-based architecture, called two-stage transformer neural network (TSTNN) for end-to-end speech denoising in the time domain. The proposed model is composed of an encoder, a two-stage transformer module (TSTM), a masking module and a decoder. The encod...
Uncertainty Analysis on the Verification of Two-stage Current Transformer by the Small Current Flowing the Secondary Side 利用二次侧小电流法检定双级补偿电流互感器的不确定度分析 168.160.184.82:8080 2. Study on the Currents of Two-stage Current Transformer under the Small Secondary Current Method 二...
而重排序器能够在大型Transformer中直接处理原始信息,这大大减少了信息丢失。由于重排序器是在用户提出查询时才运行,这让我们能够针对具体查询分析文档的含义,而非仅生成一个泛化的、平均化的含义。 重排序器避免了双编码器的信息丢失问题——但它也有代价,那就是时间。
我们采用基于transformer的HOI检测器来实现我们的设计,并使用了DETR [1]的基础模型结构。在这个结构中,N层解码器把视觉编码器输出的特征,区分特征相对位置的向量,和一系列可学习的输入向量作为输入。通过自注意力(self-attention)和多头互注意力(multi-head co-attention)机制,以及包含分类或回归的目标训练任务,输入向...
GBT: Two-stage Transformer Framework for Non-stationary Time Series Forecasting Source code of paper: GBT: Two-stage Transformer Framework for Non-stationary Time Series Forecasting (Accepted by Neural Networks). Requirements Python 3.8 matplotlib == 3.3.4 numpy == 1.20.1 pandas == 1.2.4 scikit...
而一些基于transformer的时间序列预测相关的工作强调了整合时间信息可以增强模型的预测性能,因此本篇文章一种新方法,使用patch和通道独立思想的同时对时序信息进行整合。 2) 如何在不破坏LLM固有特性的情况下对其进行微调使其能够适配时间序列任务: 构建像InstructGPT和ChatGPT这些对话系统时,通常利用有监督微调将模型与基于...
在两阶段检索中,第一阶段适当增大候选集,使得相关chunk都被检索到;第二阶段利用reranker,将query和候选chunk一起输入transformer模型计算相似得分,使得相关chunk排序靠前,然后将重排序后更小的候选集输入给LLM。从实验结果来看,reranker可以有效地提升RAG的召回和回答准确性。