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TrOCR模型微调【基于transformer的光学字符识别】

TrOCR(基于Transformer的光学字符识别)模型是性能最佳的OCR模型之一。在我们之前的文章中,我们分析了它们在单行打印和手写文本上的表现。然而,与任何其他深度学习模型一样,它们也有其局限性。TrOCR在处理开箱即用的弯曲文本时表现不佳。本文将通过在弯曲文本数据集上微调TrOCR模型,使TrOCR系列更进一步。在线工具推荐: Three.jsAI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器从前面的文章中我们知道TrOCR无法识别弯曲和垂直图像上的文本。这些图像是SCUT-CTW1500数据集的一部分。我们将在

DETR(DEtection TRansformer)要点总结

写在前面DETR翻译过来就是检测transformer,是DetectionTransformers的缩写。这是一个将2017年大火的transformer结构首次引入目标检测领域的模型,是transformer模型步入目标检测领域的开山之作。利用transformer结构的自注意力机制为各个目标编码,依靠其并行性,DETR构造了一个端到端的检测模型,并且避免了以往模型中各种类型的冗余操作,让目标检测问题变得更加简单。原论文链接参考视频在这里对transformer结构的复习在这里:(1)史上最小白之Transformer详解;(2)详解Transformer中Self-Attention以及

Transformer代码实现机器翻译示例(注意:Encoder_input,Decoder_input,Decoder_output:训练标签设定)

**Transformer原理+代码实现机器翻译示例(注意:Encoder_input,Decoder_input,Decoder_output:训练标签设定,设定模式不能出错,否则模型训练将极其难达到想要的效果,即使loss已经很低了,甚至模型非常优化也不能达到效果)Transformer原理:inputs:Encoder_inputOutputs:Decoder_inputOutputsprobility:Decoder_output##关键部分代码实现:maskedLoss:(一)importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functional

解决git clone或者pip install git+https://github.com/ruotianluo/meshed-memory-transformer.git出现的一系列问题

出现的错误:问题1.fatal:unabletoaccess'https://github.com/ruotianluo/meshed-memory-transformer.git/':Failedtoconnecttogithub.comport443after21020ms:Timedout error:unabletoreadsha1fileofm2transformer/data/example.py(d46c07fc2bb636146922425a46fbcbb2443407cf)问题2.Collectinggit+https://github.com/ruotianluo/mesh

运算符的 C++ 链接 << for std::cout like usage

这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicate:std::endlisofunknowntypewhenoverloadingoperatorOperatoroverloading我目前正在编写一个记录器类,但是operator方法导致编译器错误。这是该类的最小化版本,位于文件“logger.h”中:#includeclassLogger{public:Logger():m_file(std::cout){}templateLogger&operator它包含在我的main.cpp中,当我输出字符串文字时它可以完美地工作:log但是,下面的代码不会编译。#

c++ - std::transform 顺序保证

关于thispage有这个注释:std::transform不保证unary_op或binary_op的顺序应用。这是否意味着不能保证序列的结果顺序与输入序列的顺序相关,或者,这是否意味着虽然保证了转换的最终结果的顺序,但各个元素可能是否已按顺序创建(尽管它们仍将按顺序出现)? 最佳答案 结果序列的顺序是固定的。具体来说,标准说:Effects:Assignsthrougheveryiteratoriintherange[result,result+(last1-first1))anewcorrespondingvalueequal

自定义插件解决MyBatis-Plus like查询遇_ % \等字符需转译问题(含分页查询)

我们使用MyBatis-Plus执行LIKE模糊查询时,若预处理参数包含_%\等字符(欢迎补充),会查询出所有结果,这不是我们需要的。不论写法是自定义SQLxxxlikeconcat('%',#{fuzzyName},'%')还是Wrapper(本质上也是生成likeSQL语句)finalLambdaQueryWrapperqueryWrapper=newLambdaQueryWrapper();queryWrapper.like(CharSequenceUtil.isNotBlank(fuzzyName),XxxPo::getName,fuzzyName);因为SQL中LIKE中_%\这些符

c++ - 如何允许模板函数具有 friend(-like) 访问权限?

如何修改以下代码以允许模板函数ask_runUI()在不公开s_EOF的情况下使用s_EOF?#include#include#include#includeclassAskBase{protected:std::stringm_prompt;std::stringm_answer;virtualboolvalidate(std::stringa_response)=0;public:AskBase(std::stringa_prompt):m_prompt(a_prompt){}std::stringprompt(){returnm_prompt;}std::stringanswer

Swin Transformer之Mask和相对位置编码代码详解

SwinTransformer的详细原理我已经在上一篇文章写过了,这回我来细细的写一篇它的代码原理。有朋友跟我反应Vit代码直接全贴上去光靠注释也不容易看懂,这会我用分总的方法介绍。注:此代码支持多尺度训练。文章仅供学习先从最难的下手。SW-MSA之maskdefcreate_mask(self,x,H,W):#第一部分:初始化Hp=int(np.ceil(H/self.window_size))*self.window_sizeWp=int(np.ceil(W/self.window_size))*self.window_sizeimg_mask=torch.zeros((1,Hp,Wp,1