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  实时物体检测:YOLO，YOLOv2和YOLOv3(三)

  作者：JonathanHui编译：ronghuaiyang导读YOLOv3其实之前已经有一篇文章介绍过了，不过为了系列的完整性，再将部分要点总结一下。YOLOv3在YOLO网站上的一段话：在PascalTitanX上，它以30FPS的...

  2024-09-24 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
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  YOLO系列的演进，从v1到v7

  作者：MaximIvanov...

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  代码详解:从头开始学习注意力机制

  全文共3028字，预计学习时长6分钟人类感知的一个重要特质在于个体无法同时处理全部信息。相反，人类将注意力集中于局部视觉空间，以便在需要的时间和场合获取信息并对不同时段的信息进行合并，构建内在场景表现，指导日后的注意力分配及决策过程。《视觉...

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  深入理解注意力机制

  作者：晟沚编辑：龚赛前言注意力机制和人类的视觉注意力很相似，人类的注意力是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，得到注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力，以获取更多所需要关注目标的细节...

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  图解机器学习中的自注意力机制

  自注意机制在现在机器学习的Transformer结构中大量使用。这儿图解的是将4个6维的输入特征值（橙色）...

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  ASTGCN:基于时空注意力机制的图卷积神经网络

  文章信息《AttentionBasedSpatial-TemporalGraphConvolutionalNetworksforTrafficFlowForecasting》，收录于国际人工智能会议（AAAI-2019），...

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  注意力机制可解释吗?这篇ACL 2019论文说

  选自arXiv作者：SofiaSerrano、NoahA.Smith机器之心编译注意力机制最近推动了一系列NLP任务的发展。由于注意力层可以计算层的表征权重，也被认为可以用于发现模型认为重要的信息（如特定的语境词语）。研究人员通过...

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  手绘讲解~Attention注意力机制

  前段时间研究chatgpt,transformer。transformer的核心就是注意力机制，至于模型结构倒是简单。研究Attention注意力机制的过程中对为啥要用QKV产生了浓厚的兴趣，翻了N的的论文，看过无数的帖子，主打一个较真...

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  注意力机制及其理解

  注意力机制逐渐在NLP中得地位变得越来越重要，上有Google的"AttentionisAllYouNeed"论文,下有Tranformer、BERT等强大的NLP表征模型，attention在NLP的地位就像卷积层在图像识...

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  包学包会，这些动图和代码让你一次读懂「自注意力」

  选自towardsdatascience作者：RaimiKarim机器之心编译参与：PandaW、杜伟BERT及其多种变体已经在多种语言理解任务上取得了非常出色的表现，这些架构全都基于Transformer，而Transforme...

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