车载摄像头鸟瞰系统的实现 这说明将鸟瞰转换的技术应用到监视社交距离的场景中可以提高监视质量。 本期我们将介绍了如何使用深度学习模型以及计算机视觉方面的一些知识来构建强大的社交距离检测器。...可用模型的非详尽清单 模型的预测速度不同，性能表现也不同。为了决定如何根据模型的预测速度来利用模型，我进行了一些测试。...·对于每一帧，将图像输入到TensorFlow图以获取所需的输出。 ·过滤掉弱预测和不需要检测的物体。 加载并启动模型： TensorFlow模型的工作方式是使用graphs(图)。...我使用来自PETS2009 数据集http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2009/a.html#s0 的视频，该视频由包含不同人群活动的多传感器序列组成，它最初是为诸如人群中人员计数和密度估计之类的任务而构建的...·使用对遮挡更具鲁棒性的模型。 ·自动校准是计算机视觉中一个众所周知的问题，可以在不同场景上极大地改善鸟瞰图的转换。
1 IPEX-LLM 在第四代英特尔®至强®可扩展处理器的大语言模型推理性能 使用 IPEX-LLM 可以在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上运行当前流行的大语言模型的推理工作。...2 在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上搭建和运行大语言模型推理 在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上，可以使用 IPEX-LLM 非常轻松的构建大语言模型推理能力。...用户可以通过参考快速安装指南以便在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上安装和使用 IPEX-LLM。...®至强®可扩展处理器上，在这个过程中，IPEX-LLM 实现的各种基于硬件和软件的优化会被利用，以加速大语言模型的推理性能。...3 总结 本文介绍了如何使用 IPEX-LLM 在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上进行大语言模型推理，以及低比特 INT4 和 BF16 Self-Speculative Decoding 的性能数据
最近DeepMind 开源了 Perceiver IO——一种通用的深度学习模型架构，可以处理许多不同类型的输入和输出。...与 Perceiver 不同的是，Perceiver IO 是一种高级模型，它通过学习如何灵活地查询潜在空间，克服了只能产生非常简单的输出的局限性。...深度学习模型是为特定类型的数据设计的；计算机视觉 (CV) 模型通常使用卷积神经网络，而自然语言处理 (NLP) 模型则依赖于序列学习。...处理多模态输入数据的系统，例如 谷歌的组合视觉语言模型 ——处理视觉和语言输入——通常具有特定领域的架构来处理不同的输入类型，然后再使用附加模块将它们组合起来。...Perceiver IO 架构使用交叉注意力将高维输入数组投影到低维。然后使用标准的 Transformer 自注意力结构处理潜在空间，以获得卓越的数据表示和处理精度。
在这项工作中，我们展示了语言模型如何在没有任何架构修改的情况下使用下一个标记预测进行训练——如何从各种实质上不同的化学结构分布中在三个维度上生成新颖且有效的结构。...在这样做的过程中，我们证明了没有必要使用简化的分子表示来训练化学语言模型——它们是强大的生成模型，能够直接在三个维度上探索非常不同结构的化学空间。...3.MEGABYTE: Predicting Million-byte Sequences with Multiscale Transformers 标题：MEGABYTE：使用多尺度转换器预测百万字节序列...Lewis 文章链接：https://arxiv.org/abs/2305.07185 项目代码：https://huggingface.co/papers/2305.07185 摘要： 自回归转换器是适用于短序列的出色模型...我们提出了 Megabyte，这是一种多尺度解码器架构，可以对超过一百万字节的序列进行端到端可微分建模。Megabyte 将序列分割成补丁，并在补丁内使用局部子模型，在补丁之间使用全局模型。
在视觉和语言（VL）中，提出了参数高效调整（PET）技术，将模块化修改（例如适配器和 LoRA）集成到编码器-解码器 PLM 中。通过调整一小组可训练参数，这些技术的性能与完全微调相当。...(ICCV 2023) 标题：语言模型能学会听吗？...由于手势是语言组件，因此我们建议将量化的原子运动元素视为基于变压器的大型语言模型的附加语言标记输入。...使用仅在文本上预训练的语言模型的权重来初始化我们的转换器，比从头开始训练转换器会产生更高质量的听众响应。我们通过定量指标和定性用户研究表明，我们生成的听众动作是流畅的，并且反映了语言语义。...我们提出了一种方法，让机器人仅使用来自许多不同设置的少量现实世界交互轨迹即可有效地学习操作技能。
由于多模态训练，它还可以处理不同的模态，例如，在图像上标记某个音轨使用的乐器。...为了统一不同的模态，研究人员将输入和输出（图像、文本、音频、动作、边界框等）标记到一个共享的语义空间中，然后使用单个编码器-解码器转换器模型对其进行处理。...为了克服训练中的稳定性和可扩展性问题，研究人员在感知器重采样器上做了架构更改，包括2D旋转嵌入、QK归一化和缩放余弦注意力机制。...对于具身任务，离散的机器人动作被生成为文本命令（例如，「向前移动」）。特殊标记用于对机器人的状态进行编码（例如位置和旋转）。 图像和密集结构 图像使用预先训练的视觉转换器（ViT）进行编码。...效率优化 对大量多模态数据进行训练，会导致转换器输入和输出的序列长度高度可变。 这里使用打包来解决这个问题：多个示例的标记被打包到一个序列中，并屏蔽注意力以防止转换器在示例之间交叉参与。
与解码器不同，转换器是非因果的，因此它可以依赖未来的上下文信息 优化的目标是解码器和转换器损失的线性组合。作者将解码器和转换器分开并应用于多任务训练，因为这样可以使得实践中注意力更好的学习。...停顿时长可以通过手工标记或文本音频对齐器 CONVOLUTION BLOCKS ? 该卷积块包含一个一维卷积滤波器，一个门控可学习的非线性单元，一个残差连接，以及一个缩放因子\sqrt{0.5}。...ENCODER 编码器网络首先从文本编码开始，将字符或音素转换为可训练的向量表示h_e。然后将h_e送入全连接层以投影到目标维度。PreNet得到的输出再送入一系列卷积块，以提取时间相关的文本信息。...在翻译场景中，源语言句子和目标语言句子中词的对应顺序并不是严格单调的，而在语音合成中，语音是按照文本顺序读出来的，所以对齐关系会更严格 CONVERTER 转换器网络将解码器的最后隐藏层的输出作为输入，...与解码器不同，转换器是非因果和非自回归的，因此它可以使用解码器的未来信息进行预测。转换器有很多种，可以使用Griffin-fim或者wavenet等，当然，采用wavenet的效果会好一些。
本文贡献 提出一种类似于LLaMA的视觉转换器架构VisionLLaMA，以减少语言和视觉之间的架构差异。 我们研究了两个版式的视觉架构方案（朴素和金字塔），并评估它们在监督和自监督学习场景下的性能。...在没有花里胡哨的情况下，VisionLLaMA 在图像生成、分类、语义分割和对象检测等许多代表性任务中明显优于广泛使用且经过仔细微调的视觉转换器。...VisionLLaMA与ViT不同之处在于：位置编码自注意力RoPE和SwiGLU激活函数。此外，它仍然使用ViT的LayerNorm，而非RMSNorm。...请注意，我们的目标不是发明一种新颖的金字塔视觉转换器，而是展示我们如何在现有设计的基础上调整 VisionLLaMA 的基本设计。因此，我们只是遵循对架构和超参数进行最小的修改。...相反，大多数视觉转换器应用局部窗口操作或插值。例如，DeiT在不同分辨率上训练时采用双三次插值。CPVT使用基于卷积的位置编码。 对于RoPE，作者尝试将其从1D扩展至2D形式。
使用来自图像/多模态转换器（如ViT、Visual-BERT和LXMERT）的特征作为回归模型的输入，预测不同大脑区域的fMRI激活。...输入刺激表示可以使用以下任何模型获得（i）预训练的CNN，（ii）预训练的文本转换器（ii）图像转换器，（iv）后期融合模型，或（v）多模态转换器。...使用RoBERTa的平均池化表示来编码文本刺激。 图像转换器：使用了三种图像转换器：视觉转换器（ViT）、数据高效图像转换器（DEIT）和来自图像转换器的双向编码器表示（BEiT）。...使用词块标记器作为语言转换器的输入，并使用Faster-RCNN提取区域建议。所有实验都是在一台带有1个NVIDIA GEFORCE-GTX GPU和16GB GPU RAM的机器上进行的。...预训练的CNN结果显示所有层，而多模态转换器的结果只显示最后一层。 图9:Pereira数据集:2V2(上图)和Pearson相关系数(下图)使用各种模型在不同大脑区域预测和真实反应之间的关联系数。
相反，很多独立工具包的存在使该领域更加多元化，同时也使得由不同工具包实现的架构和算法提升变的难以对比。...其中较小的模型使用 1 个编码器层和 1 个解码器层，而较大的模型使用 4 个编码器层和 8 个解码器层。 ? 表 3：训练集（表格上部）、开发集（表格中部）和测试集的数据构成。...该工具包由 Python 编写，建立在 MXNet 上，为三种最重要的编码器-解码器架构提供可扩展的训练和推断，分别是注意力循环神经网络（attentional recurrent neural networks...）、自注意力转换器（self-attentional transformers）和全卷积网络（fully convolutional networks）。...我们在三种架构上都得到了有竞争力的 BLEU 分数，其中在 Sockeye 的转换器实现上取得了综合最佳的分数。我们发布了所有在实验中使用的训练脚本和系统输出，以促进更详尽的对比。
如果成功，想必不少开源的 GPT 系列产品以及相关的库都不能再使用「基于转换器的生成式预训练模型（Generative pre-trained transformers，GPT）」这项技术名称，从此 GPT...然而，却没有呈现出你对侵权者所采取的行动的必要支持性证据，例如，相关的民事法庭申诉书、停止和阻止信的副本。 GPT 会成为 OpenAI 的专属吗？...有人认为，GPT，中文是基于转换器的生成式预训练模型，英文是 Generative pre-trained transformer，其中的 T 指的便是 Transformer，这是一种神经网络架构的名称...Generative Pre-Training）的论文，在其中介绍了“基于转换器的生成式预训练模型”（GPT）。...一家汽车公司不能对其发动机中的齿轮排列进行商标注册，但他们可以对油漆颜色进行商标注册，如果没有其他人使用这种特定的颜色，而且消费者将其与他们的品牌联系起来。
请注意，与其他基于提案的模型不同，我们的模型生成不重叠的实例掩码。 图像全景分割 统一语义分割和实例分割。...这与大多数现有的现代全景分割模型 [35, 72, 40, 52, 39, 45, 69, 54] 非常不同，后者使用重叠实例掩码进行训练。...MaX-DeepLab 使用掩码转换器直接预测一组分割掩码及其相应的语义类，消除了对以前手工设计的模块（例如框锚 [24]、事物合并启发式 [35] 或模块 [72] 的需求]）。...掩码转换器使用建议的 PQ 式损失函数进行训练，并采用双路径架构，使 AxialResNet 能够读取和写入全局内存，从而允许任何 Axial-ResNet 层与转换器之间的高效通信（特征信息交换）。...MaX-DeepLab它以双路径方式将转换器块 [64] 与 Axial-ResNets [67] 相结合，允许任何 Axial-ResNet 层和转换器之间进行有效通信。
2.Vision Transformers with Mixed-Resolution Tokenization 标题：具有混合分辨率标记化的视觉转换器 作者：Tomer Ronen, Omer Levy...使用四叉树算法和一种新颖的显着性评分器，我们构建了一个补丁马赛克，其中以低分辨率处理图像的低显着性区域，将更多模型的容量路由到重要的图像区域。...使用与 vanilla ViTs 相同的架构，我们的 Quadformer 模型在控制计算预算时在图像分类方面实现了显着的准确性提升。代码和模型可在此 https URL 上公开获得。...，现有的视频转换器都可以处理整个网络中的整个视频内容，而无需专门处理大部分冗余信息。...在本文中，我们提出了一种 Supertoken Video Transformer (SVT)，它结合了语义池模块 (SPM)，根据视觉转换器的语义沿着视觉转换器的深度聚合潜在表示，从而减少视频输入中固有的冗余
输入“一张脸”，“尖叫”，“一只猫”，“一个笑脸”，“着火的房子”，“一个人走路”，“丛林中的老虎”，“洞穴壁画”： ? …… 如此不同反响的新技能，有什么技术创新吗？...神经视觉语法系统与双重编码器 总的来说，DeepMind的这个算法与使用GAN生成图像有3种不同： 首先，此算法的图像是“进化”（evolve）而来，而不是使用反向传播直接生成。...该双编码器模型由两个分别对文本和图像进行操作的编码器组成。该团队在ALIGN（A Large ImaGe and Noisy-text）数据集上训练它。...视觉编码器基于NF-Net-F0模型，以224x224分辨率的RGB图像作为输入；文本编码器是一个80M参数因果转换器（causal Transformer）。...可继续改进：初始画布不必空白 那这样一种技术有什么实际用处呢？ 团队介绍到，它可以用于辅助艺术创作、发明新的标记制作方法或者将其生成过程作用于3D模型等。
该架构由几个可重复利用和可组合的模块组成。不同的模块可以在测试时轻松组合，以便在不同的域中高效地生成/转换图像。研究者称，这是首个模块化的 GAN 架构。...然而，大多数已有方法的可扩展性和鲁棒性有限，因为它们需要为问题中的每对领域构建独立的模型。...ModularGAN 由几个可重复利用和可组合的分别实现不同功能（例如编码、解码、转换）的模块构成。...在测试阶段（图 2 右），不同的转换器模块可以被动态地组合来构建网络，以按任意的顺序控制任意数量的属性。 图像生成。图像生成任务的模型架构和图像转换任务的架构基本相同。...剩下的架构部分和图像转换任务中的相同，后者使用一个转换器模块 T_i 的序列来转换初始图像，以更改特定的属性（例如，数字的颜色、笔画类型或背景）。 模块 转换器模块 (T) 是该模型的核心模块。
也喜欢从认知科学和神经科学中得到启发，去寻找新奇的问题和适当的归纳偏见。他在加州大学欧文分校获得了博士学位，在 Max Welling 教授的指导下研究可扩展的近似贝叶斯推断。...为此，他们研究了标记化和序列化视频的不同设计选择，并提出了以对象为中心的视频转换器（Object-Centric Video Transformer, OCVT）。...在OCVT中，将以对象为中心的表示与使用自回归对象级下一帧预测目标训练的Transformer相结合。 模型利用了一类以对象为中心的潜在表示，它可以学习结构化表示而无需对象级标记。...为了建模对象随时间的动态性，使用了一个Transformer解码器，其中的输入是以对象为中心的隐向量z^t。...当一个物体在图像中移动时，它可能会在不同的时间步被不同的网格单元检测到，因为在帧之间使用了object-wise loss，所以还需要进行模型对齐（object alignment）。
响应式布局：WPF使用基于容器的布局模型，可以自动调整和适应不同大小和分辨率的屏幕，提供更好的跨平台和响应式设计。...可扩展性：XAML是可扩展的，可以通过自定义标记和扩展来满足特定的需求，使开发人员能够更好地适应不同的应用场景。 尽管XAML最初是为WPF设计的，但它也被广泛应用于其他.NET技术中。...值转换器通常用于以下情况： 数据类型转换：当绑定的源数据类型与目标属性的类型不匹配时，值转换器可以将源数据转换为目标类型，以便正确地显示或使用。...数据适配：当绑定的源数据与目标属性的数据结构不匹配时，值转换器可以将源数据适配为目标属性所需的数据结构，以便正确地显示或使用。...通过使用值转换器，开发人员可以更灵活地处理数据绑定过程中的数据转换、格式化和适配，以满足特定的需求。 13. XAML 文件中的 xmlns 是什么？
大规模转换器系统极大地增强了自然语言处理 (NLP) 任务。最初的 Transformer 显着提高了机器翻译的最新技术水平。然而，这些模型所带来的巨额费用抵消了这一进步的优势。...这些模型的解码速度非常慢，以至于使用和研究都具有挑战性。 华沙大学、Google Research 和 OpenAI 的研究人员提出了 Scaling Transformers。...这些转换器使用稀疏层来有效扩展并比原始转换器更快地执行非批处理解码，即使内存有限也允许对长序列进行快速推理。 有趣的是，稀疏层足以实现与具有相同参数数量的常规 Transformer 相同的困惑度。...该团队首先为前馈块、密集的 QKV（查询、键、值）和输出层以及 softmax 和损失之前的最终密集层创建稀疏模拟。进行此过程是为了防止转换器模型的非稀疏部分支配解码时间并成为障碍。...该团队使用以前的 LSH（局部敏感哈希）注意力范式来获得可持续的竞争优势。
训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。...此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于数据集中的微调协议，因此在一定程度上限制了模型的有效性和鲁棒性；而在部分有监督的方式预训练语音识别系统中...图注：方法概述 在许多不同的语音处理任务中训练一个序列到序列的转换器模型，包括多语言语音识别、语音翻译、口头语言识别和语音活动检测；所有任务都表示为要由解码器预测的标记序列，允许单一模型取代传统语音处理管道的不同阶段...；多任务训练格式使用一组特殊的标记，作为任务指定者或分类目标 Whisper 架构采用一种简单的端到端方法，通过编码器-解码器 Transformer 来实现：输入音频被分成30秒的块，转换成 log-Mel...解码器可预测相应的文本标题，并与特殊标记混合，由这些标记指导单个模型执行诸如语言识别、短语级时间戳、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。
Huggingface Transformer能够帮我们跟踪流行的新模型，并且提供统一的代码风格来使用BERT、XLNet和GPT等等各种不同的模型。...而且它有一个模型仓库，所有常见的预训练模型和不同任务上fine-tuning的模型都可以在这里方便的下载。截止目前，最新的版本是4.5.0。...Transformers转换器包 - transformers.onnx。...这可以对任何Huggingface Transformer完成。 3. ML.NET 加载 ONNX 模型 在使用ML.NET 加载ONNX 模型之前，我们需要检查模型并找出其输入和输出。...在研究涉及此过程的解决方案时，我做出了一些花费时间和精力的假设，因此我将在这里列出它们，这样您就不会犯与我相同的错误。 4.1 构建分词器 目前，.NET对标记化的支持非常（非常）糟糕。
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