vit的使用，读者可以自己修改超参数用到自己的数据集上面_transformer调用cifar-10...

浏览 54 次 标签： 使用Vision Transformer来对CIFA-10数据集进行分类   

Transformer是大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的基础架构Transformers库是HuggingFace开源的可以完成各种语言、音频、视频、多模态任务情感分析文本生成命名...

浏览 72 次 标签： 大模型基础配置之Win11安装HuggingFace Transformers库   

可以直接在虚拟机里Linux系统中使用命令sudoapt-getinstallgcc-aarch64-linux-gnu和sudoapt-getinstallg++-aarch64-linux-gnu来...

浏览 71 次 标签： Qt源码交叉编译配置ARM架构环境   

编码器部分:由N个编码器层堆叠而成，每个编码器层由两个子层连接结构组成，第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接，第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接�...

浏览 64 次 标签： 多头注意力机制）    注意力机制    Transformer--编码器和解码器（包含掩码张量   

摘自知乎博主作者：月来客栈首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出Transformer这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是构造而来的Enc...

浏览 87 次 标签： Transformer 中自注意力机制的 一些细节理解   

通过上述步骤，你已经能够在PyCharm中配置和使用C/C++支持了。PyCharm的强大功能不仅限于Python，它同样能够为你的C/C++开发提供一流的体验。希望本文能够帮助你更高效地在PyCharm中进行多...

浏览 86 次 标签： 探索PyCharm的C/C++支持：一站式配置指南   

在医学图像分割领域，传统的U-Net模型已经取得了显著成果。然而，随着Transformer在计算机视觉领域的崛起，将其与U-Net结合的TransUNet模型成为了新的热门。TransUNet是一种融合了Tra...

浏览 85 次 标签： 【爆火】TransUNet：融合Transformer与U-Net的医学图像分割神器！   

本文提出一个双分支transformer，来组合不同尺寸的图像块(即transformer中的token)，以产生更强的图像特征。该方法处理具有不同计算复杂度的两个独立分支的小块和大块token，然后纯粹通过注意力多次...

浏览 73 次 标签： 《CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification》   

DeformableAttention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《DeformableDETR:DeformableTransformersforEnd-to-EndOb...

浏览 99 次 标签： 详解可变形注意力模块（Deformable Attention Module）   

之前学习了机器学习基础，神经网络基础，pytorch和Transformer基础，学习了几个demo并设计了一个demo任务，现在开始正式研究BEV相关内容。计划从源码和先跑起来入手，随后分模块逐步学习。期间分享...

浏览 82 次 标签： [Algorithm] BEVformer 源码细节学习&&ubuntu20.04下的环境配置&&目标跑起开源代码&&论文学习笔记