miniprogram-elder-transform
全部标签本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。一般positionencoding分为正余弦编码和可学习编码。正余弦编码 以下为DETR中的positionencoding过程，本文将以简单的数据帮助大家理解。以下过程是按照DETR走的，为了更好理解，对数据进行简化，针对不同的图像，产生不同的数据大小。1.创建mask 假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。下图为mask生成的4*4维度的矩阵，根据对应与输入图像大小3*3生成以下
本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。一般positionencoding分为正余弦编码和可学习编码。正余弦编码 以下为DETR中的positionencoding过程，本文将以简单的数据帮助大家理解。以下过程是按照DETR走的，为了更好理解，对数据进行简化，针对不同的图像，产生不同的数据大小。1.创建mask 假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。下图为mask生成的4*4维度的矩阵，根据对应与输入图像大小3*3生成以下
1一些准备的说明为了便于读者理解，笔者将采取一个盾构机掘进参数预测的实际项目进行Transformer模型的说明。此外，该贴更多用于本人的学习记录，适合于对Transformer模型已经有一定了解的读者。此此次外，不定期更新中。一些参考与图片来源：Transformer论文链接transformer的细节到底是怎么样的？深入理解Transformer及其源码解读Informer论文链接1.1采用的数据具体的数据在csv中如下，这里只展示部分数据在本项目中，并非所有参数都有用到，本文的示例中，仅仅用到了"state":["刀盘转速(r/min)","刀盘压力(bar)","总推进力(KN)","
1一些准备的说明为了便于读者理解，笔者将采取一个盾构机掘进参数预测的实际项目进行Transformer模型的说明。此外，该贴更多用于本人的学习记录，适合于对Transformer模型已经有一定了解的读者。此此次外，不定期更新中。一些参考与图片来源：Transformer论文链接transformer的细节到底是怎么样的？深入理解Transformer及其源码解读Informer论文链接1.1采用的数据具体的数据在csv中如下，这里只展示部分数据在本项目中，并非所有参数都有用到，本文的示例中，仅仅用到了"state":["刀盘转速(r/min)","刀盘压力(bar)","总推进力(KN)","
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任
最近ChatGPT大火，其实去年11月份就备受关注了，最近火出圈了，还是这家伙太恐怖了，未来重复性的工作很危险。回归主题，ChatGPT就是由无数个（具体也不知道多少个，哈哈哈哈）Transformer语言模型组成，Transformer最开始在2017年提出，目的是解决序列数据的训练，大多数应用到了语言相关，最近在图像领域也很有作为，属于是多点开花了。今天来简单看看他的实现吧。目录一、Transformer原理二、代码实现三、通俗解释如何使用Transformer 四、总结一、Transformer原理 说实话，介绍这个东西优点太伤神了，我想把有限的时间浪费在有意义的事情上，不
最近ChatGPT大火，其实去年11月份就备受关注了，最近火出圈了，还是这家伙太恐怖了，未来重复性的工作很危险。回归主题，ChatGPT就是由无数个（具体也不知道多少个，哈哈哈哈）Transformer语言模型组成，Transformer最开始在2017年提出，目的是解决序列数据的训练，大多数应用到了语言相关，最近在图像领域也很有作为，属于是多点开花了。今天来简单看看他的实现吧。目录一、Transformer原理二、代码实现三、通俗解释如何使用Transformer 四、总结一、Transformer原理 说实话，介绍这个东西优点太伤神了，我想把有限的时间浪费在有意义的事情上，不
本文讲解了2D变换和3D变换式如何用矩阵表示的如何将线性和非线性变换进行一个统一表示形式1知识总览2为什么变换三维物体在二维空间上的映射3放缩变换4利用矩阵进行坐标的变换5利用矩阵表示坐标旋转6线性变换7仿射变换8如何统一线性变换和非线性变换的表达形式9统一变换的解决方案表示向量添加了一维，分别表示单位距离和平移不变形的方向10仿射变换112D变换的矩阵表示形式12逆变换13组合变换14变换的顺序不同导致的结果旋转默认都是以（0，0）为中心15组合变换16分解复杂变换173D变换
本文讲解了2D变换和3D变换式如何用矩阵表示的如何将线性和非线性变换进行一个统一表示形式1知识总览2为什么变换三维物体在二维空间上的映射3放缩变换4利用矩阵进行坐标的变换5利用矩阵表示坐标旋转6线性变换7仿射变换8如何统一线性变换和非线性变换的表达形式9统一变换的解决方案表示向量添加了一维，分别表示单位距离和平移不变形的方向10仿射变换112D变换的矩阵表示形式12逆变换13组合变换14变换的顺序不同导致的结果旋转默认都是以（0，0）为中心15组合变换16分解复杂变换173D变换
