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整体介绍：.CvT:IntroducingConvolutionstoVisionTransformers,刚发不久的一篇文章，最近Transformer很多，之所有现在选这一篇是因为方法简洁高效，性能在现在大神云集的Transformer算法里非常有竞争力。.另感觉swin-trans源码非常碎，操作繁琐，所以更喜欢这一篇。.Cvt论文...
Transformer再下一城！.CVT：首个基于卷积视觉Transformer的人脸表情识别.据作者称，这是第一个将Transformer应用于人脸表情识别(FER)的工作！.表现SOTA！.性能优于SCN、RAN、SPWFA-SE等网络。.注：现在论文"撞名"频率太高，比如：87.7%准确率！.CvT：将卷积引入视觉...
在ImageNet拿下87.7%Top-1准确率！与其他视觉Transformer和ResNet相比，具有更少的参数和更低的FLOPs，在下游任务应用中，也保持性能提升！代码即将开源！注1：文末附【Transformer】交流群注2：整理不易，欢迎…
下图展示了算法在训练数据有／无模拟数据时的性能数据。我们可以看到这种增强数据方法有效地提升了模型性能，且时间效率很高，它将模型在评估数据集上的平均敏感度和特异性分别从82.93%和84.44%提高到了87.20%和89.20%。
目前事件抽取最为广泛使用的数据集是[ACE,2006]，此外还有[TAC-KBP,2015]。.以ACE数据集为例，其整体数据仅来源于599个英文文档，定义的33个事件类型中有超过60%的类型样本数不超过100个，甚至有3个事件类型的样本没有超过10个，数…
在实际应用中，有时候数据不是很多，可以用数据增强方式扩展数据，在小的数据集上效果比较明显。语音数据增强主要有以下几种方式：音速扰动sputils/data/perturb_data_dir_speed_3way.sh音量扰动vputils/data/perturb_data_dir_volume.sh加上去年谷歌提出新型自动语音识别SpecAugment数据增强方式Sp...
上述的语音数据增强都是基于时域波形上的，而SpecAugment是基于频域上的.SpecAugment通过在时间方向上通过在时间方向上扭曲来增强，并屏蔽（多个）连续时间步长（垂直掩模）和mel频率通道（水平掩模）的块.优点.帮助网络在时间方向上的变形、频率信息的...
本篇博客讲解CMT模型并给出从0-1复现的过程以及实验结果，由于论文的细节并没有给出来，所以最后的复现和paper的精度有一点差异，等作者release代码后，我会详细的校对我自己的code，找找原因。.1.出发点.Transformers与现有的卷积神经网络（CNN）在性能和计算...
最强VisionTrabsformer|87.7%准确率！.CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)本文将卷积引入视觉Transformer提出CvT,在ImageNet拿下87.7%Top-1准确率！.与其他视觉Transformer和ResNet相比，具有更少的参数和更低的FLOPs，在垂直任务应用中，也保持性能优势！.代…
4.移动增强4.1time_shift改进:为在一定比例范围内随机偏移，而不是使用固定的时间偏移循环移动，而不是空隙零填充deftime_shift(samples,max_ratio=0.05):"""改进:1.为在一定比例范围内随机偏移，不再需要时间2.循环移动:paramsamples:音频数据:parammax_ratio::return:"""samples=samples.copyframe_num=samples...
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目前事件抽取最为广泛使用的数据集是[ACE,2006]，此外还有[TAC-KBP,2015]。.以ACE数据集为例，其整体数据仅来源于599个英文文档，定义的33个事件类型中有超过60%的类型样本数不超过100个，甚至有3个事件类型的样本没有超过10个，数…
在实际应用中，有时候数据不是很多，可以用数据增强方式扩展数据，在小的数据集上效果比较明显。语音数据增强主要有以下几种方式：音速扰动sputils/data/perturb_data_dir_speed_3way.sh音量扰动vputils/data/perturb_data_dir_volume.sh加上去年谷歌提出新型自动语音识别SpecAugment数据增强方式Sp...
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