video swin transformer用于医学视频分类，但预训练模型用其他分类的有用吗，用处又是什么
video swin transformer用于医学视频分类，但预训练模型用其他分类的有用吗
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- 2023-03-30 17:47回答 2 已采纳 import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义自定义损失函数 def custom_loss_function(output, tar
- 2023-03-22 21:52回答 1 已采纳 通常在训练的配置文件中设置num_classes参数，具体位置取决于你使用的训练脚本。在 Video Swin Transformer 中，你可以在 configs/recognition/swin/
- 2023-03-17 18:46回答 7 已采纳 参考GPT和自己的思路，1.添加负样本的方法负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中
- 2023-03-28 17:13念啊啊啊啊丶的博客 这些视频模型都建立在 Transformer 层之上，Transformer 层在空间和时间维度上全局连接块。在本文中，我们提倡视频 Transformer 中的局部归纳偏差，与以前的方法相比，即使使用时空分解，也可以在全局范围内计算自...
- 2022-11-15 11:37回答 3 已采纳 是有足够时间让你完成。首先swin的理论还是基于卷积神经网络，其次swin的大热，也让它的源码处处可见可查。
- 2023-02-13 14:41回答 1 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” self.proj 是一个全连接层，在 SWIN Transformer 模型的 WindowAttention 模块中使用。它的作用是对
- 2023-02-01 19:33回答 1 已采纳 Transformer模型在SISR问题中的特殊之处在于它使用了self-attention机制来捕捉图像中的长距离依赖关系，因此它可以处理任意大小的图像。在训练时使用的小图像可以避免内存问题，但是训
- 2021-12-08 16:35AMiner学术搜索和科技情报挖掘的博客 本期周刊，我们选择了10篇预训练相关的论文，涉及图像处理、图像屏蔽编码、推荐系统、语言模型解释、多模态表征、多语言建模、推理优化、细胞抗原预测、蛋白结构理解和化学反应的探索。此外，在资源分享方面，我们...
- 2023-02-19 16:41回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 根据错误信息显示，错误出现在 binary_crossentropy/mul_1 这个节点上，可能是因为输出的张量和期望的张量形状不匹配。 错误信息中还提到了张量的形状信息
- 2023-03-03 13:41回答 2 已采纳 是因为profile()这个函数计算参数量不准么。。
- 2023-03-19 21:49回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 可能是因为算法和计算参数量的方法不一样导致的。官方文档提供的参数量估计可能是基于模型结构和每个层的参数数量来估计的，而使用pytorch自带的方法计算参数量可能是考虑了某些参
- 2022-03-03 00:04Alice01010101的博客 Swin-Transformer相比于之前的ViT等模型，最大的特点有两点： 运用patch-partition和patch-merging，进行多尺度特征提取。 ViT复杂度为O(n^2)，Swin-Transformer复杂度为O(n)。 观看B站up主“跟李沐学AI”下两位...
- 2017-04-11 07:47回答 1 已采纳 AWTUtilities.setWindowOpaque(frame, false); 窗体去掉外边框，实现如下：http://blog.csdn.net/ljheee/article/de
- 2021-12-01 18:00智源社区的博客 No.29智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊本期周刊，我们选择了10篇预训练相关的论文，涉及图像处理、图像屏蔽编码、推荐系统、语言模型解释、多模态表征、多语言建模、推理优化、细...
- 2024-09-21 00:41AI架构设计之禅的博客 Swin Transformer原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 近年来，深
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4月17日
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