前言 在视频字幕、图像字幕任务中，必然用到的一个依赖包是coco-caption。该依赖主要作用是用来评价模型所生成的描述的准确性，其中spice.py文件中，执行以下命令时会报错： java -jar -Xmx8G spice-1.0.jar coco-caption/pycocoevalcap/spice/tmp/
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息 原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址：https://github.com/microsoft/S
RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a：上一个时间步的激活值（activate value） x ：第x个输入（一句话中第x个字） y：第y个输出（预测值） Waa：与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算 Wax：与输入进
前言 最近在复现一篇论文的代码时发现了一个致命问题，研究了一天，终于还是破解了。网上找了半天，一个类似的解决方案都没有，记录一下。 错误出现的代码位置： self.feature_app_file = h5py.File(self.opt.input_app_feature, 'r', driver='core') 错
开篇一张图： 变量和图片解释： 三个正方体：特征向量，比如说图像的特征，H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道（黑白1通道、彩色3通道） 字母： X表示输入特征； Ftr表示的是对X进行一次卷积，也就是对特征进行一系列的操作之后的结果，表示为U； Fsq(.)表示的是对U进行压缩； Fex(.)表示的是对U进行激活（
LSTM()函数 输入参数 参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional. 常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的
0. 前言 ImportError: No module named caffe 我滴天，这咖啡真不好喝！ 我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~ 1. 尝试解决办法 首先，网上推荐的是用编译的方式进行安装配
Transformer 从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。 比如说，encode编码阶段，其内部整体框架如图所示。 在图上可以看出，首先输入所有的向量，然后经过多次block的计算，最终得到相同数量的输
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