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【深度学习】【语义分割】ASPP

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ASPP 空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling (ASPP))对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样，相当于以多个比例捕捉图像的上下文。...上图为deeplab v2的ASPP模块，deeplabv3中向ASPP中添加了BN层，其中空洞卷积的rate的意思是在普通卷积的基础上，相邻权重之间的间隔为rate-1, 普通卷积的rate默认为1，...问题：当rate接近feature map大小时， 3 × 3 3\times3 3×3滤波器不是捕获全图像上下文，而是退化为简单的 1 × 1 1\times1 1×1滤波器，只有滤波器中心起作用。...= self.mean(x) image_features = self.conv(image_features) image_features = F.upsample

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linux 嵌入式Linux构建方法《Rice linux 学习开发》

应用程序开发人员在构建代码时使用它们，以确保它们与适当的库链接 优点： Yocto 项目很容易通过层进行扩展，层可以独立发布以添加额外的功能，或针对项目发布时尚不可用的平台，或用于保存系统特有定制功能。...层可以添加到你的配置中，以添加未特别包含在市面上版本中的独特功能；例如，“meta-browser” 层包含 Web 浏览器的清单，可以轻松为您的系统进行构建。...因为它们是独立维护的，所以层可以按不同的时间发布（根据层的开发速度），而不是跟着标准的 Yocto 版本发布。...您的特定应用程序的自定义可以存储在一个层进行封装和隔离，通常将要素层特有的自定义项存储为层本身的一部分，这可以将相同的设置同时应用于多个系统配置。Yocto 还提供了一个定义良好的层优先和覆盖功能。...与 Yocto 相比，这个问题通过最小的镜像大小和构建时间得到了一定的解决，但在你调整配置时可能会导致构建时间过长。 中间软件包状态缓存默认情况下未启用，并且不像 Yocto 实施那么彻底。

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CLIP-图文预训练模型

在训练阶段，对于一个batch 的数据，首先通过文本编码器和图像编码器，得到文本和图像的特征，接着将所有的文本和图像特征分别计算内积，就能得到一个矩阵，然后从图像的角度看，行方向就是一个分类器，从文本角度看...而由于我们已经知道一个batch中的文本和图像的匹配关系，所以目标函数就是最大化同一对图像和文本特征的内积，也就是矩阵对角线上的元素，而最小化与不相关特征的内积。...然后经过编码器得到文本和图像特征，接着将文本特征与图像特征做内积，内积最大对应的标签就是图像的分类结果。这就完成了目标任务上的 zero-shot 分类。...通过CLIP的image_encoder得到视觉向量，结合标签做Logistic Regression "Ref：https://github.com/openai/CLIP" import os import...CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于，CLIP是多模态的，包含图像处理以及文本处理两个方面内容，而BERT、GPT是单文本模态的，ViT是单图像模态的 Limitations 不是和SOTA的比较

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IoT中的Linux选择

然后被分层收集，并配置它们应该如何一起使用的各个方面，从编译标记到功能特性，再到它们如何显示的详细信息。 每个目标构建将由几个这样的层组成，每个层从较低的层添加或删除包，或者修改它们的默认行为。...因此，如果基本层使用一组编译器标志(通常是这样) ，芯片供应商可以添加有利于特定芯片模型的编译器标志，而电路板供应商可以删除他们的电路板可能不支持的芯片功能。...对于物联网产品而言，这实际意味着使用已经支持 Yocto 的板子来构建一个解决方案的努力将是添加或修改基本功能之上的附加值。...EdgeX Foundry 在严格意义上，EdgeX Foundry 并不是一个发行版，因为它对发行版中的 BSP组成部分没有任何关注。...它提供了各种各样的容器，为物联网设备提供丰富的中间件和垂直设备，特别是边缘设备中(在 docker parlance 中，容器是一个独立的模块，通常提供一个垂直的功能，如数据库或 web 服务，几乎没有或根本不依赖主机操作系统

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构建嵌入式 Linux 系统的4种有效工具

Yocto 项目很容易通过 层 进行扩展，层可以独立发布以添加额外的功能，或针对项目发布时尚不可用的平台，或用于保存系统特有定制功能。...层可以添加到你的配置中，以添加未特别包含在市面上版本中的独特功能；例如，“meta-browser” 层包含 Web 浏览器的清单，可以轻松为您的系统进行构建。...因为它们是独立维护的，所以层可以按不同的时间发布（根据层的开发速度），而不是跟着标准的 Yocto 版本发布。 Yocto 可以说是本文讨论的任何方式中最广泛的设备支持。...它有网络可访问的软件包存储库，允许设备最终用户将新软件添加到他们的系统中。...优点 如果您正在为商业设备寻找替代固件，则 OpenWRT 应位于您的选项列表中。它的维护良好，可以保护您免受制造商固件无法解决的问题。您也可以添加额外的功能，使您的设备更有用。

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【swupdate文档 三】SWUpdate: 嵌入式系统的软件升级

它通常用于单拷贝方案中，在initrd中运行(用Yocto提供的配方生成)。但是，通过使用软件集合( collections )，可以在双拷贝方案中使用它。...支持带分区的USB-pen或未分区盘(主要用于Windows)。 支持更新文件系统中的单个文件。必须明确描述该文件所在的文件系统位置。 支持图像中单个组件的校验和 使用结构化语言来描述镜像。...流式更新功能 SWUpdate被认为能够将接收到的镜像直接流式更新到目标中，而不需要任何临时副本。...在Yocto构建系统中，: bitbake swupdate 这将进行包的构建 bitbake swupdate-image 这将构建一个救援镜像。...这使得可以简单地添加一个自己的接收器，以实现以自定义的方式显示结果：在LCD上显示(如果设备上有的话)，或者通过网络发送 回另一个设备。 发送回浏览器的通知示例如下图所示: ?

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AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型

CLIP 的核心思想是通过大规模的图像和文本对进行训练，学习图像内容与自然语言描述之间的对应关系。这种方法使得模型能够在没有特定任务训练的情况下，对广泛的视觉概念进行理解和分类。...CLIP：旨在关联图像和文本，使模型能够理解视觉内容并有效地将其与语言描述相关联。 技术关联 预训练和大数据：CLIP 和 GPT 都使用了预训练的方法，在大规模数据集上进行学习。...生成特征向量：每张图像 ( I_i ) 通过图像编码器生成一个向量，每个文本 ( T_j ) 通过文本编码器生成一个向量。...通过这种方式，CLIP 可以在没有显式标注的情况下学习图像内容与文本描述之间的语义关系。训练完成后，CLIP 能够根据其文本描述识别图像，或者根据图像内容找到合适的文本标签。...交叉注意机制：这是一个关键的集成点，在 U-Net 的每个层次中，可以通过交叉注意模块将文本的条件表示与图像的特征结合起来。这样，生成过程在每一步都会考虑到文本描述的语义内容。

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机器学习-11-基于多模态特征融合的图像文本检索

有效的信息检索和分析可以大大提高平台多模态数据的利用率及用户的使用体验，而不同模态间存在显著的语义鸿沟，大大制约了海量多模态数据的分析及有效信息挖掘。...图像和文本作为信息传递过程中常见的两大模态，它们之间的交互检索不仅能有效打破视觉和语言之间的语义鸿沟和分布壁垒，还能促进许多应用的发展，如跨模态检索、图像标注、视觉问答等。...图像文本检索指的是输入某一模态的数据（例如图像），通过训练的模型自动检索出与之最相关的另一模态数据（例如文本），它包括两个方向的检索，即基于文本的图像检索和基于图像的文本检索，如图1所示。...任务1.思路 1.数据加载与预处理： 通过读取CSV文件，加载图像数据集和对应的文本描述。 设置图像文件夹的路径，用于加载图像文件。 2.特征提取： 使用预训练的VGG16模型提取图像特征。...对于每个文本，可以通过将词向量进行平均或加权平均来得到整个文本的向量表示。 特征融合： 将图像特征和文本特征进行融合，形成多模态特征表示。融合可以采用简单的拼接、加权平均等方式。

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GPT Plus Money！B O O M

label是不适用的），如上图中的 dog 这一label会改造成 "A photo of a dog"，并且dog这个词被mask，尝试通过模型算内积相似度来预测出这个词，也就能做好分类了，由于是生成句子的感觉...对于每个图像都有多达32,768个文本候选，本以为SimCLR够大 CLIP是2倍..... 学习object而不是预测整个的文本描述。...代码中作者使用ViT，使用它也是可以比普通的resnet速度快3倍，这都可以使CLIP在更大数据集上，更长时间上进行烧钱（训练）。...具体来说是将256×256的图片分为32×32个patch，然后使用训练好的离散变分自编码器dVAE模型将每个patch映射到大小为8192的词表中，最终将一张图片转为有1024个token的表示。...模型中对联合分布进行建模（64层，每层62头，每头64维，最后的维度为3968）。

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配置交叉编译工具链-嵌入式Linux

8.4以及yocto生成的9.3工具链，开发板系统默认安装的系统使用的是通过yocto编译构建，所以如果只想针对于文件系统应用做开发或者编译内核uboot等操作，建议只使用yocto的交叉编译工具链。...在本文档中，源码、交叉编译工具链都是存放于/home/book目录下；如果你的目录不一样，请自行修改本节所讲述的命令。 设置这3个环境变量有多种方法，任意选择其中一种方法即可。...录制视频时我会使用多种开发板，所以在视频里我总是使用“临时生效”的方法。 1.1 临时生效 也可以手工执行“export”命令设置环境变量，该设置只对当前终端有效(另开一个终端需要再次设置)。...，只对当前命令有效；下次执行make时仍需要再次指定那些参数)。...在本文档中，源码、交叉编译工具链都是存放于/home/book目录下；如果你的目录不一样，请自行修改本节所讲述的命令。

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使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够识别它在训练期间没有见到过的类，因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。...，通过 softmax 进行分类 分类结果的交叉熵损失通过 CNN 反向传播更新特征嵌入模型 匹配网络可以通过这种方式学习构建图像嵌入。...我们需要在 PN 中创建类的原型：通过对类中图像的嵌入进行平均而创建的类的嵌入。然后仅使用这些类原型来比较查询图像嵌入。当用于单样本学习问题时，它可与匹配网络相媲美。...该方法使用的距离函数是可学习的，而不是像以前研究的事先定义它。 关系模块位于嵌入模块之上，嵌入模块是从输入图像计算嵌入和类原型的部分。...它无需直接针对任务进行优化，就可以为给定的图像来预测最相关的文本片段（类似于 GPT-2 和 3 的零样本的功能）。

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多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限

CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。...它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程中，CLIP会接收一张图像和一个与之相关的文本片段，并学习如何将这两个模态的信息进行关联。...通过这种方式，CLIP可以学会将图像与相应的文本片段进行匹配，从而在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段。...我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下，在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能，克服了计算机视觉中的几个主要挑战。...本例从CIFAR-100数据集获取图像，并在数据集的100个文本标签中预测最可能的标签。

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构建一个适合stm32mp157系列开发板的嵌入式Linux系统

在构建文件系统时，还简要介绍了如何通过Buildroot将QT5图形系统集成到文件系统中, 方便用户后续开发QT5的应用程序。...6.2.2 在线下载 100ask_stm32mp157_pro开发板的所有代码都是保存在git站点上通过repo命令进行统一管理，可以通过如下命令进行下载或同步。...6.2.2.2 下载源码 通过repo管理多个git仓库中的源码，可以及时更新最新代码，以方便开发者学习使用。 对于不同版本的STM32MP157开发板，要执行不同的命令下载源码。...分别是buildroot构建生成的8.4以及yocto生成的9.3工具链，开发板系统默认安装的系统使用的是通过yocto编译构建，所以如果只想针对于文件系统应用做开发或者编译内核uboot等操作，建议只使用...，只对当前命令有效；下次执行make时仍需要再次指定那些参数)。

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多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限

CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。...它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程中，CLIP会接收一张图像和一个与之相关的文本片段，并学习如何将这两个模态的信息进行关联。...通过这种方式，CLIP可以学会将图像与相应的文本片段进行匹配，从而在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段。...我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下，在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能，克服了计算机视觉中的几个主要挑战。...本例从CIFAR-100数据集获取图像，并在数据集的100个文本标签中预测最可能的标签。

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14 - 联发科MTK8516 Yocto技巧

MTK8516 提供的SDK通过Yocto来进行构建, 由于Yocto入门门槛较高,刚开始也才过不少坑,这里记录下....Yocto中相关.bb文件中如何添加打印 在recipes中加入打印信息，有两种方式 第一是Python形式，该形式可在console上打印出来: bb.plain, bb.note, bb.warn,...bb.error, bb.fatal, bb.debug 另一种是bash形式，该形式会在temp目录下的log中包含，需要inherit logging(base.bbclass会包含，通常不需要特意添加...,完全不知道从哪里下手,有点大海捞针的感觉,整整排查了一天,才有方向, 最终比较坑的问题是, 根本不是rootfs打包的问题, 而是其中一个.bb 文件写错导致的, 比如源码是app_demo , 而app-demo.bb...commercial Lincense的软件包，就需要添加对commercial的支持，只需要在local.conf中添加一行即可：LICENSE_FLAGS_WHITELIST=“commercial

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在自定义数据集上实现OpenAI CLIP

因为现在大火得Stable Diffusion 并不是单一模型，而是多个模型组成。...其中会用到一个 Text encoder 将用户的文本输入进行编码，这个 text encoder 就是 CLIP 模型中 text encoder CLIP模型在训练时，可以给它一个输入句子，并提取最相关的图像来配合它...CLIP学习了一个完整的句子和它所描述的图像之间的关系。也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。...在__init__中获得的tokenizer对象，将在模型运行时加载。标题被填充并截断到预定的最大长度。...然后把它变成一个张量，并以“image”作为键存储在字典中。最后我们将标题的原始文本与关键字“标题”一起输入字典。

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用于物联网设备的Linux发行版

然后将这些配方收集到各层中，这些层收集一系列配方并配置应如何一起使用的各个方面，从编译标志到配方功能，再到有关它们如何显示在目标上的详细信息。...每个目标构建都将由这些层中的一些层组成，每个层都在较低层中添加或删除软件包，或修改其默认行为。这允许多方调整他们自己的二进制映像以影响最终软件。...因此，如果基础层使用保守的一组编译器标志（通常这样做），则芯片供应商可以添加对其特定芯片模型有利的编译器标志，而主板供应商可以删除其主板可能不支持的芯片功能。...对于您的物联网产品，这实际上意味着您使用已经支持Yocto的主板来构建解决方案的努力将是添加或修改配方，以提供基本功能的增值。...能够提供更多资源并需要将新功能部署到已部署产品中的产品应考虑使用更主流的Linux发行版和以容器为中心的新解决方案作为前进的道路。

2.2K20

autotools及Yocto下通过autotools编译

一样新的东西的由来，往往因为之前的东西用的很不爽，然后更具弊端创造出更加容易使用的东西，比如在大型的项目中，如Linux，他是通过Makefile的方式进行编译。...Autotools并不是单独一个工具，而是一系列工具： autoscan aclocal autoconf autoheader automake autotools提供的这一系列工具，最终的目的就是生成...、版本号、联系方式 AM_INIT_AUTOMAKE 必须要的，参数为软件名称和版本号 AC_CONFIG_SCRDIR 宏用来侦测所指定的源码文件是否存在, 来确定源码目录的有效性.。...使用选项"--add-missing" 可以让Automake自动添加一些必需的脚本文件。...do_install()：将我们编译完的源文件放进板子的根文件系统目录中。 inherit：继承。这里继承autotools。 然后我们在Yocto进行编译，然后将镜像烧录到板子上。

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当分类从固定类别走向开放类别！基于MMPreTrain实现Prompt-base分类丨开源之夏中选项目分享

这种做法颠覆了传统的预训练模型在图像分类下游任务中的微调方法，标志着从经典微调过渡到一种新的多模态范式——在这种范式中，模型不需要在下游任务上进行额外训练，而是直接依据具体任务构建相关的文本模板（prompt...这意味着用户可以避免复杂的 import 语句，直接通过注册表快速访问并实例化所需的类。...通过这种设计，MM 系列算法库的一致性和模块化得到了显著提升，同时也简化了新算法的集成和开发过程。...Step2：实现一个 CLIP 基类 其中需要完成以下功能： 模型结构组件的定义 实现图像处理、文本的处理以及 BBPE（Byte-level Byte Pair Encoding） 分词 实现图像特征的提取...Step1：将 RAM 的 SwinTranformer 转换成 MMPreTrain 中的实现 需要完成的功能： SwinTransformer 的 checkpoint 中的 state_dict

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