刚从图像处理的hole中攀爬出来,刚走一步竟掉到了另一个hole(fire in the hole*▽*) 1.RNN中的attentionpytorch官方教程:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先,RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size),即batch=1,seq_len=1,hidden_size=embed_size,相对于传统的encoder-decod

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

Visual State Manager,中文又称视觉状态管理器(简称为VSM),是Silverlight 2中引进的一个概念.通过使用VSM,开发人员和设计人员可以轻松的改变项目控件的视觉效果,在项目中VSM主要用于创建自定义控件以及控件模板.为了能够打造个性绚丽的Silverlight项目,学习掌握VSM是非常必要的.本文将介绍VSM的快速入门知识以及VSM在Blend中的使用方法. 在学习VSM前,首先,了解以下几个基本概念: 正如前文所说,VSM视觉管理器是用户控制项目控件的视觉效果,S

Expression Blend实例中文教程(11) - 视觉管理器快速入门Visual State Manager(V 时间:2010-04-12 16:06来源:SilverlightChina.Net 作者:jv9 点击:次 Visual State Manager,中文又称视觉状态管理器(简称为VSM),是Silverlight 2中引进的一个概念.通过使用VSM,开发人员和设计人员可以轻松的改变项目控件的视觉效果,在项目中VSM主要用于创建自定义控件以及控件模板.为了能够打造个性绚丽的

前言 之前已经提到过好几次Attention的应用,但还未对Attention机制进行系统的介绍,之后的实践模型attention将会用到很多,因此这里对attention机制做一个总结. Seq2Seq 注意力机制(Attention Mechanism)首先是用于解决 Sequence to Sequence 问题提出的,因此我们了解下研究者是怎样设计出Attention机制的. Seq2Seq,即序列到序列,指的是用Encoder-Decoder框架来实现的端到端的模型,最初用来实现英语-

目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484014&idx=1&sn=4a053986f5dc8abb45097fed169465fa&chksm=96e9ddeea19e54f83b717d63029a12715c238de8d6af261fa64af2d9b949480e685b8c283dda&scene=21#wechat_redirect PaperWeekly 第二十二

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶

Android事件传递流程在网上可以找到很多资料,FrameWork层输入事件和消费事件,可以参考: Touch事件派发过程详解 这篇blog阐述了底层是如何处理屏幕输,并往上传递的.Touch事件传递到Activity的DecorView时,往下走就是ViewGroup和子View之间的事件传递,可以参考郭神的这两篇博客 Android事件分发机制完全解析,带你从源码的角度彻底理解(上) Android事件分发机制完全解析,带你从源码的角度彻底理解(下) 郭神的两篇博客清楚明白地说明了View

图像对应的bag-of-words向量\(v_t\) 假设词典总共有\(W\)个单词,那么每一幅图像能够用一个\(W\)维的向量表示 \((t_1, t_2, t_3, ..., t_W)\)其中 \[t_i = \frac{n_{id}}{n_{nd}}\log\frac{N}{n_i}\] 其中,\(n_{id}\)是单词i在当前帧图像中出现的次数,\(n_d\)是当前图像中所以单词的数目,\(n_i\)是词汇\(i\)在整个数据库中出现的次数,\(N\)是为所有图像中描述子的数目,\(\f

Python中,os.listdir遍历纯数字文件乱序如何解决 日常跑深度学习视觉相关代码时,常常需要对数据集进行处理.许多图像文件名是利用纯数字递增的方式命名.通常所用的排序函数sort(),是按照string进行比较的.例如原始的目录下的文件是: 1.jpg 12.jpg 19.jpg 120.jpg 190.jpg 但经过os.listdir()后的顺序就变为: 1.jpg 12.jpg 120.jpg 19.jpg 190.jpg 解决这个问题,首先看python中sort()函数的具体

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在理解 Dijkstra 的思想并用源代码加以实现: 0.2)最短路径算法的基础知识,参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/49894021 0.3) Dijkstra算法 涉及到的 优先队列的操作实现(该优先队列的数据类型不是 int , 而是 Distance),详情参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/a

[1]README 1.0)由于实现进程的切换任务,其功能涉及到 LDT + TSS +GATE + INTERRUPT:下面我们对这些内容进行复习: 1.1) source code from orange's implemention of a os . [2]知识复习(LDT+TSS+GATE + INTERRUPT) 2.1)LDT的复习 (1)在GDT中定义 LDT 描述符: (2)然后在实模式下,初始化 GDT中的LDT描述符: (3)还要初始化 LDT中的段描述符(用局部任务代码去

目标 完成一个python脚本,实现指定名字后,自动生成.c和.h的模板.例如: /** * @file epc.c * @author 陈维 * @version V01 * @date 2017.01.11 * @brief epc芯片驱动 * @note * * @attention COYPRIGHT INMOTION ROBOT */ 代码 # ctemplate.py import sys import datetime class ctemplate: __fileName = '

Redisson实现分布式锁(3)-项目落地实现 有关Redisson实现分布式锁前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫. 1.Redisson实现分布式锁(1)---原理 2.Redisson实现分布式锁(2)-RedissonLock 这篇讲下通过Redisson实现分布式锁的项目实现,我会把项目放到GitHub,该项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式锁使用. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.1.5 + Maven3.5.4 + Redisson3.5

github地址:https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文地址:https://hangzhang.org/files/resnest.pdf 核心就是:Split-attention blocks 先看一组图: ResNeSt在图像分类上中ImageNet数据集上超越了其前辈ResNet.ResNeXt.SENet以及EfficientNet.使用ResNeSt-50为基本骨架的Faster-RCNN比使用ResNet-50的mAP要高出3.08%

简化可视SLAM应用程序的开发 Easing the development of visual SLAM applications 同步定位和映射(SLAM)描述了一个设备(如机器人)使用传感器数据构建其周围环境的图像并同时确定其在该环境中的位置的过程.有许多不同的方法来实现SLAM,无论是在软件算法方面,还是在使用的传感器方面,其中可能包括相机.声纳.雷达.激光雷达和使用惯性测量单元(IMU)的基本位置数据. 廉价和小型摄像机的可用性推动了单目视觉SLAM系统的流行,该系统使用单一的标准摄像

目录 背景介绍 双向解码 基本思路 数学描述 模型实现 训练方案 双向束搜索 代码参考 思考分析 文章小结 在文章<玩转Keras之seq2seq自动生成标题>中我们已经基本探讨过seq2seq,并且给出了参考的Keras实现. 本文则将这个seq2seq再往前推一步,引入双向的解码机制,它在一定程度上能提高生成文本的质量(尤其是生成较长文本时).本文所介绍的双向解码机制参考自<Synchronous Bidirectional Neural Machine Translation>

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc