上面的常规的窗口虽然可以降低计算的复杂度，但是又产生了新问题，将图像分成多个窗口后，只能窗口内计算自注意力，窗口间没办
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2024-06-05 10:42:08
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在Java Swing的开发中，经常会遇到与用户界面交互相关的问题。Java Swing是一个构建图形用户界面的库，提供了丰富的组件和灵活的布局管理。处理这些问题时，我们需要理解Swing的基本原理和结构，以便在开发过程中快速高效地找到解决方案。
### 背景描述
在开发Swing应用时，我们常常需要处理多个线程对UI的共同操作。这意味着，如果UI被阻塞，用户的体验会受到影响。为了更好地了解这
文章标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址：Swin Transformer 目录1 概述2 贡献3 内容3.1 总体结构3.2 基于移动窗口的自注意力3.3 模型变种3.4 实验4 总结 1 概述 从Vi
paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030code: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章
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2022-06-27 17:07:47
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Swin Transformer; Shifted Windows MSA; Relative position bias
论文链接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted WindowsIntroduction目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战：
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2024-08-01 12:13:49
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输入图片尺寸 Batch_size*H*W送入SwinTransformer
PatchEmbedding【Parameter】
每个patch 分别进行EmbeddingBatch_size*H*W——>Batch_size,Patch_H*Patch_W,emb_dim每个图片加1,Patch_H*Patch*W,emb_dim大小的绝对位置embedding送入Basi
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2023-12-18 22:08:15
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这个层的作用是将Token的数量减少，实现2倍的下采样，同时将特征维度增加到原始维度的2倍。通过这个操作，特征的
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2023-12-23 23:07:07
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stacking方法，boosting算法，与bagging的区别，adboost算法权重固定，regionboost权重动态学习 提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的 （1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了 （2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，
于是Layer l+1的第2个窗口（从1开始计算）综合了layer l的第1个和第2个窗口的信息，Layer l+1的第5个窗口（从1开始计算）综合了layer
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2024-06-06 09:55:24
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Swin TransformerSwin transformer是一个用了移动窗口的层级式（Hierarchical）transformer。其像卷积神经网络一样，也能做block以及层级式的特征提取。本篇博客结合网上的资料，对该论文进行学习。摘要本篇论文提出了一个新的Transformer，称作Swin Transformer，其可以作为计算机视觉领域的一个通用的骨干网络。这是因为ViT这篇论文
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2024-03-27 11:58:39
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???Hugging Face 实战系列 总目录
有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：Hugging Face实战-系列教程9：GLUE数据集/文本分类下（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）模型训练的流程代码是不是特别特别多
一 VIT模型1 代码和模型基础以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础2 模型结构2.1 输入的图像，第一步patch_embeding，这里一个patch的对应的像素大小是，也就是对输入图像作conv2d，对应的kernel_size=16，stride=16，以及升维为768，最终得到输出feature为，然后转化为，这里196个patchs其
SVM理解到了一定程度后，是的确能在脑海里从头至尾推导出相关公式的，最初分类函数，最大化分类间隔，max1/||w||，min1/2||w||^2，凸二次规划，拉格朗日函数，转化为对偶问题，SMO算法，都为寻找一个最优解，一个最优分类平面。一步步梳理下来，为什么这样那样，太多东西可以追究，最后实现。sklearn.svm Sklearn包含的常用算法里介绍过常用的算法，scikit-learn中学
Swin Transformer论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformerh
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2023-05-10 16:09:20
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从合成数据集的退化类型上来看，作者提出了实用的噪声退化模型，包含加性高斯白噪声 (Additive white Gaussian Noise, AWGN)，泊松噪声 (
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2024-08-08 14:21:18
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10.3 word2vec的实现本节是对前两节内容的实践。我们以10.1节（词嵌入word2vec）中的跳字模型和10.2节（近似训练）中的负采样为例，介绍在语料库上训练词嵌入模型的实现。我们还会介绍一些实现中的技巧，如二次采样（subsampling）。首先导入实验所需的包或模块。import collections
import math
import random
import sys
im
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2024-09-19 14:37:50
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## 使用Swin Transformer PyTorch的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Swin Transformer PyTorch。下面是整个过程的步骤摘要：
1. 安装PyTorch和Torchvision
2. 下载Swin Transformer源代码
3. 安装额外的依赖
4. 准备数据集
5. 配置训练参数
6. 训练模型
7. 测试模型性能
接下来，我将
原创
2023-11-13 04:36:04
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Swin Transformer详解一、Overall Architecture二、Swin Transformer1. Patch Partition & Linear Embedding2. Basic LayerSwin Transformer Block（1）first blockW-MSAMLP（2）second blockSW-MSAPatch Merging三、Supple
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2024-10-17 08:14:15
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文章目录一 前言二 Faster RCNN模型详解1 测试（Test）1.1 总体架构1.2 conv layers1.3 RPN1.3.1 anchors1.3.2 cls layer——分类1.3.3 reg layer——回归1.3.4 生成Proposal1.4 RoI pooling1.4.1 为什么需要RoI pooling1.4.2 RoI pooling原理1.5 Classif
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2024-08-08 11:34:56
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『论文笔记』Swin Transformer
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2021-07-25 20:52:00
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