selfAttention
摘要：
在PyTorch框架中，nn.MultiheadAttention模块用于实现多头注意力机制，这是Transformer架构中的一个关键组成部分。该模块的输入形状如下： query：形状为(L, N, E)的张量，其中： L 是序列的长度（例如，句子中的单词数量）。 N 是批次大小。 E 是特征维度
前端大模型入门（三）：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
摘要：
备份阿里云文章：https://developer.aliyun.com/article/1628074#:~:text=简介： 本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。,Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将
czsl总结
摘要：
troika模型，训练ut-zappos数据集，cmt_layers为2 增加obj,attr损失，权重设置为0.1 开始训练可达到0.531,但seen指标很低， 思考：有没有办法在保持0.53下，提升seen clip+soft_prompt + (img_linear + img_cross_
摘录
摘要：
Awesome-Compositional-Zero-Shot Papers and codes about Compositional Zero Shot Learning(CZSL) for computer vision are present on this page. Besides, t
大论文资料
摘要：
总结 请你总结以下三个部分： 1.本文想要解决什么问题？ 2.提出了什么方法解决该问题？ 3.方法的具体原理？ Disentangling Before Composing: Learning Invariant Disentangled Features for Compositional Zer
Clip模型使用
摘要：
代码文件结构 clip.py CLIP模块提供了以下方法： clip.available_models() 返回可用的CLIP模型的名 import clip models = clip.available_models() print(models) #结果 ['RN50', 'RN101', '
论文阅读-CORA: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Detection with Region Prompting and Anchor Pre-Matching
摘要：
摘要 开集词汇检测（OVD）是一项目标检测任务，旨在检测训练检测器的基类之外的新类别对象。最近的开集词汇检测方法依赖于大规模的视觉-语言预训练模型，如CLIP，以识别新对象。我们确定了在将这些模型纳入检测器训练时需要解决的两大核心障碍：（1）当将训练于整幅图像的VL模型应用于区域识别任务时出现的分布
论文阅读-Learning to Predict Visual Attributes in the Wild
摘要：
摘要 视觉属性构成了场景中包含信息的大部分。物体可以使用多种属性来描述，这些属性展现了它们的视觉外观（颜色、纹理）、几何特征（形状、大小、姿态）以及其他内在属性（状态、动作）。现有工作大多局限于特定领域内的属性预测研究。在本文中，我们介绍了一个大规模的野外视觉属性预测数据集，该数据集包含超过260K
ssh隧道进行web app
摘要：
是的，使用SSH隧道可以通过SOCKS代理来实现在浏览器中打开网页。以下是步骤： 设置SSH隧道：首先，你需要设置一个SSH动态端口转发（SOCKS代理）。这可以通过以下SSH命令完成： ssh -D 本地端口 用户名@远程服务器地址:22 #例子 ssh -D 7891 root@123.444.
论文阅读-ArtVLM: Attribute Recognition Through Vision-Based Prefix Language Modeling
摘要：
摘要 识别并从对象中分离视觉属性是许多计算机视觉应用的基础。虽然像CLIP这样的大型视觉-语言表示在很大程度上解决了零样本对象识别的任务，但零样本视觉属性识别仍然是一个挑战，因为CLIP通过对比学习得到的视觉-语言表示无法有效捕捉对象-属性依赖关系。在本文中，我们针对这一弱点提出了一个基于句子生成的
