番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型

2024-05-24 04:44

文章标签 模型 transformer 网络 cnn yolov5 更换首个 backbone 番外篇主干 conformer

本文主要是介绍番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此，国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型，其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。论文已被ICCV 2021接收。🌈

🚀1.论文

这篇关于番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/997404。 23002807@qq.com

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常；手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心；为啥大模型做不好简单的数学计算？ | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集 | 🎡ShowMeAI官网 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！ 1. 为啥大模型做不好简单的数学计算？从大模型高考数学成绩不及格说起司南评测体系 OpenCompass 选取 7 个大模型 (6 个开源模型+ GPT-4o)，组织参与了 2024 年高考「新课标I卷」的语文、数学、英语考试，然后由经验丰富的判卷老师评判得分。结果如上图所

【Altium】查找PCB上未连接的网络

【更多软件使用问题请点击亿道电子官方网站】 1、文档目标： PCB设计后期检查中找出没有连接的网络应用场景：PCB设计后期，需要检查是否所有网络都已连接布线。虽然未连接的网络会有飞线显示，但是由于布线后期整板布线密度较高，虚连，断连的网络用肉眼难以轻易发现。用DRC检查也可以找出未连接的网络，如果PCB中DRC问题较多，查找起来就不是很方便。使用PCB Filter面板来达成目的相比DRC

大语言模型（LLMs），基本上是经过强化训练的 n-gram 模型，它们在网络规模的语言语料库（实际上，可以说是我们文明的知识库）上进行了训练，展现出了一种超乎预期的语言行为，引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看，LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库，相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1（见图 1）。然而，它们表面上的多功能性让许多研究者好奇，这些模型是否也能在通常需要系

通信系统网络架构_2.广域网网络架构

1.概述通俗来讲，广域网是将分布于相比局域网络更广区域的计算机设备联接起来的网络。广域网由通信子网于资源子网组成。通信子网可以利用公用分组交换网、卫星通信网和无线分组交换网构建，将分布在不同地区的局域网或计算机系统互连起来，实现资源子网的共享。 2.网络组成广域网属于多级网络，通常由骨干网、分布网、接入网组成。在网络规模较小时，可仅由骨干网和接入网组成

Toolbar+DrawerLayout使用详情结合网络各大神

最近也想搞下toolbar+drawerlayout的使用。结合网络上各大神的杰作，我把大部分的内容效果都完成了遍。现在记录下各个功能效果的实现以及一些细节注意点。这图弹出两个菜单内容都是仿QQ界面的选项。左边一个是drawerlayout的弹窗。右边是toolbar的popup弹窗。开始实现步骤详情： 1.创建toolbar布局跟drawerlayout布局 <?xml vers

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的，需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率，得到声学模型概率高，又符合表达

智能客服到个人助理，国内AI大模型如何改变我们的生活？

引言随着人工智能（AI）技术的高速发展，AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展，不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。那么，国内的AI大模型有哪些独创的技术点？它们在实际应用中又有哪些出色表现呢？此外，普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢？本文将为你一一解析。一、国内AI大模型的独创技术点多模态学习多

OpenCompass：大模型测评工具

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor

模型压缩综述

https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/9015010.html

AI赋能天气：微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora

编者按：气候变化日益加剧，高温、洪水、干旱，频率和强度不断增加的全球极端天气给整个人类社会都带来了难以估计的影响。这给现有的天气预测模型提出了更高的要求——这些模型要更准确地预测极端天气变化，为政府、企业和公众提供更可靠的信息，以便做出及时的准备和响应。为了应对这一挑战，微软研究院开发了首个大规模大气基础模型 Aurora，其超高的预测准确率、效率及计算速度，实现了目前最先进天气预测系统性能的显著

番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型

相关文章

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常；手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心；为啥大模型做不好简单的数学计算？ | ShowMeAI日报

【Altium】查找PCB上未连接的网络

大语言模型（LLMs）能够进行推理和规划吗？

通信系统网络架构_2.广域网网络架构

Toolbar+DrawerLayout使用详情结合网络各大神

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

智能客服到个人助理，国内AI大模型如何改变我们的生活？

OpenCompass：大模型测评工具

模型压缩综述

AI赋能天气：微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora