轴，通过对向量外积逐点求和来计算矩阵乘法结果。这里我们可以看到外积平面「从后到前」扫过立方体，累积到结果中：使用随机初始化的矩阵进行此分解，我们不仅可以看到值，还可以看到结果中的秩累积，因为每个秩为

attention根本不同是什么？如图23所示，以2个head的为例，将输入的Q、K、V分成两份，每一小份的Q与对应的K、V分别操作，最后计算得到的向量再进行conc操作，由此可以看出，Multi

文件分别包含训练和测试子集的标签到文件名的映射。类别有：愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。FER-2013数据集下载链接：http://suo.nz/2WgZ7y数据由

视频中收集的。此外，还包括一些来自常规监控摄像机视频的非打架序列。总共有300个视频，150个打架+150个非打架视频时长

要求模型预测文本是否描述了一对图像。作者扩展了多模态编码器，以实现对两幅图像的推理，如下图4所示。多模态编码器的每一层都被复制为两个连续的变压器块，每个块包含一个

个类的语义注释。BDD100K下载地址：http://suo.nz/2OCU68UCB的全天候全光照大型数据集，包含1,100小时的HD录像、GPS/IMU、时间戳信息，100,000张图片的2D

without_mask。戴口罩的人脸图像为3725张，不戴口罩的人脸图像为3828张。MDMFR口罩数据集数据集下载链接：http://suo.nz/2gNkVEMDMFR

种颜色序列，带有基本事实和挑战因素注释（例如，遮挡）NfS高帧率视频数据集数据集下载链接：http://suo.nz/34o8df第一个更高帧率的视频数据集（称为极品飞车

提出的一种多模态神经网络，它能有效地借助自然语言的监督来学习视觉的概念。典型的视觉数据集是劳动密集型的，创建成本很高，且使用它们训练得到的标准视觉模型只擅长一项任务，导致适应新的任务并不容易。而

>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿AquaTrash垃圾识别数据集数据集下载链接：http://suo.nz/2CdMGi该数据集包含

Taskspaper：https://arxiv.org/abs/2303.14840code：https://github.com/junggy/hammer-dataset[17]Towards

中的实例在位置和姿势上有很大不同。公众号后台回复“CVPR2023”获取最新论文分类整理资源极市干货极视角动态：「无人机+AI」光伏智能巡检，硬核实力遇见智慧大脑！｜「AI

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Segmentationpaper：https://arxiv.org/abs/2302.12242code：https://github.com/mendelxu/san[3]Multi-view

关注极市平台作者丨博学的咖喱酱@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/602155704编辑丨极市平台极市导读

Takagi，他主要从事计算神经科学和人工智能的交叉研究。最近，他同时在牛津大学人脑活动中心和东京大学心理学系利用机器学习技术，来研究复杂决策任务中的动态计算。另一位是大阪大学教授Shinji

family，如DeiT-Tiny/Small/Base。不同模型有不同大小，推理速度，显存占用。那么能不能利用这些已有的weights和结构快速得到一批新网络来满足不同的资源场景？我们在CVPR

个类的语义注释。BDD100K下载地址：http://suo.nz/2OCU68UCB的全天候全光照大型数据集，包含1,100小时的HD录像、GPS/IMU、时间戳信息，100,000张图片的2D

…)，促使多模态研究发展的关键促成因素有4个，1）新的大规模多模态数据集，2）GPU快速计算，3）强大的视觉特征抽取能力，4）强大的语言特征抽取能力。表示学习三篇参考文献Multimodal

detectors论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7YOLOv7

卫星拍摄的水体图像集。每张图片都带有一个黑白mask，其中白色代表水，黑色代表除水之外的其他东西。这些掩模是通过计算

MNIST：HAM10000下载链接：http://suo.nz/33n6Xy该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像，通过不同的方式获取和存储。最终数据集包含

Lienz）。RSOD遥感图像数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5EN96H它是一个开放的遥感图像目标检测数据集。数据集包括飞机、油箱、游乐场和立交桥。此数据集的格式为PASCAL

关注极市平台作者丨神们自己@知乎（已授权）来源丨https://www.zhihu.com/question/557600073/answer/2705548589编辑丨极市平台极市导读

Language）的编程语言转换成Transformer模型权重。RASP，是此前在ICLR

示例。农作物图像分类（小麦、睡到、甘蔗、玉米等）下载链接：http://suo.nz/33oB1C数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米、小麦、黄麻、水稻和甘蔗）的

(cricket-football-baseball)。足球运动员位置图像数据集数据集下载链接：http://suo.nz/3447kz这是一个包含

loss)。应用场景：回归损失：用于预测连续的值。如预测房价、年龄等。分类损失：用于预测离散的值。如图像分类，语义分割等。排序损失：用于预测输入数据之间的相对距离。如行人重识别。L1

不同部分rpn中的anchor_scales表示每个特征尺度上anchor的base尺度，例如这里是8，表示设定的anchor大小是8_[4,8,16,32,64]，可以看出每个预测层是1个size

目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域，也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集，希望能给大家的学习带来帮助。

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ratio日渐增加，故事变得有些不一样了。我的认识，FB在推出PyTorch的时候，并没有考虑过软硬全栈设计。Hindsight式的来看，这一方面解放了FB的约束，不像Google在TF

总结低秩近似算法在中小型网络模型上，取得了很不错的效果，但其超参数量与网络层数呈线性变化趋势，随着网络层数的增加与模型复杂度的提升，其搜索空间会急剧增大，目前主要是学术界在研究，工业界应用不多。2.

的使用。极市干货技术干货：数据可视化必须注意的30个小技巧总结｜如何高效实现矩阵乘？万文长字带你从CUDA初学者的角度入门实操教程：Nvidia

是题为“使用异构集成方法从静态图像进行多类天气识别”的研究论文，中使用的一个有价值的数据集。该数据集通过提取用于识别不同天气条件的各种特征，为室外天气分析提供了一个平台。1000

的计算机视觉专家手动审查和验证。它在各种各样的道路上包含各种各样的坑洼或裂缝。坑洼检测数据集数据集下载链接：http://m6z.cn/5wJJTa700个在坑洼处带有3K

这一现象在很大程度上降低了用火焰检测进行火灾预警的有效性，所以现在很多方案通过对烟雾的监控和检测，实现早期火灾预警。项目算法要达到的目的：可见光检测火焰与烟雾。算法类型：语义分割数据集：40.035

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本文给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。

在参数配置栏,分别指定msnhnetPath和msnhbinPath为之前导出的yolov5m的参数。然后将上一节制作好的labels.txt文件,复制一份,重命名为labels.names.(6)

能够马上切换到别的线程，通过将其他线程需要执行的指令填充到流水线中从而达到覆盖延迟的目的，但这并不代表高性能。例如，如果每一个线程本身就能够通过更多的寄存器占用从而达到延迟覆盖的目的，自然也就不需要

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除外的任意单个字符[character-character]两个字符之间范围内的任何字符（包括这些字符）[a-z]匹配任意小写字符字符范围可以进行拼接，比如

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