Transformer是谷歌在2017年的一篇论文"Attention is all you need"提出的一个seq2seq的模型架构，其创造性的提出了自注意力的思想，可以很好的表达序列中各个单词之间的相互注意力关系。这个模型在NLP领域取得了巨大的成功。此外这个模型架构在最近几年也在CV领域取得了令人瞩目的进展，在图像识别，目标检测等方面都达到或超过CNN模型的性能。因此Transforme
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2024-07-07 06:50:43
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一、前言从2017年起，RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代，发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了，而且由Transformer引来了一股大语言模型热潮。从Bert到GPT3，再到如今的ChatGPT。Transformer实现了人类难以想象的功能，而且仍在不停发展。本文将基于Transformer的Encoder部分，实现文本情感分析任务。二、
使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision。不过并未应用到最近很火的Tensorflow。Keras虽然可以调用Tensorflow作为backend，不过既然可以少走一层直接走Tensorflow，那秉着学习的想法，就直接用Tensorflow来一下把。
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2023-06-02 22:18:48
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风格迁移原理 可以将VGGNet这样的网络结构看作为输入图像——提取特征——进行分类，而图片风格迁移是输入特征，输出对应这种特征的值。 简单介绍一下我实现风格迁移的基本思路，首先进行图片预处理，定义VGG19用于特种提取，然后复制一张与内容图相同的图片，分别将内容图、风格图、目标图放入神经网络进行特征提取，定义损失是采用均方差计算内容损失，利用Gram矩阵内积运算，运算后特征图越大的数字就会变得更
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2023-08-21 15:32:25
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一、迁移学习的应用价值迁移学习的应用 图像识别：图像增强，风格转移，对象检测，皮肤癌检测 文字识别：Zero Shot翻译、情绪分类应用价值 复用现有知识数据，已有的大量工作不至于完全丢弃 不需要在话费巨大代价重新采
原创
2018-08-02 09:33:02
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VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习，它是一个非常强大的深度学习技术，在不同领域有很多应用。动机很简单，可以打个比方来解释。假设想学习一种新的语言，比如西班牙语，那么从已经掌握的另一种语言（比如英语）学起，可能是有用的。 按照这种思路，计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示
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2021-02-06 05:41:00
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虚拟化技术的明珠 VMotion实时迁移详解作者：小蚁 虚拟化正在改变人们对计算机的认识，说起虚拟化，VMotion估计是给人印象深刻的诸多亮点中的一个。VMware公司一直在虚拟化技术中占据领先的地位。因此VMware VMotion就好像站在了VMware这个巨人的肩膀上一样，在实时迁移技术领域，立于高峰之巅。VMware VMotion概述 VMware V
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2024-09-13 20:35:26
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论文：
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
先介绍一下论文的思路。
思路
图像风格迁移，包括三部分：风格style特征提取（一般是纹理特征），目标图像内容content提取，style+content合成新的图片。
这篇论文之前的方法，三个部分分别实现，对于每一种风格，都要单独提
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2024-05-10 16:58:25
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基于深度学习的图像风格迁移研究前言图像风格迁移方法基于图像迭代的图像风格迁移方法基于模型迭代的图像风格迁移方法卷积神经网络生成对抗网络CycleGAN 前言什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一种，机器学习是研究人工智能的必经途径。深度学习以神经网络为核心，神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，图像处理，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个
数据的读取 import tensorflow as tf from tensorflow.python import keras from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator class Tra
原创
2021-08-25 14:22:59
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下面我列出了一些我正在编写的文档草稿，可能会有帮助。另一件要注意的事情是，如果您使用Slim，您需要首先运行export_inference_graph.py来获得一个.pbgraphdef文件。在在大多数情况下，使用TensorFlow训练模型将得到一个包含GraphDef文件(通常以.pb或.pbtxt扩展名结尾)和一组检查点文件的文件夹。移动或嵌入式部署需要的是一个单独的GraphDef文件
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2024-09-11 20:02:09
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以SRCNN模型为例：1.以三色通道为基础： 模型迁移整体流程（旧）：将灰度化后的图片裁剪成n个33*33的小块将每个图片小块转化为float数组将每个float数组依次输入至模型中模型将每个小块数组进行模型处理，处理结果依次保存在一个大float数组 中，最后这个大数组就是最终的处理结果。float数组转图片。以下仅为个人想法，未经实践。 第一种，将float数组转为mat对象，然后将mat对象
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2024-03-27 11:29:16
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StyleTransfer-PyTorch风格迁移Content lossStyle lossTotal-variation regularization结果链接 在上次的Network Visualization之后，这次接着是Style Transfer，选择的还是PyTorch版本，个人认为这次代码还是比较简单有趣，也是直接在StyleTransfer-PyTorch.ipynb编写完成的
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2024-07-29 16:54:17
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1.比较使用单线程文件服务器读取文件和使用多线程服务器读取文件有什么不同。花费15ms来接收请求、调度该请求并且完成其它必须的处理工作，假定需要的数据存放在主存储器的缓存中。如果需要磁盘操作，就需要额外多花75ms在磁盘操作的过程中线程处于睡眠状态。如果服务器采用单线程的话，它每秒能处理多少个请求？如果采用单线程呢？
答: 在单线程情况下，命中cache
题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
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2024-03-28 10:35:46
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本文是对一篇关于 DB2 Change Management Expert 的文章的更新。本文介绍了 IBM Data Studio Administrator for DB2 for Linux, UNIX, and Windows，以及在 Data Studio Administrator Version 1.2 中可用的其他变化。简介本文演示一家虚构公司 JK Enterprises 的一名
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是G
原创
2021-01-21 21:48:57
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本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布于https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/data-science-blogathon-8/抽象在今天的报告中，我们将分析食品项目，以预测它们是否食用。我们应用最先进的Transfer Leanirng方法和Tensorflow框架来构建用于食品分类的机器学习模型。 介绍图像分类是一项工作，
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2022-08-31 19:59:52
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了 模仿名画风格 的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。这种功能叫做“ 图像风格迁移 ”，几乎都是基于 CVPR
Style Transfer 风格迁移首次提出来自这篇论文：A Neural Algorithm of Artistic Style。文中作者提出了一个假设：图像的内容(content)和风格(style)可分离。在一个收敛的深度神经网络中，例如VGG19、Inception等等中，1.图像的内容(content)信息主要保留在模型每层输出中。2.图像的风格(style)在模型多层次输出共同表示
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2024-09-05 11:31:35
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