例如，ParameterNet-600M相比广泛使用的Swin Transformer具有更高的准确性（81.6%对80.9%），并且具有更低的FLOPs（0.6G对4.5G）。...移动设备上的视觉应用通常需要快速推理，因此由于高计算成本，很难部署现有的预训练视觉模型。为了解决这个问题，作者经验性地研究了大规模视觉预训练中FLOPs的影响。...具有大量参数的模型通常拥有较高的FLOPs。考虑到大量数据需要更多的参数的直觉，作者通过增加参数数量来构建ParameterNet，同时保持低FLOPs。 作者从传统的卷积层开始。...全连接层可以被看作是卷积核尺寸为1×1的卷积层。 作者的设计原则是在保持低 FLOPs 的同时增加更多的参数。构建 ParameterNet 的方法有多种，例如动态卷积和重参化卷积。...尽管重参化卷积在训练过程中增加了参数的数量，但其在推理阶段的参数和 FLOPs 是不变的，也就是说，模型的容量没有增加。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...int a=4; int b=3; float c = (float) a/b; System.out.print(c);//输出：1 如果要的到精确的结果，要用下面的方法 int a=4; int b...DecimalFormat转换最简便 */ public void m2() { //字符串 DecimalFormat df = new DecimalFormat(“0.000″);//对于大于1的用...，round方法，它表示“四舍五入”，算法为Math.floor(x+0.5)，即将原来的数字加上0.5后再向下取整，所以，Math.round(11.5)的结果为12，Math.round(-11.5...)的结果为-11。
然而，现有的U-shaped分割网络： 大多侧重于设计复杂的自注意力模块，以弥补基于卷积运算的远距离依赖性的不足，这增加了网络的总体参数数量和计算复杂度； 简单地融合编码器和解码器的特征，忽略它们的空间位置之间的联系...U-Net表示的方法是一种用于医学图像分割的通用架构，它通过自上而下的编码器路径生成图像的分层特征表示，并使用自下而上的解码器路径将学习到的特征表示映射到原始分辨率，以实现逐像素分类。...作者的方法侧重于编码器和解码器的空间位置之间的连接，保留更多的原始特征，以帮助在上采样阶段恢复特征图的分辨率，从而获得更准确的分割图。...U-Net在编码器和解码器的相应阶段拼接通道维度，允许解码器在执行上采样时保留更高分辨率的细节信息。SegNet通过在编码器中保留下采样过程的位置信息来帮助解码器恢复特征图分辨率。...PM操作的本质是在没有任何计算成本的情况下将空间维度上的信息转换为通道表示，并保留输入特征的所有信息。 IRSC中的Patch反向（PR）用于恢复编码器的空间分辨率，它是与PM的倒数运算。
码界新手，如何更高效的解决问题 近来带几个新人做项目，刚上手当然还是先介绍项目情况，再搭建自己的开发环境，之后再慢慢按照计划开始编码。...记住，异常信息是解决问题的关键所在，不要无视它的存在。仔细阅读或许就找到答案，而不用去google。【百度一下，会死呀？！】哪解决问题的思路又是怎样的呢？ 仔细阅读异常信息，定位。...记住这一秘诀：去上个厕所，排泄的时候你就想通了，不要告诉别人哟。 首先是自己解决，如果发现半小时内没有思路，也没找到有用的信息，这个时候就要放下，去外界寻求帮助了，不要自己堵死在胡同里。...国内网站上的解决方案，很多都是C来C去的，大致都是一样的，如果这些都解决不了你的问题，哪你只能去国外的网站上看看了，比如StackOverFlow，你会有不一样的收获。 最后一点，也是比较关键的一点。...遇到问题不可怕，可怕的是不去思考解决问题，不知如何解决问题。什么是高手？高手就是遭遇了数不清的问题，并解决了问题，再遇到问题时才能轻松化解，并且游刃有余。 坚持码下去，你就是高手
本文提出Transformer更宽而不是更深，以实现更高效的参数部署，并将此框架实现为WideNet。首先通过在Transformer块之间共享参数来压缩可训练参数和深度，并用MoE层替换了FFN层。...然而，当可供训练的Token较少时，较大的模型通常无法很好地扩展，而当模型非常大时，则需要更高的并行性。由于表征能力的损失，与原始Transformer模型相比，较小的模型通常会获得较差的性能。...这种不平衡的分配会降低MoE模型的吞吐量。 此外，更重要的是，大多数附加的可训练参数没有得到充分的训练，使得稀疏条件模型在缩放时无法超越相应的稠密模型。...因此，为了平衡加载需要避免2件事: 分配给单个专家的Token太多， 单个专家收到的Token太少。 为了解决第1个问题，需要缓冲容量B。...第 元素为分配给专家 i$的token的比例: 式中 为Eq.2中TopK选取的指标向量。 是 的第 个元素。值得注意的是，与Eq.2中的 不同， 和 是不可微的。
另一方面，概率性神经架构搜索方法 PARSEC 每次只需要采样一个架构，能极大减小内存开销，但是因为每次参数更新需要采样许多架构，搜索的速度较慢。 为了解决上述问题，严志程团队提出两个新的技巧。...提出一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。 对小模型搜索，FP-NAS 方法比 FBNetV2 方法快 3.5 倍，并且搜索得到的模型精度更高。...精度高 0.7%。...在图 3（c）中，我们发现采用 的时候，自适应采样方法在 ImageNet-100 验证集上的分类精度已经和固定采样方法的分类精度几乎一样高。...在表 6 中，我们发现 FP-NAS 可以加快搜索达 1.9 到 3.6 倍，并且最终得到的架构能达到更高的分类精度。
https://sgvr.kaist.ac.kr/publication/flow-supervisor/ 代码：https://github.com/iwbn/flow-supervisor 光流CNN的训练管道由合成数据集的预训练阶段和目标数据集的微调阶段组成...然而，从目标视频中获取ground truth 流需要付出巨大的努力。本文提出了一种实用的微调方法，以使预处理模型适应没有ground truth 流的目标数据集，这种方法尚未得到广泛的探索。...具体来说，我们提出了一个用于自监督的流监督，它由参数分离和学生输出连接组成。这种设计的目的是稳定收敛，并比在微调任务中不稳定的传统自监督方法具有更好的精度。...实验结果表明，与不同的自监督方法相比，该方法对于半监督学习是有效的。...此外，通过利用额外的未标记数据集，我们在Sintel和KITTI基准上对最先进的光流模型进行了有意义的改进 最新论文整理 ECCV2022 Updated on : 12 Oct 2022 total
大家好，又见面了，我是全栈君 原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题，...是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等，下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 因为double有精度丢失的问题，所以关于小数点的计算通常使用BigDecimal来计算。...但直接调用BigDecimal的double构造函数，会出现精度丢失问题。.../** * BigDecimal传double的构造函数 */ public BigDecimal(double val) { this(val,MathContext.UNLIMITED...4.79999999999999982236431605997495353221893310546875 System.out.println(new BigDecimal(4.8)); } } 解决方案...调用的是BigDecimal的String构造函数。
在百思不得其解下 ，我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录， 结果： 其实在C语言中浮点型是有误差的，会导致结果不一样， 比如我们不可以直接把两个浮点型用...= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) 精度问题解决了，对于其他情况下举一反三。...对应原题例子： 比如这样一个情况 1/3 - 1/3 按照数学知识 应该为0 但如果在设置中精度不同， 如在不同精度下 结果会为 一个为0.3333333一个为0.3333那结果是0.0000333...就不为0， 那么如果此时判断语句为if Δ解决办法： 设置一个足够小的值（一般情况用10e-6）当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则，就可以避免出现精度损失导致判断语句分支错误或达不到所要效果
，提出了改进版的残差网络（Improved Residual Networks，iResNet），使得训练超深网络时更容易收敛，在多个计算机视觉任务（图像分类，COCO目标检测，视频动作识别）中精度也更高...（算是一种不得已而为之的设计吧） 而新的组卷积（Group conv）技术方案恰好可以解决这个问题。所以作者提出使用组卷积构建模块替换瓶颈模块。 如下图： ?...ResGroup在不增加计算量的前提下可更好的让3x3卷积发挥作用。 实验结果 使用上述改进方案，可以训练更深层的网络模型，而且相对原始方案，在相同深度时，iResNet的精度也更高。...iResNet的精度随着层数增加到2000层时精度还在提升，达到3002层时精度下降，而ResNet无法在2000层收敛。...iResNet 比大部分方法好，但使用了其他技巧的顶尖选手NASNet-A和SENet-154的精度更高，而 iResNet 可以用来构建这些网络。 这么深，有必要吗？
在java中使用double和float时，会小概率出现精度不准备的问题，比如System.out.println(0.1+0.2);输出0.30000000000000004。...解决方法是使用BigDecimal。 BigDecimal有几个构造函数，建议用String参数的构造函数。
2.2 Vision Transformer Vision Transformer应用于大尺度图像识别，结果表明，在超大尺度数据集(如JFT-300M)下，ViTs可以实现CNN级的精度，而不存在图像特异性的归纳偏差...此外，当这些模型被缩小以构建轻量级ViT模型时，它们的性能明显比轻量级CNN性能差。对于大约600万的参数预算，PiT的ImageNet-1k精度比MobileNetv3低2.2%。...否则，权重将应用于填充的零而不是有效的空间区域。 另一个有希望的解决方案是Self-Attention。...4实验结果 4.1 ImageNet-1K 图4.1 Light-CNNs参数对比 图4.2 Light-CNNs精度对比 图4.3 CNNs精度对比 图4.1显示了MobileViT在不同网络规模...图4.4 ViTs参数对比 图4.5 ViTs精度对比 图4.4比较了MobileViT和在ImageNet-1k数据集上从头开始训练的ViT变体(DeIT、T2T、PVT、CAIT、DeepViT、
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...精度失真啦！...解决方法是 先将 double 转换 字符串， 然后转换成 BigDecimal 。...代码： /** * 解决double转bigdecimal时出现的精度问题 * @param v1 * @return */ public static BigDecimal doubleToBig(double...double转bigdecimal时出现的精度问题 * @param v1 * @return */ public static BigDecimal doubleToBig(double v1) {
WebMvcConfig中重写方法extendMessageConverters ---- 由于在SpringMVC中, 将Controller方法返回值转换为json对象, 是通过jackson来实现的,...涉及到SpringMVC中的一个消息转换器MappingJackson2HttpMessageConverter, 所以我们要解决JSON long 型 数字过长精度丢失这个问题, 就需要对该消息转换器的功能进行拓展...具体实现步骤： 提供对象转换器JacksonObjectMapper，基于Jackson进行Java对象到json数据的转换（资料中已经提供，直接复制到项目中使用） 在WebMvcConfig配置类中扩展...Spring mvc的消息转换器，在此消息转换器中使用提供的对象转换器进行Java对象到json数据的转换 1、 引入JacksonObjectMapper import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature...[从JSON反序列化Java对象] * 从Java对象生成JSON的过程称为 [序列化Java对象到JSON] */ public class JacksonObjectMapper extends
原来项目不是用fastjson格式化，用的是fasterxml public void extendMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?...objectMapper.setDateFormat(myDateFormat); } // 注册Long专用的json...转换器 SimpleModule module = new SimpleModule(); //修复Long类型太长，丢失精度问题...，也来了 解决办法如下： 生成序列化的转换类ToStringSerializer public class ToStringSerializer implements ObjectSerializer...String strVal = object.toString(); out.writeString(strVal); } } ToStringSerializer的Web
_综合能力_：VILA-M3是首个能够在一个框架中解决分割、分类、报告生成和VQA任务的医学VLM。...虽然这些工作在医学领域VLMs方面迈出了有前途的第一步，但它们突显了在应用于医学任务时，与传统计算机视觉应用（如分类和分割）相比，这些方法在精度和领域专业知识方面的局限性。...权重衰减设置为0以避免过度正则化，所有模型均使用bf16混合精度，以实现减少内存占用的高效训练。启用梯度预训练权重以进一步优化内存使用。...总共需要约1.5GB的内存。VISTA3D专家模型动态加载VISTA3D模型来分割3D-CT体积。内存需求约为12GB，峰值内存使用可能更高，取决于3D体积的输入大小。...特别是，与包含 1.5 万亿参数的 Med-Gemini 相比，使用参数更少的模型（如几个十亿参数）可以在 8 个指标中实现显著更高的性能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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