源码链接： GitHub-justchenhao/BIT_CD:OfficialPytorchImplementationof"RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers"OfficialPytorchImplementationof"RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransformers"-GitHub-justchenhao/BIT_CD:OfficialPytorchImplementationof"RemoteSensingImageChangeDetectionwithTransfor
作者：黑夜路人时间：2023年4月27日想要连贯学习本内容请阅读之前文章：【原创】理解ChatGPT之GPT工作原理【原创】理解ChatGPT之机器学习入门【原创】AIGC之ChatGPT高级使用技巧GPT是什么意思GPT的全称是GenerativePre-trainedTransformer（生成型预训练变换模型），它是基于大量语料数据上训练，以生成类似于人类自然语言的文本。其名称中的“预训练”指的是在大型文本语料库上进行的初始训练过程，其中模型学习预测文章中下一个单词，它可以完成各种自然语言处理任务，例如文本生成、代码生成、视频生成、文本问答、图像生成、论文写作、影视创作、科学实验设计等等
原文链接：2022CVPR2022MAT:Mask-AwareTransformerforLargeHoleImageInpainting [pdf] [code]本文创新点：开发了一种新颖的修复框架MAT，是第一个能够直接处理高分辨率图像的基于transformer的修复系统。提出了一种新的多头自注意力(MSA)变体，称为多头上下文注意力(MCA)，只使用有效的token来计算注意力。设计了一个风格操作模块，使模型能够通过调节卷积的权重来提供不同的预测结果。网络结构网络分为粗修复与细修复两个阶段。粗修复主要由一个卷积头，五个transformer模块和一个卷积尾构成；细修复采用一个Conv-
目录一、概要二、具体解析1.相对位置索引计算第一步 2.相对位置索引计算第二步3.相对位置索引计算第三步一、概要 在SwinTransformer采用了相对位置编码的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释：在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中PositionEncoder即PE，NLP中Position_Encoder理解 在SwinTransformer中，将特征图如按7*7的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention计算。这样一来，窗口内就相当于有 49个Token即49个像素值，这些像素是有一定的位置关
目录一、概要二、具体解析1.相对位置索引计算第一步 2.相对位置索引计算第二步3.相对位置索引计算第三步一、概要 在SwinTransformer采用了相对位置编码的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释：在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中PositionEncoder即PE，NLP中Position_Encoder理解 在SwinTransformer中，将特征图如按7*7的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention计算。这样一来，窗口内就相当于有 49个Token即49个像素值，这些像素是有一定的位置关
继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。一年前，StanfordAILab博士TriDao发布了FlashAttention，让注意力快了2到4倍，如今，FlashAttention已经被许多企业和研究室采用，广泛应用于大多数LLM库。如今，随着长文档查询、编写故事等新用例的需要，大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。微软大模型新架构，正式向Transformer发起挑战！论文标题明晃晃地写道：RetentiveNetwork（RetNet）：大模型领域Transformer的继任者。图片论文提出新的Retention机制来代替Attention。来自微软亚研院和清华的研究人员，毫不讳言“野心”，大胆放话：RetNet实现了良好的扩展结果、并行训练、低成本部署和高效推理。这些特性使这一基础架构，成为大语言模型中Transformer的有力继承者。而实验数据也显示，在语言建模任务上：RetNet可以达到与Transformer相当的困
近两年，BEV+Transformer在视觉检测领域炙手可热，大有一统CV检测的趋势。从算法原理来讲，BEV+Transformer将视觉图片转到BEV坐标系下，并使用连续帧编码的方式，获取更丰富的特征信息。因此，这种组合模型体量比较大，需要更多的数据进行训练，也需要更强的AI芯片推理部署，对芯片和数据都提出了更高的要求。 首先是芯片算力，BEV+Transformer的组合算力基本是CNN检测的十倍以上，以周视360°环绕感知6V为例，算力要求从20~30TFLOPS提升到200+TFLOPS。另外需要芯片支持FP16或BF16量化，只是INT8量化，精度不够，不能满足算法精度
Query初始化Input-dependent以往Query位置是随机生成或学习作为网络参数的，而与输入数据无关，因此需要额外的阶段（解码器层）来学习模型向真实对象中心移动的过程。论文提出了一种基于centerheatmap的input-dependent初始化策略。（decoder：6layers—>1layer）给定一个ddd维的LiDARBEV特征图FL∈RX×Y×dF_L\in\R^{X\timesY\timesd}FL∈RX×Y×d，首先预测一个class-specificheatmapS^∈RX×Y×K\hatS\in\R^{X\timesY\timesK}S^∈RX×Y×K，X
Swin-Transformer综合指南(用动画深入解释Swin-Transformer)1.介绍SwinTransformer(Liuetal.,2021)是一种基于Transformer的深度学习模型，在视觉任务中具有两眼的表现。与之前的VisionTransformer(ViT)(Dosovitskiyetal.,2020)不同，SwinTransformer高效且精准，由于这些可人的特性，SwinTransformers被用作当今许多视觉模型架构的主干。尽管它已经被广泛采用，但我发现在这个主题中缺乏详细解释的文章。因此，本文旨在使用插图和动画为SwinTransformers提供全面的
