每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。...这样对需要用到[CLS]标记表示的下游任务有利。...，对每个词进行语义标签分类。...具体来说，将文档图像的大小调整为W⨉H ，然后将图像分割成固定大小(P⨉P)的块，将图像块线性投影到相应的维度，并将它们展平为长度为(M=HW/P2)的序列,再加上可学习的一维位置向量后得到图像向量。...将图像切成多个小块(patch)，每个块相当于一个字符。
现有的VIE方法通常首先根据阅读顺序将文本块（文本边界框和字符串，由ground truth提供或由OCR系统解析）组织成纯文本，并利用有效的编码结构，从多个模态（文本，版面，视觉等）中为每个输入字符提取出最有效的特征表示...给定一个如图1 (a)所示的文档图像，最广泛使用的注释方案是对每个话语的边界框和字符串进行标记，并进一步指出每个字符/框属于哪个类别，如图1 (b).所示这样，需要一个启发式的标签分配过程来训练上述标记模型...在TCPN-T中，解码器可以在一次正向传递中直接将每个字符的表示标记为一个特定的类别，从而保持快速的速度。值得注意的是，作者的解码器只需要训练一次就可以在不同的模式下工作。...3.1文档表示 将OCR结果重新组织为作者的2D文档表示——TextLattice的整个过程总结为：首先对检测框的y坐标归一化处理，将检测框按照从左上到右下的顺序排列并划分为多行；接着，将文本段级别的框切分成字符级别的框...给定该向量，解码器可以在每个时间步考虑当前需要生成的实体类别，并迭代预测得到信息序列。
您可以下载Panes中的内容–包括您在svg中的绘图。 Tip: 您可以使用浏览器的放大缩小功能来调整UI的大小。 Environments(环境) 您可以使用envs对可视化空间进行分区。...所有的绘图函数都接收一个可选参数win，用来将图画到一个特定的window上。每个绘图函数也会返回当前绘图的win。您也可以指定 汇出的图添加到哪个env上。...: 每个标记的颜色....它需要一个 形状为N或者N*M的 tensor X 来指定M时间序列中N个点的值。一个可选择的Y，形状为N或者N×M，用Y来指定时间戳，如果Y的形状是N，那么默认M时间序列共享同一个时间戳。...输入是一个SVG字符串或 一个SVG文件的名称。该功能不支持任何特定的功能 options。 plot.text 此函数可在文本框中打印文本。输入输入一个text字符串。
我们希望公开共享我们的库可以促进未来对密集像素标记任务的研究，并设想该技术的新应用。代码在 https://github.com/googleresearch/deeplab2 上公开提供。...我们希望开源 DeepLab2 将促进未来对密集像素标记任务的研究，并期待采用该技术的新突破和新应用。在以下部分中，我们详细介绍了一些流行的密集预测任务以及 DeepLab2 库中提供的最先进模型。...单目深度估计试图通过用估计的深度值标记每个像素来理解场景的 3D 几何形状。 视频全景分割将图像全景分割扩展到视频域，其中在整个视频序列中强制执行时间一致的实例标识。...它建立在 Panoptic-DeepLab 之上，并使用一个额外的分支将每个像素回归到前一帧的中心位置。...MaX-DeepLab它以双路径方式将转换器块 [64] 与 Axial-ResNets [67] 相结合，允许任何 Axial-ResNet 层和转换器之间进行有效通信。
基于transformer编码器-解码器架构，我们的单元模型使用编码器对每个输入模式进行编码，并在编码的输入表示上使用共享解码器对每个任务进行预测，之后跟着的是特定任务的输出头。...Image GPT[8]和ViT[14]将transformer应用于平面图像像素或图像块进行分类。DETR[5]采用端到端的编解码器模型进行检测和分割。...在我们的实现中，骨干网遵循ResNet-50[18]的结构结构，对其最后一个C5块进行扩张[65]，并在[5]中进行目标检测的预训练。 我们应用了有 ? 层，并且特征图 ?...给定输入文本（例如一个句子或一对句子），我们用与BERT相同的方式将它标记为一个有 ? 个标记序列 ? ，有 ? [CLS]（BERT中用于分类的特殊池化标记）。...然后，将标记序列用作预先训练的BERT模型的输入，以提取大小为 ? 的文本隐藏状态序列 ? ，其中 ? 为BERT隐藏层大小。
现有数据集很少有超过400个序列，由于缺乏大规模的跟踪数据集，很难使用跟踪特定视频训练深度跟踪器。 2. 短时跟踪。理想的跟踪器能够在相对较长的时间内定位目标，目标可能消失并重新进入视图。...LaSOT包含1400个视频，每个序列平均2512帧。每一帧都经过仔细检查和手动标记，并在需要时对结果进行目视检查和纠正。这样，可以生成大约352万个高质量的边界框注释。...对于具有特定跟踪目标的视频，对于每个帧，如果目标对象出现在帧中，则标注者会手动绘制/编辑其边界框，使其成为最紧的右边界框，以适合目标的任何可见部分；否则，标注者会向帧提供一个“目标不存在”的标签，无论是不可见还是完全遮挡...研究人员可以使用除了LaSOT中的序列以外的任何序列来开发跟踪算法。方案一旨在对跟踪器进行大规模评估。 方案二：他们将LaSOT划分为训练和测试子集。...除了对每一种跟踪算法进行评估外，他们还对两种具有代表性的深跟踪算法MDNET[42]和SIAMFC进行了重新培训，并对其进行了评估。评估结果表明，这些跟踪器在没有重训练的情况下具有相似的性能。
例如，Vid2Seq 通过结合特定时间标记来增强语言模型，使模型能够在统一的输出序列中生成事件边界和文本描述。...3 Method 交通安全描述与分析是一项具有挑战性的任务，它涉及对不同交通安全场景连续阶段的长时间细粒度描述，针对多个目标，在给定摄像头视频、每个阶段的时间戳和若干帧的目标边界框信息的情况下。...类似于作者处理主要特征的方式，作者将每个对应于边界框 b_{P_{i}} 的帧进行平方裁剪，以接近边界框的段落，并将其调整到 224\times 224 像素，表示为 l_{i}\in\mathbb...遵循Vid2Seq的方法，作者通过添加 N=100 个额外的时间标记扩展了分词器，这些时间标记代表每个视频段中的相对时间戳。 输出序列构建。...类似于Vid2Seq，作者通过连接每个阶段 i 的开始时间标记 t^{st}_{i} ，结束时间标记 t^{ed}_{i} 以及 v^{t}_{i} 中的所有文本标记 v^{t}_{i_{j}} 来构建每个阶段的新序列
由于 Transformer 是一种灵活的架构，并且对输入数据的结构偏差几乎没有假设，因此很难在小规模数据上进行训练。改进方法包括引入结构偏差或正则化，对大规模未标记数据进行预训练等； 模型适配。...用法 通常有三种不同的方式使用 Transformer 架构： 使用编码器 - 解码器，通常用于序列到序列建模，例如神经机器翻译； 仅使用编码器，编码器的输出用作输入序列的表示，通常用于分类或序列标记问题...从另一个角度来看，标准 attention 可以被视为一个完整的二部图，其中每个查询从所有内存节点接收信息并更新其表示。而稀疏 attention 可以看成是一个稀疏图，其中删除了节点之间的一些连接。...复合稀疏 attention 而另一种基于位置的稀疏 attention 是复合稀疏 attention，下图显示了其五种主要模式，其中红色框表示序列边界。 ?...自适应计算时间 与大多数神经模型一样，Vanilla Transformer 使用固定（学习的）计算程序来处理每个输入。
现有数据集很少有超过 400 个序列，由于缺乏大规模的跟踪数据集，很难使用跟踪特定视频训练深度跟踪器。 2. 短时跟踪。理想的跟踪器能够在相对较长的时间内定位目标，目标可能消失并重新进入视图。...每一帧都经过仔细检查和手动标记，并在需要时对结果进行目视检查和纠正。这样，可以生成大约 352 万个高质量的边界框标注。 此外，LaSOT 包含 70 个类别，每个类别包含 20 个序列。...对于具有特定跟踪目标的视频，对于每个帧，如果目标对象出现在帧中，则标注者会手动绘制/编辑其边界框，使其成为最紧的右边界框，以适合目标的任何可见部分；否则，标注者会向帧提供一个「目标不存在」的标签，无论是不可见还是完全遮挡...研究人员可以使用除了 LaSOT 中的序列以外的任何序列来开发跟踪算法。方案一旨在对跟踪器进行大规模评估。 方案二：将 LaSOT 划分为训练和测试子集。...除了对每一种跟踪算法进行评估外，还对两种具有代表性的深跟踪算法 MDNET[42] 和 SIAMFC 进行了重新培训，并对其进行了评估。评估结果表明，这些跟踪器在没有重训练的情况下具有相似的性能。
研究人员提出iTransformer，将每个变量的整个时间序列独立地嵌入到一个token中，以扩大局部感受野，更好地利用注意力机制进行多变量关联。...iTransformer将每个序列独立地嵌入到变量标记中，这样注意力模块就可以描述多变量相关性，前馈网络可以对序列表示进行编码。...(b)将自注意力应用于嵌入的变量标记，增强了可解释性，揭示了多变量相关性。(c)通过共享的前馈网络提取每个标记的序列表示。(d)采用层归一化来减少变量之间的差异。 将整个序列作为标记。...前馈网络（Feed-forward network） Transformer 使用前馈网络 (FFN) 作为编码标记表示的基本构建块，对每个标记应用相同的前馈网络。...在反向版本中，FFN 用于每个变量标记的序列表示，通过堆叠反向块，它们致力于编码观测到的时序，并使用密集的非线性连接解码未来序列的表示。
首先，Lucene使用32位整数作为文档标识符，因此限制了Lucene不分片支持的最大文档数量。其次，如果我们知道每个分片的时间范围，则可以轻松地使用多个线程进行搜索。...如果我们仅对每个磁盘分区写入单个日志，那么我们将无法充分利用磁盘，因为从对象到字节的序列化非常昂贵。 我们自己对数据进行编码。...我们能够跨多个磁盘分区对索引本身进行分条。 当多个线程正在更新特定索引时，对该索引的访问非常慢。这样，我们就可以避免在不需要时触摸该索引。 存储Lucene索引的目录的文件名是创建索引的时间戳。...这意味着我们可以请求一个特定的事件ID，并确切地知道它在哪个文件中，因为我们无需查找该事件ID即可找到名称最大的文件。 然后，我们确定该事件ID所需的压缩块偏移量。...如果尚未达到存储容量，我们将检查任何Provenance Event Log File是否早于配置的最大时间限制。如果是这样，我们会将其标记为销毁。 然后，我们删除所有标记为要销毁的文件。
如果你没有想要解决的特定问题，只是对探索文本分类感兴趣，那么有大量可用的开源数据集。...计算样本的数量/每个样本中单词的数量这个比率。 2. 如果这个比率小于1500，那么将文本标记为n-grams并使用简单的MLP模型进行分类（下面的流程图的左边分支）： a....如果比率大于1500，则将文本标记为序列，并使用sepCNN模型进行分类（流程图右边分支）： a. 将样本分解成单词；根据频率选择前20K的单词。 b. 将样本转换为单词序列向量。 c....在下面的流程图中，黄色框表示数据和模型准备过程。灰色框和绿色框表示我们为每个流程考虑的选项。绿色框表示我们对每个流程的推荐选项。...在本指南中，我们将文本分类的workflow分解为几个步骤。对于每个步骤，我们都根据特定数据集的特征，建议自定义的实现方法。
Transformer的思想是对组成文本片段的标记序列进行类似的操作。...同时，还有一个“次要路径”，它接收标记的整数位置序列，并根据这些整数创建另一个嵌入向量。最后，将标记值和标记位置的嵌入向量相加，得到嵌入模块的最终嵌入向量序列。...本质上，它将标记序列的原始嵌入集合转换为最终的集合。然后，ChatGPT的工作方式是选择这个集合中的最后一个嵌入，并对其进行“解码”，以生成下一个标记的概率列表。 这就是ChatGPT内部的概述。...例如，正如上面的标志性摘要所示，注意力块内部存在“对输入数据进行多次复制”的地方，然后每个副本通过不同的“处理路径”进行处理，可能涉及不同数量的层，直到稍后重新组合。...但是对于每个生成的标记，仍然需要进行1750亿次计算（最后还要多一点），所以可以理解为什么使用ChatGPT生成一段长文本可能需要一些时间。
这种表示形式是捕获输入本质的摘要然后，解码器获取此摘要并逐步生成输出序列，该序列可以是翻译成法语的相同句子这过程是按序进行，即它必须一个接一个地处理每个单词或数据的一部分。...这个层对每个位置的输入独立进行处理解码器（Decoder）输出嵌入（Output Embedding）：将目标序列的词嵌入到一个高维向量空间中位置编码（Positional Encoding）：与编码器的相同...通过位置编码，模型可以保留标记的顺序并理解序列上下文。5.3 转换器数据块典型的转换器模型将多个转换器数据块堆叠在一起。每个转换器模块都有两个主要组件：多头自注意力机制和位置前馈神经网络。...Softmax 函数是获取对数分数并将其归一化为概率分布的最后阶段。Softmax 输出的每个元素都表示模型对特定类或标记的置信度。6 转换器与其他神经网络架构有何不同？...该循环对序列中的每个元素重复执行，RNN 保持一个隐藏的状态向量，该向量会在每个时间步骤进行更新。此过程有效地使 RNN 能够记住过去输入的信息。相比之下，转换器同时处理整个序列。
作者进行了大量实验来证明TalkLoRA实现了最先进的风格适应，并允许在不牺牲质量的前提下，对推理时间进行复杂性降序排列。...将语音识别作为任务意味着模型的输出特征对人是无关的，允许语音驱动模型对新音频进行良好的泛化。最后一层被丢弃，最后隐藏层的输出被提取为音频特征。...作者在Imitator和Faceformer上分别比较了作者的自适应方法，并显示出相对于各自自适应方法的改进。 对于每个基础模型，作者按照论文中的程序进行训练。作者将这些基础模型作为基准。...这仅仅是通过将每个VOCASET主题的十个测试句子串在一起，中间插入一秒的静音。在计算指标时，作者掩盖这些静音区域。作者在不同的块大小K和填充P值中进行了多种实验。...作者使用预训练的Base Imitator进行此实验。作者将K的各种值下长序列的L2损失计算出来，并记录运行时间。切块实验的结果如图4（a）所示。可以发现，较小的块大小会导致更高的损失。
另一方面，LayoutLMv2 在内部对图像进行归一化，并期望通道以 BGR 格式提供。 文本使用字节对编码（BPE）进行标记化，而不是 WordPiece。...cls_token (str, optional, 默认为 "") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是每个标记进行分类）。...用于对一个或多个序列或一个或多个序列对进行标记化和为模型准备的主要方法，其中包括单词级别的归一化边界框和可选标签。...如果提供了一对序列（或一批对序列），则将逐个标记进行截断，从一对序列中最长的序列中删除一个标记。...cls_token (str, optional, defaults to "") — 用于序列分类时使用的分类器标记（对整个序列进行分类，而不是对每个标记进行分类）。
对于中文、日文等语言，语句由字符的序列组成，因此词的形态化比较简单，分词一般指将文本中的字的序列分割成词的序列。此外，中文分词的歧义性较强。...而对于英文，没有所谓的“分词”，对应的任务叫做Tokenization，指将文本序列切成由token组成的序列，如Wendy's -> Wendy + 's。...Tokenization可以概括为按照特定需求，把文本切分成一个字符串序列（其元素一般称为token，或者叫词语）。...词性标注：Part-of-speech(POS)，将词在句子中扮演的角色进行标注，如动词、名词等。因为一词多义的存在，这个过程也存在歧义性。...CCG parsing，组合范畴句法分析，形式为一种高度词汇化的句法 CCG supertagging：在组合句法分析中，给每个词打标签 Syntactic chunking：把一个句子，切成比较大的短语块
预测是在 CLS 令牌的输出向量上进行的。 为了加快训练速度，首先90%的训练在序列长度为 128 个标记上进行，然后剩下的10% 的时间在 512 个标记上训练模型以获得更有效的位置嵌入。...从体系结构的角度来看，有一些小的变化:从每个解码器块中移除交叉注意层，并使用了LayerNorm 使用的标记器是字节级BPE (50K词汇表)，没有使用类似的子字符串例如（“dog”、“dog!”...GPT-3将生成的任务分为分类任务或非分类任务，并根据此生成不同的输入和输出。 三元组根据质量和与数据库中现有三元组的不相似度进行过滤。...总共生成了52K个唯一的三元组，并对LLaMA 7B进行了微调。...288x288的图像被切成18x18的块，编码器将其转换为向量+基于所有这些向量的共享注意力池向量。
给定一组各自被标记为单一类别的图像，我们对一组新的测试图像的类别进行预测，并测量预测的准确性结果，这就是图像分类问题。...这两个网络的运作流程如下：都使用第一帧中给定的边界框进行初始化，以获取对象的映射。而对于新的帧，对其进行剪切并传输最后一帧中的感兴趣区域，该感兴趣区域是以目标对象为中心。...计算机视觉的核心是分割，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（比如，识别它是汽车、摩托车还是其他的类别）。...最流行的原始方法之一是通过滑动窗口进行块分类，利用每个像素周围的图像块，对每个像素分别进行分类。但是其计算效率非常低，因为我们不能在重叠块之间重用共享特征。...也就是说，对每个对象的精确像素进行定位，而不仅仅是用边界框进行定位？ Facebook AI 则使用了 Mask R-CNN 架构对实例分割问题进行了探索。 ?
▌1 、图像分类 给定一组各自被标记为单一类别的图像，我们对一组新的测试图像的类别进行预测，并测量预测的准确性结果，这就是图像分类问题。...这两个网络的运作流程如下：都使用第一帧中给定的边界框进行初始化，以获取对象的映射。而对于新的帧，对其进行剪切并传输最后一帧中的感兴趣区域，该感兴趣区域是以目标对象为中心。...▌4、语义分割 计算机视觉的核心是分割，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（比如，识别它是汽车、摩托车还是其他的类别）。...最流行的原始方法之一是通过滑动窗口进行块分类，利用每个像素周围的图像块，对每个像素分别进行分类。但是其计算效率非常低，因为我们不能在重叠块之间重用共享特征。...也就是说，对每个对象的精确像素进行定位，而不仅仅是用边界框进行定位？ Facebook AI 则使用了 Mask R-CNN 架构对实例分割问题进行了探索。
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