We present a new method, called MEsh TRansfOrmer (METRO), to reconstruct 3D human pose and mesh vertices from a single image. Our method uses a transformer encoder to jointly model vertex-vertex and vertex-joint interactions, and outputs 3D joint coordinates and mesh vertices simultaneously. Compared to existing techniques that regress pose and shape parameters, METRO does not rely on any parametric mesh models like SMPL, thus it can be easily extended to other objects such as hands. We further

快速变形金刚 变压器是非常成功的模型，可以在许多自然语言任务中达到最先进的性能。但是，由于自我注意的二次缩放，很难将它们缩放为长序列。 该库是为我们对变压器快速关注的研究而开发的。您可以找到我们的论文清单，以及相关的论文和已实施的论文。 快速开始 以下代码构建了一个具有softmax注意和一个线性注意的变压器，并比较了每个变压器编码1000个元素所需的时间。 import torch from fast_transformers . builders import TransformerEncoderBuilder # Create the builder for our transformers builder = TransformerEncoderBuilder . from_kwargs ( n_layers = 8 , n_heads = 8 , que

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伯特比 BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以使用完成安装： pip install bertopic 要使用可视化选项，请按照以下步骤安装BERTopic： pip install bertopic[visualization] 安装错误推荐使用PyTorch 1.4.0或更高版本。 如果安装出现错误，请首先安装pytorch。 入门 要详细了解BERTopic的功能，您可以在查看完整的文档也可以Google Colab笔记本。 快速开始 我们首先从著名的20个新闻组数据集中提取主题，该数据组由英文文档组成： from bertopic import BERTopic from sklearn . datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups ( subset = 'all' , remove

A Survey of Visual Transformers 2021.pdf

ALBERT-蒙古语 这个 repo 提供了在蒙古语文本语料库上训练的预训练 ALBERT 模型（BERT 的“A Lite”版本）和 SentencePiece 模型（无监督文本分词器和去分词器）。 内容： 用法 您可以使用库在 PyTorch 和 TensorFlow2.0 中使用 。 import torch from transformers import AlbertTokenizer , AlbertForMaskedLM tokenizer = AlbertTokenizer . from_pretrained ( 'bayartsogt/albert-mongolian' ) model = AlbertForMaskedLM . from_pretrained ( 'bayartsogt/albert-mongolian' ) 教程 [Colab]在 Colab

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