英文名称:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels中文名称:使用潜空间扩散模型合成高分辨率图像地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9878449/代码:https://github.com/CompVis/latent-diffusion作者：RobinRombach日期:2022-06-01引用:22751读后感LatentDiffusionModels（LDMs）基于潜空间的扩散模型，是目前主流的基础模型，Stablediffusion就是基于LDMs原理工作的。之前的扩散模型运

  🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝​📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】​​ 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录添加控制：条件扩散模型准备数据训练模型采样提高效率：潜在扩散稳定扩散：深度组件文本编码器Classifier-freeguidanceVAETheUNet将它们放

随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。PDF是最广泛使用的格式之一，它通常保存在书籍中或发表在学术期刊上。pdf是互联网上第二大使用的数据格式，占信息的2.4%，经常用于文档传递。尽管它们被广泛使用，但从PDF文件中提取信息可能很困难，特别是在处理像科学研究文章这样高度专业化的材料时。因为包含了很多的数学公式，而现阶段的OCR可能会导致

矩阵扩散存在一个mn的二维数组，其成员取值范围为0或1。其中值为1的成员具备扩散性，每经过1S，将上下左右值为0的成员同化为1。二维数组的成员初始值都为0，将第[i,j]和[k,l]两个个位置上元素修改成1后，求矩阵的所有元素变为1需要多长时间。输入描述:输出数据中的前2个数字表示这是一个mn的矩阵，m和n不会超过1024大小；中间两个数字表示一个初始扩散点位置为i,j；最后2个数字表示另一个扩散点位置为k,l。输入描述:输出数据中的前2个数字表示这是一个mn的矩阵，m和n不会超过1024大小；中间两个数字表示一个初始扩散点位置为i,j；最后2个数字表示另一个扩散点位置为k,l。输出描述:输出

源码下载：CVPR2022ImageDehazingTransformerwithTransmission-Aware3D代码-深度学习文档类资源-CSDN下载Abstract尽管卷积神经网络（CNNs）的单图像去模糊已经取得了良好的进展，但卷积固有的等方差和局部性仍然是去雾性能的瓶颈。虽然Transformer占据了各种计算机视觉任务，但直接利用Transformer进行图像去雾具有挑战性：1)往往会导致模糊和粗糙的细节，不适合图像重建；2)Transformer的位置嵌入以逻辑或空间位置顺序提供，忽略了变化的雾霾密度，导致去雾性能次优。        本研究的关键见解是研究如何结合CNN和

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x代码地址：https://github.com/RL4M/IRENE基于Transformer的表示学习模型，作为临床诊断辅助工具，以统一的方式处理多模态输入。将图像与文字转化为visualtokens和texttokens，通过一个双向的跨模态注意力机制块共同学习不同信息间的整体特征和其关联性来做出决策。第一个以统一方式使用人工智能处理多模态信息，在临床上辅助医生进行决策诊断。为后续医学领域人工智能处理多模态信息提供一种新的思路。Data胸腔医学中，除了胸部X射线，医生还需要考虑患者

文章目录1.Abstract2.Introduction3.RelatedworkDETRbasemethods4.Method4.1FeatureExtractionVisualFeaturesdepthfeaturesforegrounddepthmap4.2DepthguidedtransformerVisualanddepthencodersDepth-guided-decoderDepthpositionalencoding4.3Detectionheadsandlossbipartitematchingoverallloss4.4Plug-and-playforMulti-view

摘要设计一个高效但易于部署的3D主干来处理稀疏点云是3D目标检测中的一个基本问题。与定制的稀疏卷积相比，Transformers中的注意力机制更适合于灵活地建模长距离关系，并且更易于在现实世界应用中部署。然而，由于点云的稀疏特性，在稀疏点云上应用标准Transformer是非常重要的。因此本文提出了动态稀疏体素Transformer（DSVT），这是一种用于室外3D目标检测的基于单步窗口的体素Transformer主干。为了有效地并行处理稀疏点云，论文提出了动态稀疏窗口注意力，它根据稀疏性在每个窗口中划分一系列局部区域，然后以完全并行的方式计算所有区域的特征。为了允许跨集合连接，论文设计了一种

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块进行特征增强，视觉transformer取得了很好的效果。然而，简单的视觉transformer本身在姿态估计任务上是否能有很好的表现呢？京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索，提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+