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RSS订阅原创 Transformer to Bert
在深度学习和神经网络领域，注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类注意力机制的方法，用于增强模型对重要信息的关注能力。它最初在机器翻译任务中引入，后来被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，以及计算机视觉等领域。这张图片形象化展示了人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，对图片所示的场景，红色区域表明视觉系统更关注的目标。人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。
2024-06-03 21:03:02
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翻译 Virtual Try-On with Pose-Garment Keypoints Guided Inpainting-基于姿态服装关键点引导的虚拟试穿修复
虚拟试穿是一项支持在线服装购物的重要技术，它为消费者提供了一种虚拟体验，让他们在不穿衣服的情况下试穿衣服。近年来，基于图像的虚拟试戴受到越来越多的研究关注。然而，现有的虚拟试穿方法的合成结果往往存在服装形状失真和图案细节缺失的问题。本文针对基于图像的虚拟试衣任务，提出了一种姿态-服装关键点引导的绘制方法，该方法能够生成高保真度的试衣图像，并能很好地保留服装的形状和图案。在我们的方法中，从源图像中提取人体姿态和服装关键点，并构造成图形来预测目标姿态下的服装关键点。
2024-03-28 22:42:18
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翻译 Transformer经典论文翻译-Attention Is All You Need
主流的序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络，其中包括一个编码器和一个解码器。性能最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构--"转换器"（Transformer），它完全基于注意力机制，无需递归和卷积。在两项机器翻译任务上的实验表明，这些模型的质量更优，同时可并行化程度更高，所需的训练时间也大大减少。在 WMT 2014 英德翻译任务中，我们的模型达到了 28.4 BLEU，比包括集合在内的现有最佳结果提高了 2 BLEU 以上。
2024-03-12 23:06:55
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原创 学生成绩管理系统-C语言（附源码和课程设计报告）
学生成绩管理系统-C语言（附源码和课程设计报告）这是我初学C语言时的课程设计作业，源码贴出来希望对有需要的小伙伴有所帮助系统功能层次图头文件源代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define FILENAME"student.dat" //宏定义 typedef enum{MAN, WOMAN} SEX; //枚举型，常量符号化 typedef struct Student
2020-07-14 15:19:16
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空空如也
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