源码解析目标检测的跨界之星DETR（四）、Detection with Transformer / 开普饭

[NLP.TM] 我想现在NLP领域中,不知道bert的已经少之又少了,而bert的讲解文章也已经有了很多,这里我谈一下我最近学习得到的理解.事先说明,对bert和transformer完全不懂的人看 ...

最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

当前,预训练模型已是AI领域较为成熟的一项技术,但由于基于神经网络架构的模型本身不具有常识能力,在一些涉及逻辑推理和认知的任务上力有不逮. 近年来,知识图谱越来越受到人们的关注,知识图谱旨在提供一种复 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2104.13682 项目链接:https://github.com/kakaobrain/HOTR 导言: Human-Obje ...

0 写在前面基于Transformer编码器-解码器结构的DETR达到了与Faster R-CNN类似的性能.受预训练Transformer在自然语言处理方面取得巨大成功的启发,作者提出了一种基于r ...

本文是对B站视频"transformer从零详细解读"的笔记,视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?p=1 一.概述 TRM ...

Datawhale干货译者:张贤, 哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者干货长文,建议收藏阅读,收藏等于看完. 审稿人:Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院,目前在腾讯 ...

目前深度学习中热点之一就是注意力机制(Attention Mechanisms).Attention源于人类视觉系统,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性 ...

各位好久不见,这段时间因工作项目加上家中大事,停更一段时间,细节略过不表. 本文针对Transformer进行重新梳理,针对其中要点附图详细讲解,按需取用! 1. Transformer架构解析首先 ...

第一时间获取价值内容图表示学习Encoder-Decoder框架介绍和拓展本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 222篇原创内容公众号 1. 碎碎念大概是两年前,跟百度的nlp组,参与合作过Ernie在对话系统上的应用. 问题其实很多,模型训练慢,一个月迭代一次很正常 ...

超现实主义强调梦幻与现实的统一才是绝对的真实,而如今OpenAI创造的DALL·E图像生成器,能够直接通过文本描述生成类似超现实主义的图像,让机器也能拥有顶级画家.设计师的创造力.DALL·E的名字是 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试. 本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 214篇原创内容 Official A ...

算法码上来字节算法工程师,本硕专业第一,这里有算法.自然语言处理.模型加速等众多分享,你想要的这里都有. 228篇原创内容公众号 - BEGIN - 前言 LightSeq是字节跳动火山翻译团队开 ...

作者丨科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第五篇,主要介绍了MIT HAN LAB 提出的2种构建轻量级Transformer的方法: ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文提出了MDETR,一种端到端调制检测器,能够根据原始文本query直接来检测图像中的目标,基于Transformer的结构,通过在模型的早期阶段融合这两种模态 ...

DL之Encoder-Decoder:Encoder-Decoder模型的相关论文.设计思路.关键步骤等配图集合之详细攻略 Encoder-Decoder模型的相关论文 1.Encoder-Decod ...

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