目录前言一.Transformer1.1.Transformer存在的问题1.2.VisionTransformer二.Mobile-ViT2.1.MV22.2.MobileViT2.3.模型配置前言 上篇博文我们分析了VIT的代码，有不了解的小伙伴可以去看下：VisionTransformer(VIT)代码分析——保姆级教程。这篇博文我们先介绍下Mobile-ViT的原理部分，代码分析我们下篇博文再介绍。下面附上论文和官方代码。论文连接：https://arxiv.org/abs/2110.02178官方代码：https://github.com/apple/ml-cvnets一.Tran
文章目录一、VisionTransformer二、Swin-Transformer三、MobileViT3.1为什么引入CNN与Transformer的混合架构3.2性能对比3.3模型结构3.4MobileViTblock3.5PatchSize对性能的影响3.6模型详细配置四、MobileNet系列模型4.1前言4.2MobileNetV14.2.1深度可分离卷积Depthwiseseparableconvolution4.2.2MobileNetV1网络结构4.3MobileNetv24.3.1Invertedresidualblock4.3.2MobileNetv2网络结构4.3.3Mo
VITVIT也就是visiontransformer的缩写。是第一种将transformer运用到计算机视觉的网络架构。其将注意力机制也第一次运用到了图片识别上面。其结构图如下（采用的是paddle公开视频的截图）看起来比较复杂，但实际上总体流程还是比较简单的。只需要看最右边的总的结构图，它的输入被称作imagetoken。其实也就是最左边的输入tokenembedding。如果非要说什么区别的话，imagetoken是整个网络的输入，但是tokenembedding是每一个encoder的输入，在第一个encoder的时候二者完全一样。后面也只是在重复相同的步骤，也就是在叠加encoder。
1、pycharm加载包列表时出错:unknownprotocol:e解决方案1：网络的问题。加载不了软件包列表多数是网络连接异常导致。1、首先打开电脑检查网络。2、其次打开pycharm软件进行测试网络连接是否异常。3、最后点击重新连接网络后重新登录该软件即可。结果：不成功。网络无问题，且pycharm更新到最新解决方案2：转到Settings/AppearanceandBehavior/SystemSettings/HTTPProxy并检查Auto-detectproxysettings并且它有效。结果：不成功。解决方案3：尝试使用HTTP选项，但是它不起作用，然后我打开了管理存储库，并删
前言随着ChatGPT的爆火，AIGC（人工智能生成内容）再一次走到人们眼前。尤其是在文本、图像生成领域，通过GPT-4、Midjourney等应用生成各种令人惊叹定的文本和图片。但AI在生成方面的能力，可远非如此如此。我用长约一个小时的音频数据，训练了一个AI音色转换模型，生成了这首歌曲，效果如下所示，大家可以在评论区留言猜猜是谁？小半-AI合成视频里所使用的技术是so-vits-svc，是音频转音频，属于音色转换算法，支持正常的说话，也支持歌声的音色转换。下面具体介绍如何使用so-vits-svc。 一、准备工作训练数据很关键，越多高质量的音频数据，效果越好，建议至少准备一个小时以上的音频
人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。Colab（全名Colaboratory），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。配置ColabCol
论文名叫《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》一张图片等价于 16x16的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成16x16的patch，然后将这些patch看作transformer的输入。下面就一起来学习一下论文吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdfpytorch源码：rwightman写的，被官方收录tf源码：https://github.com/google-research/vision_transformer目录Abstract1Introduc
文章目录BERT简介BERT,OpenAIGPT,和ELMo之间的区别相关工作BERT的改进BERT的详细实现输入/输出表示预训练BERT微调BERTBERT用在下游任务GLUE(一个自然语言任务集合)SQuADv1.1(QA数据集)SQuADv2.0SWAG消融实验预训练任务的影响模型大小的影响基于特征的BERT方法结论BERT简介BERT通过在所有层中联合调节左右语境，从未标记的文本中预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT模型可以通过一个额外的输出层进行微调，以创建最先进的模型，用于更广泛的任务，而无需对特定任务的架构进行大量修改。BERT,OpenAIGPT,和ELMo之间的区别预训
一、背景介绍：自2017年Google提出的Transformer结构以来，迅速引发一波热潮，最初《Attentionisallyouneed》这篇论文的提出是针对于NLP领域的，通过自注意力机制代替传统处理序列数据时采用的循环神经网络结构，不仅实现了并行训练，提升了训练的效率，同时也在应用中取得很好的结果。之后的一段时间中，各种基于Transformer改进的网络结构涌现出来，在不同领域中都达到SOTA的效果。2020年Google又提出了《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》这篇论文，该文章已经被收
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。构建训练集训练集是指用于训练神经网络模型的数据集合。这个数据集通常由大量的输入和对应的输出组成，神经网络模型通过学习输入和输出之间的关系来进行训练，并且在训练过程中调整模型的参数以最小化误差。通俗地讲，如果我们想要训练民谣歌手叶蓓的音色模型，就需要将她的歌曲作为输入参数，也就是训练集，训练集的作用是为模型提供学习的材料，使其能够从输入数
