1. 简介 pytorch提供mask机制用来提取数据中“感兴趣”的部分。过程如下：左边的矩阵是原数据，中间的mask是遮罩矩阵，标记为1的表明对这个位置的数据“感兴趣”-保留，反之舍弃。整个过程可以视作是在原数据上盖了一层mask，只有感兴趣的部分（值为1）显露出来，而其他部分则背遮住。（matlab
研究背景 我们之前介绍了 ViT（传送门），在 ViT 模型中我们也知道了他想要有超过 CNN 的效果的话就需要在超大数据集上进行预训练，在 ImageNet 1K 的效果其实并没有 ResNet 好。这样的话，如果我们需要重新对 ViT 进行训练的话，他的效率是不高的。于是这篇 MAE 在 ViT 的方法上进行了
目录 一、Mask Launage Model 1.1 核心思想1.2 mlm源码 1.3 整词掩码二、Next Sentence prediction三、总结 hi！又到每周分享的时刻了，希望大家能有收获呀！！！！！！！！！！！ ”BERT“ 这个词相信大家已经不在陌生了, 发布至今，BERT 已成为 NLP 实验中无处不在的基线。这里稍微扯一下什么是B
NLPCVTransformerViTBERTMAE 文章目录 1. 标题2. 摘要3. 模型架构4. 结论 1. 标题 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners指的是带掩码的自编码器是可扩展的视觉学习器。其中这里的Autoencoders指的是模型的输入和输出都是相同的，简单来说Autoencoder=en
torch.masked_select用于截取valid的标签太好用了: pred=torch.tensor([2,3,4,5]) mask=torch.ByteTensor([1,1,0,0]) torch.masked_select(pred,mask) # deprecated, 用bool值更好 mask=torch.tensor([1,1,0,0],dtype=torch.bool) output: tensor([2, 3])
分割任务之后总是想检查下img和mask是否匹配，我们需要把两张图放在一起看，下面就是操作。 img = Image.open(file) masked_image = np.array(img).copy() # 把img和mask合并 colors = random_colors(10) color = colors[6] masked_image = apply_mask(masked_image, labels_ar
1、bert结构 2、句子token 原始输入my dog is cute; bert的token方式有3种，basicToken, peiceToken,FullToken 3、embedding [CLS]: 代表的是分类任务的特殊token，它的输出就是模型的pooler output [SEP]：分隔符 其他：句子A以及句子B是模型的输入文本，其中句子B可
image = imread('test.jpg') show(image) image.shape # 创建遮挡 mask = np.zeros(image.shape,dtype='uint8') white = (255,255,255) cv2.rectangle(mask, (50,50), (250,350), white, -1) show(mask) # 对图像遮挡 masked = cv2.bitwise_and(image, mask) show
原文:动态数据掩码 动态数据掩码（Dynamic Data Masking，简称为DDM）能够防止把敏感数据暴露给未经授权的用户。DDM作用于数据表的字段上，在查询结果中隐藏敏感数据。启用DDM不会修改表中的数据，只是把查询结果对未经授权的用户屏蔽，使未授权用户看到的查询结果是被掩码的，例如，第二列是
前言 对Google开源出来的bert代码，来阅读下。不纠结于代码组织形式，而只是梳理下其训练集的生成，训练的self-attention和multi-head的具体实现。 训练集的生成 主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里。输入文本格式举例，下面是两篇文章外加一篇空文章。两篇
小记一下这两天更新服务器版本遇到的各种问题。 服务器系统： Gentoo 第一天 其实本来不打算更新系统的，因为最近想试试免费的SSL证书，于是自然而然搜到了letsencrypt，跟着他们的流程需要安装 $ sudo emerge -av app-crypt/certbot app-crypt/certbot-nginx 运行了下，结果给出的错误是：
