TransFuse:融合Transformers和CNN用于医学图像分割
transformers
huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库,它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现,特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/transformers

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最近transformer网络真的非常火,尤其是在语义分割中,人们提出了各种各样的组合方法。我上一篇提到了一篇文章:TransUnet。这里另外一篇基于transformer的网络也出来了。比较出名,在这里推荐给大家。
废话不多说直接上整个网络的结构框架
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huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库,它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现,特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/transformers
这一篇文章相比于前面那篇,整个彻底的去掉了传统的CNN 网络结构。直接使用了transformer.这样做的目的是在不损失low-level细节的定位能力的情况下提高全局上下文建模效率的问题。众所周知,多次的卷积核池化操作很容易导致信息的丢失。具体的细节大家乐意看看论文中具体怎么说的。我在这里就不细说了。
我只是想说一句,现在一些热点出来以后,一些大组出文章太快了。本来一开始,我也准备尝试直接使用transformer进行语义分割的。但是没想到我刚构思思路,别人都已经做好了。只能感慨一声一个人单打独斗真的很辛苦。




huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库,它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现,特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
最近提交(Master分支:7 个月前 )
9cda4265
20 小时前
e032d12e
* debugging improvements
* add debugging details
* add more debugging details
* debug more
* the fix that did not get in
* First fix flex
* fix query offset
* fix flex first
* fix device mask creation for speed
* small mask creation sdpa
* Update flex_attention.py
* remove chunked prefill from HybridChunkedCache
* never seen such a fucked up merged
* clean up layers + output
* add summary json file
* Efficient general cache
* Update cache_utils.py
* cleanup
* fix?
* fix!
* oups typo
* not everywhere
* more fixes
* revert unrelated changes
* Fix but ugly for now -> should use pad instead
* oups
* re-initialize the cache
* Use pad to simplify
* style
* correct slicing
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Co-authored-by: Pablo <pablo.montalvo.leroux@gmail.com>
Co-authored-by: Cyril Vallez <cyril.vallez@gmail.com> 22 小时前
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huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库,它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现,特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
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那么,加 99,再减 100,当然就是 “-1” 了。
计算机,使用的是二进制数。
八位二进制数是:0000 0000 ~ 1111 1111。
相当于十进制数:0 ~ 255。
如果,进位 = 1,就是:2^8 = 256。
那么,加 255,再减 256,这也就是 “-1” 了。
所以:255 (1111 1111),就是:-1;
同理:254 (1111 1110),就是:-2;
253 (1111 1101),就是:-3;
。。。 。。。
128 (1000 0000),即:-128。
以上这些正数,就是计算机专家 “发明” 的补码了。
由此可知:
所谓的 “补码”,也是正常的数字。
它之所以能代替负数,关键是【舍弃了进位】。
而并非是来自“符号位原码反码”。
解释或说明“补码”,只需做一道小学算术题。
但是,老外却弄不懂这些。
所以才编造一套谎言:机器数符号位模符号位也参加运算 ...
你看过【卖拐】吗?
你要是跟着老外学算术,你立刻、马上、直接就掉沟里去了!
呵呵
任意的进制中,都有“补码”。
你看十进制,两位数,就是:0 ~ 99。
可以有:27 + 99 = (一百) 26
也可以:27 - 1 = 26
如果你忽略进位,依旧保持两位数,
这两种算法的功能,就是相同的!
就是说,当你舍弃了进位:
正数,就能当负数使用!
加法,也就可以实现减法运算!
如果在计算机中舍弃进位:
减法器,就可以省掉了。
只用一个加法器,就可横行天下!
也可以说,计算机中,根本就没有:原码反码补码。
你费这么多语言来解释补码,只能说:你被忽悠瘸了。