ActionQualityAssessmentwithTemporalParsingTransformer摘要：作者发现现有方法通常依赖整体视频表示进行分数回归或排名，这限制了捕获细粒度类内变化的泛化。因此，作者提出一个时间解析转换器，将整体特征分解为时间部分级表示。利用一组可学习的查询表示特定操作的原子时态模式。解码过程将帧表示转换为固定数量的暂时有序部分表示。为获得质量分数，采用了基于部分表示的最先进的对比回归。此外，为解决现有动作质量评估数据集不提供时间部分级标签或分区的问题，提出两种最新的关于解码器交叉注意响应的损失函数：排序损失和稀疏损失。介绍介绍：先前有关动作质量评估的方法主要是基
导语：自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号（Notations）2、相似度量（SimilarityMeasures）3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一
在这篇博客中，我们将通过一个端到端的示例来讲解Transformer模型中的数学原理。我们的目标是对模型的工作原理有一个良好的理解。为了使内容易于理解，我们会进行大量简化。我们将减少模型的维度，以便我们可以手动推理模型的计算过程。例如，我们将使用4维的嵌入向量代替原始的512维嵌入向量。这样做可以更容易手动推理数学计算过程！我们将使用随机的向量和矩阵初始化，但如果你想一起动手试一试的话，你也可以使用自己的值。如你所见，这些数学原理并不复杂。复杂性来自于步骤的数量和参数的数量。我建议你在阅读本博文之前阅读(或一起对照阅读)图解Transform(TheIllustratedTransformer
一、引言 在人工智能的黄金时代，Transformer架构已经成为了自然语言处理（NLP）领域的革命性创新。自2017年Vaswani等人首次介绍了这一架构以来，Transformer已经演化出多种变体，各自针对不同的NLP任务提供了专门的优化。这些变体包括BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）等Encoder-Only模型，专注于文本理解任务；GPT（GenerativePretrainedTransformer）等Decoder-Only模型，擅长生成连贯的文本序列；以及标准的Encoder-Decoder模型，如
1.介绍Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型结构和跳跃连接的深度神经网络，已经广泛应用于各种医学图像任务中。然而，尽管CNN取得了优异的性能，但由于卷积运算的局部性，它不能很好地学习全局和远程语义信息交互。在本文中，我们提出了Swin-Unet
建立会做视频的世界模型，也能通过Transformer来实现了！来自清华和极佳科技的研究人员联手，推出了全新的视频生成通用世界模型——WorldDreamer。它可以完成自然场景和自动驾驶场景多种视频生成任务，例如文生视频、图生视频、视频编辑、动作序列生视频等。据团队介绍，通过预测Token的方式来建立通用场景世界模型，WorldDreamer是业界首个。它把视频生成转换为一个序列预测任务，可以对物理世界的变化和运动规律进行充分地学习。可视化实验已经证明，WorldDreamer已经深刻理解了通用世界的动态变化规律。那么，它都能完成哪些视频任务，效果如何呢？支持多种视频任务图像生成视频（Ima
高效的记忆视觉transformer与级联的群体注意摘要。视觉transformer由于其高模型能力而取得了巨大的成功。然而，它们卓越的性能伴随着沉重的计算成本，这使得它们不适合实时应用。在这篇论文中，我们提出了一个高速视觉transformer家族，名为EfficientViT。我们发现现有的transformer模型的速度通常受到内存低效操作的限制，特别是在MHSA中的张量重塑和单元函数。因此，我们设计了一种具有三明治布局的新构建块，即在高效FFN层之间使用单个内存绑定的MHSA，从而提高了内存效率，同时增强了信道通信。此外，我们发现注意图在头部之间具有很高的相似性，从而导致计算冗余。为了
论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/UG2/papers/Wu_Contrastive_Learning-Based_Robust_Object_Detection_Under_Smoky_Conditions_CVPRW_2022_paper.pdfAbstract 目标检测是指有效地找出图像中感兴趣的目标，然后准确地确定它们的类别和位置。近年来，许多优秀的方法被开发出来，以提供强大的检测能力。然而，在恶劣天气如烟熏条件下，它们的性能可能会显著降低。在这篇论文基于对比下学习提出了一个鲁棒的烟雾图像目标检测算法
去年12月，CMU和普林斯顿的2位研究者发布了Mamba架构，瞬间引起AI社区震动！结果，这篇被众人看好有望「颠覆Transformer霸权」的论文，今天竟曝出疑似被顶会拒收？！今早，康奈尔大学副教授SashaRush最先发现，这篇有望成为奠基之作的论文似乎要被ICLR2024拒之门外。并表示，「说实话，我不理解。如果它被拒绝了，我们还有什么机会」。在OpenReview上可以看到，四位审稿人给出的分数是3、6、8、8。虽然这个分数未必会让论文被拒收，但是3分这样的低分，也是很离谱了。牛文得3分，LeCun都出来喊冤这篇由CMU、普林斯顿大学的2位研究人员发表的论文，提出了一种全新的架构Mam
【论文阅读】AHigh-PerformanceCNNProcessorBasedonFPGAforMobileNetsAbstractIntroduction基于FPGA的mobilenet高性能CNN处理器Abstract缺陷：CNN由于参数量巨大难以部署到嵌入式设备上。背景：MobileNet,whichadoptsdepthwiseseparableconvolutiontoreplacethestandardconvolutionhassignificantlyreduceoperationsandparrameterswithonlylimitedlossinaccuracy.研究的
