YangS,ChenX,LiaoJ.Uni-paint:AUnifiedFrameworkforMultimodalImageInpaintingwithPretrainedDiffusionModel[C]//Proceedingsofthe31stACMInternationalConferenceonMultimedia.2023:3190-3199.效果展示使用不同模态引导图像Inpainting生成任务的效果。左侧是单模态引导生成，从左至右的引导条件分别为：无条件、文本、简笔画、参考图。右侧是多模态引导生成：从左至右的引导条件分别为：文本+简笔画、文本+参考图、参考图+简笔画、文本+
论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.09419该综述系统性的回顾了预训练基础模型（PFMs）在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究，以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说，作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后，讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs，并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外，作者还讨论了PFM基本原理的相关研究，包括模型的效率和压缩、安全性和隐私性。最后，列出了关键结论，未来的研究方向，挑战和开放的问题。写在前面的话笔者主要从事NLP相关方向，因此在阅读该综述时，重点归纳整理了NLP
arXiv:2312.06224Submitted11December,2023;originallyannouncedDecember2023.这篇综述文章很长，本文对各部分简要概述。【文章整体概述】医学视觉语言预训练（VLP）最近已经成为解决医学领域标记数据稀缺问题的一种有希望的解决方案。通过利用成对或非成对的视觉和文本数据集进行自监督学习，模型能够获得大量知识并学习强大的特征表示。这样的预训练模型有潜力同时提升多个下游医学任务，减少对标记数据的依赖。然而，尽管近期取得了进展并显示出潜力，目前还没有一篇综述文章全面探讨了医学VLP的各个方面和进展。在本文中，特别审视了现有工作，通过不同的预
importtorchvision.modelsasmodelsself.backbone=models.resnet101(pretrained=True)#旧版本写法报错内容：C:\Users\ting\anaconda3\envs\pytorch\python.exeC:\Users\Administrator\PycharmProjects\FCN\model\fcn_res101.pyC:\Users\ting\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208:UserWarning:T
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笔者需要用到下载预训练模型，但是此时TUNA和BSFU的镜像已经停止了，希望有可用的途径下载到位于网上的预训练模型。此时查找了huggingface的文档Configuration根据文档，该参数proxies(Dict,optional)Adictionaryofproxyserverstousebyprotocolorendpoint,e.g.:{'http':'foo.bar:3128','http://hostname':'foo.bar:4012'}.Theproxiesareusedoneachrequest.即可代理http(s)流量proxies={'http':'http:/
前言在跑Faspect代码时，对transformer系列的预训练模型加载方式比较好奇，因此记录fromtransformersimportAutoConfig,FlaxAutoModelForVision2Seq#Downloadconfigurationfromhuggingface.coandcache.config=AutoConfig.from_pretrained("bert-base-cased")model=FlaxAutoModelForVision2Seq.from_config(config)在使用Huggingface提供的transformer系列模型时，会通过mod
声明：笔者翻译论文仅为学习研究，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！源论文地址：[2210.06551]MotionBERT:UnifiedPretrainingforHumanMotionAnalysis(arxiv.org)项目：MotionBERT摘要我们提出了一个统一的训练前框架MotionBERT，以解决人体运动分析的不同子任务，包括3D姿势估计、基于骨骼的动作识别和网格恢复。该框架能够利用各种人体运动数据资源，包括运动捕捉数据和野外视频。在预训练中，托词任务要求运动编码器从有噪声的部分2D观测中恢复潜在的3D运动。预先训练的运动表示因此获得关于人体运动的几何、运动学和物理知识，因此可
paper:Don'tstopPretraining:AdaptLanguageModelstoDomainsandTasksGitHub：https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining论文针对预训练语料和领域分布，以及任务分布之间的差异，提出了DAPT领域适应预训练（domain-adaptivepretraining）和TAPT任务适应预训练（task-adaptivepretraining)两种继续预训练方案，并在医学论文，计算机论文，新闻和商品评价4个领域上进行了测试。想法很简单就是在垂直领域上使用领域语料做继续预训练，不过算是开启了新
