AlphaNext
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"alpha: A scalar for focal loss alpha hyper-parameter. If positive samples number > negtive samples number, alpha < 0.5 and vice versa." your function: ` L=-labels*(1-alpha)*((1-y_pred)*gamma)*tf.log(y_pred)-\ (1-labels)*alpha*(y_pred**gamma)*tf.log(1-y_pred)` note: * and...
### Search before asking - [X] I have searched the YOLOv8 [issues](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues) and [discussions](https://github.com/ultralytics/ultralytics/discussions) and found no similar questions. ### Question train model with multi-gpu, but get the following error:...
script.py: ``` from mteb import MTEB from C_MTEB import * from sentence_transformers import SentenceTransformer # Define the sentence-transformers model name model_name = "../../bge-large-zh-v1.5" model = SentenceTransformer(model_name) evaluation = MTEB(task_langs=['zh'], tasks=['DuRetrieval'])...
python eval_C-MTEB.py --model_name_or_path ../../bge-large-zh-v1.5 --task_type DuRetrieval ``` Traceback (most recent call last): File "/Users/Downloads/llm-models/FlagEmbedding/C_MTEB/eval_C-MTEB.py", line 4, in from flag_dres_model import FlagDRESModel File "/Users/Downloads/llm-models/FlagEmbedding/C_MTEB/flag_dres_model.py", line 5, in from mteb import DRESModel...
很不错的工作，看给的例子都是简单的单Agent例子，请问有多Agent的示例吗？最好是关于RAG的，谢谢！
感谢你的工作，请问Frame数量对训练有哪些影响呢？看load视频部分的代码，训练的视频不管多少帧都采样成16帧，另外如果想生成稍微长点的视频（比如：10s），除了资源问题是首要问题，还有哪些需要注意的地方呢？
非常nice的工作，请问： 1）Consistent self-attention中的```RandSample```逻辑主要体现在哪些代码行？ 2）Sampling tokens所需的batch内的不同图片token的来源是哪块呢？ 另外好像发现两处比较明显的笔误： 1）```Xk, Xq, and Xv stand for the query, key, and value used in attention calculation, respectively.``` 2）Algorithm 1中的images_features、images_tokens不统一
作者你好，用这个repo中的代码在CTW1500数据集上直接进行训练，参数配置和config/ct下的tt基本相似，复现出的最佳模型指标结果与论文中的结果相差比较大： 论文中： P: 85.5, R: 79.2, F:82.2 复现结果： p: 0.8434, r: 0.7795, f: 0.8102 请问可以把total-text ctw1500 msra-td500 SynthText的7个最佳模型文件上传一下吗？这样方便进行实验对比和算法再优化，也可以提升引用 期待您的回复，非常感谢！ ------------------------------------------------------ ctw1500使用的config文件如下： ``` { "model": { "type": "CT", "backbone": { "type":...
感谢您的工作，请问提供的模型文件中，pretrained_models下的模型是在哪个数据集上预训练的？ ~~ 另外每个task预训练用到的数据一样吗？如果不一样，用的数据分别是什么？ 最后有个小请求，请问可以在百度云盘上分享一份模型文件吗？Google云盘下载有点困难，感谢~~
start cmd ``` imagenetpath=mypath CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \ python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 moby_main.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --data-path ${imagenetpath} --batch-size 256 ``` but get the ```Gradient overflow. Skipping step, loss...