各种Attention|即插即用|适用于YoloV5、V7、V8、V9、V10(一)
Net(Squeeze-and-Excitation Networks)中的注意力模块。 通过全局平均池化后,使用两个全连接层来学习通道间的相关性, 最后通过sigmoid激活函数得到每个通道的权重,用于对输入特征进行重标定。 Args: channel (int): 输入特征的通道数。 reduction (int): 第一个全连接层的压缩比例,用于减少参数和计算量。 """ def __init_...
一个用于管理多个 Node.js 版本的安装和切换开源工具
大家好,今天给大家分享一个用于管理多个Node.js版本的工具 NVM(Node Version Manager),它允许开发者在同一台机器上安装和使用不同版本的Node.js,解决了版本兼容性问题,为开发者提供了极大的便利。 在开发环境中,特别是在处理多个项目时,每个项目可能依赖于不同版本的 Node.js,NVM 提供了一个简单有效的方式来处理这种情况,无需重新安装整个系统环境。 项目介绍 功能:...
软件测试·用例设计都有哪些设计方法?这些设计方法适用于什么场景?
场景和特点。以下是一些常见的用例设计方法及其适用情况: 等价类划分(Equivalence Partitioning) 描述:将输入数据划分为若干等价类,在每个类中选取一个代表值进行测试。适用场景:适用于有明确输入范围或类型的需求,例如输入表单中的年龄字段,划分为有效年龄(如18-65岁)和无效年龄(如负数、超出范围的数字)。 边界值分析(Boundary Value Analysis) 描述:测试输...
ToxVidLLM:一个用于检测有害视频的多模态多任务框架
响:仅在YouTube上,用户每天就共同观看超过十亿小时的视频内容。视频内容的病毒性质是一把双刃剑:它促进了新闻的快速传播,同时也加速了有害言论的传播。 我们推荐一个先进的多模态多任务框架,用于视频内容中的毒性检测,利用大型语言模型(LLMs),并结合了进行情感和严重性分析的附加任务。ToxVidLLM结合了三个关键模块——编码器模块、跨模态同步模块和多任务模块——构建了一个为复杂视频分类任...
【chatgpt】 PyTorch 中view方法改变张量的形状,-1是特殊参数,用于自动推断维度的大小
文章目录 `view` 的用法示例1. 基本用法2. 使用 `-1` 自动推断维度3. 重塑高维张量 总结 在 PyTorch 中, view 方法用于重塑(reshape)张量。它的作用类似于 NumPy 中的 reshape 方法。 view 方法可以改变张量的形状,而不改变其数据。 -1 是一个特殊的参数,用于自动推断维度的大小。 view 的用法 tensor.view(*shape) 方法...
GenAI 用于客户支持 — 第 1 部分:构建我们的概念验证
) 是否足够智能,可以提供准确、相关的响应,但我们确信,从此过程中获得的经验对于决定下一个用例至关重要。 有了这一决定,我们决定构建一个可扩展的概念验证,使我们能够为部分用户实施这些工作流程,同时包括用于评估和改进质量的反馈机制。 构建反馈概念验证 就背景而言,我们的现场工程团队已在 Google Cloud Platform 之上构建了我们系统的基础设施,并使用 Salesforce Service...
FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络
网络(GFN)(Ren et al. 2018)利用手动选择的预处理方法和多尺度估计,这些方法本质上是通用的,有待进一步改进。(Chen et al. 2019)提出了一种端到端的门控上下文聚合网络,用于直接恢复最终的无雾图像,该网络采用了最新的平滑扩张技术,有助于去除广泛使用的扩张卷积引起的网格伪影,同时几乎不需要额外的参数。EPDN(Qu et al. 2019)则嵌入了一个生成对抗网络,后跟一个...
TCP是如何实现可靠传输的 UDP面向报文 TCP面向字节流是什么意思 TCP和UDP分别适用于什么场合
UDP是用户数据报协议,它是一种无连接的传输层协议,它面向报文,也就是说,UDP对应用层交下来的报文,在添加UDP头之后直接发送出去,不会对数据进行拆分和合并。因此,UDP传输的数据单位是报文,每个报文之间是独立的,互不影响。 而TCP是传输控制协议,它也是一种传输层协议,它面向字节流,也就是说,TCP对应用层交下来的数据进行拆分和合并后再发送出去。因此,TCP传输的数据单位是字节流,数据流之间没有...
INS 论文分享:一种用于交通流预测的多通道时空Transformer模型
流量预测面临的主要挑战包括:(1)随着预测时间的增加,预测的准确性会下降;(2)预测结果极大地依赖于从道路网络中提取时空依赖关系。为了克服上述挑战,我们提出了一个多通道时空Transformer模型,用于交通流量预测。该模型通过融合来自不同交通数据通道的结果来提高预测准确性。我们的方法利用图卷积网络从每个通道提取空间特征,同时使用基于Transformer的架构捕捉跨通道的时间依赖性。我们引入了一个自...
YoloV8改进策略:上采样改进|动态上采样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)
mple,一个超轻量级且高效的动态上采样器。虽然最近的基于内核的动态上采样器,如CARAFE、FADE和SAPA,取得了令人印象深刻的性能提升,但它们引入了大量的计算量,这主要是由于耗时的动态卷积以及用于生成动态内核的附加子网络。此外,FADE和SAPA对高分辨率特征指导的需求在某种程度上限制了它们的应用场景。为了解决这些问题,我们避开了动态卷积,从点采样的角度构建上采样器,这种方法更加资源高效,并且...