Transformer 最近看了Attention Is All You Need这篇经典论文.论文里有很多地方描述都很模糊,后来是看了参考文献里其他人的源码分析文章才算是打通整个流程.记录一下. Transformer整体结构 数据流梳理 符号含义速查 N: batch size T: 一个句子的长度 E: embedding size C: attention_size(num_units) h: 多头header的数量 1. 训练 1.1 输入数据预处理 翻译前文本,翻译后文本,做长度截断

这个算不算解决,我都不太清楚,因为我感觉网上的说法,只是把错误忽略了,不表示以后用从库时不会出问题!!! 解决的办法是在从库上执行: mysql> slave stop; mysql> set GLOBAL SQL_SLAVE_SKIP_COUNTER=1; mysql> slave start; 上面的方法可以解决问题,还有一种解决问题的办法是通过修改mysql的配置文件,让从库的同步线程忽略这个错误,方法: 修改mysql配置文件 /etc/my.cnf 在 [mysqld]下加一行

mysql主从库同步错误:1062 Error 'Duplicate entry '1438019' for key 'PRIMARY'' on querymysql主从库在同步时会发生1062 Last_SQL_Error: Error ‘Duplicate entry ‘的问题: 显然这个问题是因为插入重复主键导致从库不工作了,错误消息如下 mysql> show slave status\G; *************************** 1. row *************

1, 从字面理解 (1) 从字面理解,solder mask意指要mask住需要solder的地方.那么被mask的是谁呢?是绿油层.可以把默认形态的绿油层想象成与PCB板形状.面积相同,solder mask的作用就是就是在绿油层真正成形前,把需要镂空的的位置mask住,这样最终的绿油层即会留出solder用的"空孔".solder在这里显然不仅仅指焊接,它至少包括SMD的管脚.DIP的过孔和机械孔. solder mask中文译为"阻焊层",这是按照用途来翻译,

Solder Mask Layers: 即阻焊层.顾名思义,他的存在是为了防止PCB在过波峰焊的时候,不应涂锡的地方粘上锡. 可以简单理解为一个洞,该区域(洞)以外的地方,都不允许有焊锡,即只能涂绿油.一般洞的大小比实际焊盘略大.   Paste Mask Layers: 锡膏防护层(或助焊层.钢网层),是针对表贴(SMD)元件的. 该层用来制作钢膜(片)﹐而钢膜上的孔就对应着电路板上的SMD器件的焊点.在SMD器件焊接时﹐先将钢膜盖在电路板上(与实际焊盘对应)﹐然后将锡膏涂上﹐用刮片将多余的锡

刚好前几天有人问我这个问题,再加上新项目也可能用,所以这两天就研究了一下.其实如果粒子特效 和3D模型 都用RenderTexture来做的话就不会有裁切的问题,但是粒子特效用RenderTexture来做会有显示的问题,所以还是得用摄像机.废话不多说了,进入正题. 原理就是把Mask的裁切区域传给粒子特效Shader,当超出这个区域那么直接让它完全透明即可.粒子特效的源生shader大家可以去unity官网下载,我在这里把需要修改的地方标注给大家. //add 注释中的内容就是我做修改的地方.

今天将奉献一个在在几个angularjs项目中抽离的angular组件 input mask.在我们开发中经常会对用户的输入进行控制,比如日期,货币格式,或者纯数字格式之类的限制,这就是input mask的使用场景,在项目中也是会经常被提及需的需求之一. 当然在官方的angular-ui ui-utils中有一个相应的组件叫做ui-mask,但是其mask功能是很初级脆弱的.所以我希望能得到一个更强大的mask组件.我所知的jquery.inputmask就是这样一个我所期望的强大的mask组

我们所用功能像和mask的size不同时,我们首先要对mask进行resample,令其和功能像的size相同才可以. 根据严超赣老师的回复,有三种方法:http://restfmri.net/forum/node/88,尝试过后决定使用第一种,即:http://restfmri.net/node/78,整理如下. 在第二个网址下载好代码之后,加入matlab路径,resample过程只需要用到如下四行代码(从两位师兄邮件通信中摘出来的,修改了一下注释): mask=rest_readfile(

写在前面 全文解析圆形Image组件的实现原理,取关键代码介绍算法细节,源码已经上传Github下载地址,欢迎下载试用. 一.Unity原生Image组件实现圆形图片的缺陷 Mask渲染消耗 许多游戏项目里免不了有很多图片是以圆形形式展示的,如头像,技能Icon等,一般做法是使用Image组件,再加上一个圆形的Mask.实现非常简单,但因为影响效率,许多关于ui方面的Unity效率优化文章,都会建议开发者少用Mask. 使用Mask会额外消耗多一个Drawcall来创建Mask,做像素剔除. M

在上一篇博文"扔掉遮罩,更好的圆形Image组件"中,笔者改变Image的顶点数据,使得Image呈圆形显示,避免了Mask的使用,从而节省Drawcall消耗,提高渲染效率了.这也启发了笔者,有没有可能通过同样原理实现Mask,做到在某些需要显示特定形状Icon的场景下,替代Unity原生Mask,且能保有节省Drawcall,减少渲染像素点,实现精确点击等优点?经过一番折腾,就有了MeshMask组件. 组件效果 MeshMask遮罩效果图 可以看到无论Mask形状是凸边形还是复杂

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

var imgBoxInner = new cc.Node('imgBoxInner');var mask = imgBoxInner.addComponent(cc.Mask);mask.alphaThreshold = 0.1; var newframe = new cc.SpriteFrame(texture);mask.spriteFrame = newframe;mask.type = cc.Mask.Type.IMAGE_STENCIL;var sf = mask.spriteFra

var avatar = new cc.Node('avatar'); var sp = node.addComponent(cc.Sprite); sp.spriteFrame = new cc.SpriteFrame(texture); var mask = new cc.Node(); var mask_node = mask.addComponent(cc.Mask); // 真正的创建出 mask mask.parent = self.node; // mask_node.parent

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco

一.什么是掩模mask OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模.图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 二.掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0.以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变. 源图像 目标图像 mask 源图像拷贝叠加到目标图像上得到新的目标图像 100 30 55 50 220 210

一.SVG.Mask 覆盖物设置 1. var draw = SVG('svg1').size(300, 300); //SVG.Mask 覆盖物设置 var ellipse = draw.ellipse(80, 40).move(10, 10).fill('#fff'); var mask = draw.mask().add(ellipse); //添加到矩形 maskWith() var rect = draw.rect(100, 100); rect.maskWith(mask); //获

题目:<Mask Scoring R-CNN> CVPR 2019 Oral Paper(2017年783篇论文,获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horizon.ai地平线计算机视觉技术研究中心 1.1 Abstract 让深度网络意识到自己的预测质量是一个有趣但重要的问题.在大多数实例分割的任务中,实例分类的置信度被当作mask的质量衡量指标.然而,mask的质量被量化为实例mask和它的ground truth之间的IOU,显然,mask的质量和分类