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uvm_event的使用总结
uvm_event 与 system Verilog 中的 event 是类似的,只是 uvm中将 sv的 event进行了 封装和升级,uvm提供了一些额外的方法,有需要的可以看看源码。 uvm_event支持的方法有如下表所示:
序号方法 描述1wait_on等待事件on。事件触发…
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2024/11/1 8:37:58
【深度学习MVS系列论文】MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo
目录 核心思路相关工作Pipeline图像特征Cost VolumnDepth MapLoss 实现数据视角选择训练后处理 实验评估消融缺陷 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo ECCV 2018 核心思路
extract deep visual image featuresbuild 3D cost column upon the referen…
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2024/10/24 9:22:51
202203Self-Supervised Pretraining and Controlled Augmentation Improve RareWildlife Recognition inUAV
目录
一、key-word
1.1 Pretext task
1.2 MoCo
1.3 CLD
二、SSL(self- supervised learning) framework
2.1 Augmentation
2.2 Kuzikus Wildlife Dataset Pre-training (KWD-Pre)
2.3 Kuzikus Wildlife Dataset Long-Tail distributed (KWD-LT) 一、key…
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2024/11/1 7:42:25
VLDeformer Vision-Language Decomposed Transformer for Fast Cross-Modal Retrieval
VLDeformer:用于快速跨模态检索的视觉语言分解transformer
跨模型检索已成为纯文本搜索引擎 (SE) 最重要的升级之一。 最近,通过早期交互对成对文本图像输入的强大表示,视觉语言 (VL) transformer的准确性优于现有的文本图像检索方法。 然而…
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2024/11/1 9:01:51
DivCo: Diverse Conditional Image Synthesis viaContrastive Generative Adversarial Network
一、前置知识
条件生成对抗网络(cGANs):条件生成对抗网络(cGAN) - 知乎 (zhihu.com)
对比学习:对比学习(Contrastive Learning),必知必会 - 知乎 (zhihu.com)
二、关于本文
目前研究所处瓶颈及其所面对…
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2024/11/1 8:11:20
【Transformer】22、AdaViT: Adaptive Vision Transformers for Efficient Image Recognition
文章目录 一、背景二、方法三、效果 一、背景
Transformer 在多个领域实现了良好的效果,但其计算量随着 patches 数量的增加、self-attention head 数量增加、transformer block 数量的增加会有很大的增大。
但作者提出了两个个问题: 是否所有的 patch…
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2024/11/1 7:20:44
ViT-Adapter:Vision Transformer Adapter for Dense Predictions
ViT-Adapter:Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.0853 SL是监督学习,SSL是自监督学习
之前是使用的针对特定任务进行设计的Vision-Specific Transformer,先对图像形态进行预…
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2024/10/25 13:05:09
[Transformer] DAT: Vision Transformer with Deformable Attention
论文: https://arxiv.org/abs/2201.00520
代码: https://github.com/LeapLabTHU/DAT
2022年1月 1 简介
与CNN模型相比,基于Transformer的模型具有更大的感受野,擅长于建模长期依赖关系,在大量训练数据和模型参数的情…
建站知识
2024/10/26 12:32:29