• 2024-12-13转载:【AI系统】MobileFormer
    在本文中,将介绍一种新的网络-MobileFormer,它实现了Transformer全局特征与CNN局部特征的融合,在较低的成本内,创造一个高效的网络。通过本文,让大家去了解如何将CNN与Transformer更好的结合起来,同时实现模型的轻量化。MobileFormerMobileFormer:一种通过双线桥将MobileNet
  • 2024-12-13转载:【AI系统】MobileFormer
    在本文中,将介绍一种新的网络-MobileFormer,它实现了Transformer全局特征与CNN局部特征的融合,在较低的成本内,创造一个高效的网络。通过本文,让大家去了解如何将CNN与Transformer更好的结合起来,同时实现模型的轻量化。MobileFormerMobileFormer:一种通过双线桥将MobileNet
  • 2024-12-13转载:【AI系统】MobileFormer
    在本文中,将介绍一种新的网络-MobileFormer,它实现了Transformer全局特征与CNN局部特征的融合,在较低的成本内,创造一个高效的网络。通过本文,让大家去了解如何将CNN与Transformer更好的结合起来,同时实现模型的轻量化。MobileFormerMobileFormer:一种通过双线桥将MobileNet
  • 2024-12-01深度学习笔记——BLIP2
    本文详细介绍多模态模型:BLIP2。推荐阅读:BLIP2-图像文本预训练论文解读【多模态】BLIP-2模型技术学习文章目录回顾BLIPBLIP的问题及BLIP2的优化1.模块化架构设计2.引入Q-Former模块3.分阶段训练策略4.减少计算开销BLIP2架构表征学习阶段RepresentationL
  • 2024-10-11奇偶数
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  • 2024-07-28通配连续性题目解法小结
    把所有经常写到的连续力扣罗列在这,对这种看上去比较复杂的题目总结一个普适性强的解法LeetCode603连续空余座位连续可用座位查找电影院所有连续可用座位,返回值按seat_id升序排列思路:WITHcinema_valid_seatAS(SELECTseat_id,seat_id+1ASnext_num,--5的
  • 2024-06-06BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Mode
    Motivation&Abs端到端大规模视觉语言预训练的开销极大。为此,本文提出了BLIP2,利用现成的冻住的imageencoder以及LLM引导视觉语言预训练。模态差距:通过两阶段训练的轻量级的QueryTransformer(Q-Former)弥补。第一阶段:从冻结的imageencoder引导VL学习;第二阶段:从冻结的LLM引导视