【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2
Can’tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14’问题解决.如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题，可以下载本博客的绑定资源，然后修改项目中的文件地址就可以了。例如报错：这是因为hugginface现在被墙了，所以直接下载无法下载。解决办法首先创建一个文件夹，将本博文中下载的资源放进去，包括6个json文件，一个txt和一个md文件。然后查看报错信息，找到报错信息对应的文件地址例如我这个报错信息就去文件/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-sta
[springboot]springboot简述，devtool配置，actuator简述，即properties配置[maven]创建springboot项目及使用Jenkins运行maven中提过了怎么创建springboot项目，这里就不多赘述我是直接从网站上拉了一个initializer的zip，然后拖到intellij里面就用了。只要maven下载完依赖，再运行main即可这次是重新学习一下spring相关的内容，教程倒是决定从boot入手，我也就先接触一下boot，其本身的优点相对于传统MVC来说真的还方便蛮多的。我个人觉得最方便的就是自动配置，这个之前在写maven的案例时就发现
方法结果在这一部分，我们展示对于每个模型比较的聚合的统计分析当涉及到计算特征和独立的特征组（表格1），抽取功能组和对齐重要功能组（表格2），并且最后，我们提供从模型比较（LANGUAGE模型v.s.MAINIDEA模型）中获取的样例。由于长度限制，我们只展示了这个比较的细节样例。相似的图片和相关性分析展示在Github上。1.独立特征组因为每个训练好的模型都从他们的训练集合中留出一个不同集合的主题，分析集中相同的主题需要被识别出来，并且那么，抽取的特征的数量和导致的独立特征组在每个模型比较中不同。为每个模型比较计算独立的特征组（表格1），对所有的比较，都产生了在原先70%和77%之间的抽取的特
2022-CVPR-VideoSwinTransformerVideoSwinTransformer摘要1.引言2.相关工作3.VideoSwinTransformer3.1.总体架构3.2.基于3D平移窗口的MSA模块3.3.结构变量3.4.从预训练模型初始化4.实验4.1.设置4.2.与最先进技术的比较4.3.消融实验5.结论参考文献VideoSwinTransformer论文地址摘要 视觉领域正在见证从CNN到Transformers的建模转变，纯Transformer架构在主要视频识别基准测试中达到了最高准确度。这些视频模型都建立在Transformer层之上，Transformer层
深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被ViTs（VisionTransformers）所取代。很多人认为，ConvNets在小型或中等规模的数据集上表现良好，但在那种比较大的网络规模的数据集上却无法与ViTs相竞争。与此同时，CV社区已经从评估随机初始化网络在特定数据集(如ImageNet)上的性能转变为评估从网络收集的大型通用数据集上预训练的网络的性能。这就提出了一个重要的问题：在类似的计算预算下，VisionTransformers是否优于预先训练的ConvNets架构？本文，来自G
在使用transformer4.0时，报错误提示RuntimeError:Expectedtensorforargument#1'indices'tohavescalartypeLong;butgottorch.IntTensorinstead(whilecheckingargumentsforembedding)。该问题主要时由于tensor的类型导致的，解决方法是在相应报错行的前一行对数据类型进行转换。假设输入数据为x，那么增加行为“x =torch.tensor(x).to(torch.int64)”。 如果修改之后仍然出现该错误，并且发生错误的位置发生变化
zk的命名服务、配置管理、集群管理一、命名服务二、配置管理三、集群管理一、命名服务通过指定的名字来获取资源或者服务地址。Zookeeper可以创建一个全局唯一的路径，这个路径就可以作为一个名字。被命名的实体可以是集群中的机器，服务的地址，或者是远程的对象等。一些分布式服务框架(RPC、RMI)中的服务地址列表，通过使用命名服务，客户端应用能够根据特定的名字来获取资源的实体、服务地址和提供者信息等二、配置管理实际项目开发中，经常使用.properties或者xml需要配置很多信息，如数据库连接信息、fps地址端口等等。程序分布式部署时，如果把程序的这些配置信息保存在zk的znode节点下，当你要
与GANFLOWVAE类似扩散模型是一种生成模型。需要用到的概率事实：条件概率马尔科夫链的转移公式高斯分布的KL散度公式KL(P,Q)=logσ2σ1+σ2+(μ1−μ2)22σ22−12(其中P.Q为一维高斯分布)KL(P,Q)=log\frac{\sigma_2}{\sigma_1}+\frac{\sigma^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2}-\frac12{\tiny(其中P.Q为一维高斯分布)}KL(P,Q)=logσ1σ2+2σ22σ2+(μ1−μ2)2−21(其中P.Q为一维高斯分布)重参数技巧(从特殊高斯分布中采样点时不可
多模态融合Exchanging-basedMultimodalFusionwithTransformer论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1深度多模态融合四、方法4.1低维投影和embedding归一化低维投影Embedding归一化4.2多模态交换Transformer基础CrossTransformer4.3训练目标五、实验5.1多模态命名实体识别部署实施结果5.2多模态情感分析实施结果5.3消融研究5.4超参数敏感分析交换率θ\thetaθ初始层μ\muμ终止层η\etaη六、结论写在前面 又是一个周末&教师节，祝老师们节日快乐呀。依惯例，论文读起来~ 这是一篇
