掩蔽专题

【学习日记week5】基于掩蔽的学习方法和跨模态动量对比学习方法(Masked Language Modeling Cross-modal MCL)

序言 首先先review一篇师兄最近看的CVPR23的文章,这歌内容很有意思,通过Bert进行推理来构建类Masked Language,然后对其进行学习。 ViLEM: Visual-Language Error Modeling for Image-Text Retrieval(CVPR 23) 序言 ViLEM:是指视觉语言的错误建模。这个工作是基于ITC的基础上的。 Motiva

避免掩蔽继承而来的名称

此例内含一组混合了public和private名称,以及一组成员变量和成员函数名称。这些成员函数包括pure virtual,impure virtual和non-virtual三种。假设derived class内的mf4的实现代码是这样的: void Derived::mf4(){...mf(2)...} 这里编译器看到这里使用名称mf2,必须估算它指涉什么东西。编译器的做法

element ui 原理_应用于ui的掩蔽原理

element ui 原理 重点 (Top highlight) Let me share with you my journey today… 今天,让我与您分享我的旅程… … I took a cab using one of these apps. …我使用这些应用程序之一上了出租车。 Ride-hailing apps 叫车应用

基于掩蔽生成知识蒸馏(MGD)的钢铁表面缺陷检测

★★★ 本文源自AlStudio社区精品项目,【点击此处】查看更多精品内容 >>> 本项目首先对模型压缩领域中的知识蒸馏理论做了简单的介绍,然后基于PaddleDetection套件对目标检测知识蒸馏的最新方法(MGD)进行复现,对目标检测知识蒸馏的流程进行了细致的讲解。最后结果表明该方法具有较好的效果,可以明显提高学生模型的精度,甚至超越了教师模型。 模型mAP(IOU=0.5:0.95)AP

(2023|ICML,LLM,标记掩蔽,并行解码)Muse:使用掩蔽生成 Transformer 的文本到图像生成

Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers 公众号:EDPJ(添加 VX:CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群:922230617 获取资料) 目录 0. 摘要 1. 简介 2. 模型 2.1. 预训练文本编码器 2.2. 使用 VQGAN 进行语义标记化 2.3. 基础模型  2.4. 超分