1、概念状态迁移法主要关注在测试状态转移的正确性上面。对于一个有限状态机，通过测试验证其在给定的条件内是否能够产生需要的状态变化，有没有不可达的状态和非法的状态，是否可能产生非法的状态转移等。通过构造能导致状态迁移的事件，来测试状态之间的转换。2、 应用范围状态迁移法的思想是提供将多个状态的转换串起来进行测试的思路。该方法适合功能的状态比较多的情况下，需测试各种状态的转换，且这些状态转换的测试在实
2017年6月谷歌发布论文《Attention is All You Need》，提出Transformer这一引燃机器学习领域的算法。数年过去，Transformer算法在计算机视觉、自然语言处理等众多应用领域展现了极为惊艳的表现。 大家都是神经网络，为何你的腰椎间盘却如此突出？ 可以说，Transformer是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，且适用于并行化计算，导致它在精度和性
目录前言模型结构实验总结Question Summary 前言虽然说transformer已经是NLP领域的一个标准：BERT模型、GPT3或者是T5模型，但是当年Vision transformer 提出时用transformer来做CV还是很有限的； 在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变； ViT是2
迁移学习概念：从广义上讲，利用已有的知识、模型、结构来帮助我们达成在目标数据上的学习目标。因此，迁移学习可以细分为很多不同的研究子领域。文献：Sinno Pan and Qiang Yang, A survey on transfer learning. IEEE TNN 2010迁移学习的第一大范式：Pre-train and fine-tune（预训练-微调）是迁移学习最重要的表现形式，指的是
还是基础啊这里首先介绍了模型复用的几种典型场景；然后介绍了如何查看Pytorch模型中的相关参数信息；接着介绍了如何载入模型、如何进行追加训练以及进行模型的迁移学习等。 一般来说，最常见的场景就是模型完成训练后的推断过程。一个网络模型在完成训练后通常都需要对新样本进行预测，此时就只需要构建模型的前向传播过程，然后载入已训练好的参数初始化网络即可。第2个场景就是模型的再训练过程。一个模型在
注的，人工进行数据标定过于耗时耗力，因此通...
原创
2023-02-23 09:52:00
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Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
一、前言开门见山的说，transition、transform和translate这三者经常有人搞混，先把这三者做一个简单解释：transform是 转换，指的是改变所在元素的外观，它有很多种手段(转换函数)来改变外观，例如 位移、缩放、旋转 等，而其中的位移的函数名就叫translate，所以说，translate是transform的一部分。transition是 过渡，指的是某个CSS属性值
这是CNN眼里的一只猫：这是ViT (Vision Transformer)眼里的一只猫:从去年起，Transformer忙着跨界CV，如ViT在图像分类上准确率已超过CNN，大有取代之势。这背后的原因是什么？最近普林斯顿的一项研究认为，Transformer的运作方式更接近人类，连犯错的方式都和人类一样。研究团队在图像分类的准确率之外，增加了对错误类型的分析。结果发现，与CNN相比，ViT更擅长
在opencv的imgproc模块中，其他图像变换（Miscellaneous Image transformations）模块中包含了一些图像变换的小工具。比如阈值变换，线性融合，漫灌式充填等，这些工具对于处理图像的细节可以起到意想不到的效果。本节介绍这些函数的用法实例，有些来自opencv的帮助资料
迁移学习是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域（source domain）学习过或训练好的模型，应用于新的领域（target domain）这样的一个过程。迁移学习的关键点是，新的任务（task）与旧的任务在数据、任务和模型之间的相似性。在不同任务域之间进行迁移学习，可以避免高代价的数据标注工作。域（domain）指需要学习的数据及其分布，更确切地说主要包括数据的特征空间、类别空间以及
迁移学习对于传统机器学习而言，要求训练样本与测试样本满足独立同分布，而且必须要有足够多的训练样本。而迁移学习能把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），目标领域往往只有少量有标签样本，使得目标领域能够取得更好的学习效果。 迁移方式样本迁移，在源领域中找出与目标领域相似的样本，增加该样本的权重，使其在预测目标与的比重加大。特征迁移，源领域与目标领域包含共同的交叉特征，通过特征
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation摘要自过去十年以来，具有收缩和扩展路径的完全卷积神经网络（FCNN）在大多数医学图像分割应用中显示出突出的地位。在FCNNs中，编码器通过学习全局和局部特征以及可由解码器用于语义输出预测的上下文表示来发挥不可或缺的作用。尽管它们取得了成功，但FCNN中卷积层的局部性限制了学习长程空间依赖性的能
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天快速轻松地做到的事情，但计算机很难做到这一点。如果计算机可以准确地识别声音，那么这将有很多应用程序用于机器人，安全性和其他领域。最近，ImageNet等大型数据集的创建以及深度学习的进步，使得计算机视觉迅速发展。然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。Google最近发布了AudioSet，这是一个带注释声音的大型数据集。希望我们开始看到声音分类和类似领域
原创
2021-04-06 11:18:39
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摘要通用图像分割不是一个新概念。过去几十年中统一图像分割的尝试包括场景解析、全景分割，以及最近的新全景架构。然而，这样的全景架构并没有真正统一图像分割，因为它们需要在语义、实例或全景分割上单独训练，以获得最佳性能。理想情况下，真正通用的框架应该只训练一次，并在所有三个图像分割任务中实现SOTA性能。为此，论文提出了OneFormer！！！这是一个通用的图像分割框架，它将分割与一次多任务训练设计相结
概述学习机器学习中不同的回归类型，包括线性回归和逻辑回归每种回归方法都有自己的回归方程和回归系数在本文中，我们将介绍7种不同的回归类型Introduction线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中最先学习的算法。由于它们的流行，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。稍微有点参与的人认为他们是所有形式的回归分析中最重要的。事实上，回归有无数种形式，可以进行。每种形式都有其自身的重要性和最适合应用
# 基于Transformer的架构实现步骤
## 1. 简介
在开始介绍整个实现流程之前，先简单介绍一下Transformer架构。Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。相较于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer能够处理更长的文本序列，并且在计算效率上更具优势。
## 2. 实现流程
下面是实现
你以前听说过深度学习这个词吗? 或者你
原创
2021-07-16 16:57:04
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一、迁移学习概念迁移学习(Transfer learning) ：把已训练好的模型（预训练模型）参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。大部分数据或任务存在相关性的，迁移学习可以将已经学到的模型参数，通过某种方式（我主要用的是Fine tuning）来分享给新模型，从而加快并优化模型的学习效率不用从零开始学习。深度网络存在的问题:网络越深，需要的训练样本数越多。若用监督则需大量标注样本，不然小规模样本
A Survey on Deep Transfer Learninginstances-basedmapping-basednetwork-basedadversarial-basedconclusion TL解决了需要大量数据集/需要同域数据集/需要同task问题DTL定义，在传统TL定义上规定f是使用神经网络的非线形模型分类： instances-based mapping-based ne
