C++:求两个二维向量或三维空间向量之间的夹角 |
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多头注意力(Multi-Head Attention)和交叉注意力(Cross-Attention)是两种常用的注意力机制的原理及区别
co1oratura: 您好博主,交叉注意力输出结果是n x d1维度的张量,与X1(Q)维度相同 点云BEV预处理的cuda代码实现2401_86012662: 请问这个操作在cuda上不用考虑竞争嘛,多个点会处理同一个网格信息把,如果是voxel的话,统计每个voxel点数,或是统计pillar的平均高度这种,不用加保护麻 损失函数:交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLossm9_22458869: 交叉损失中 为什么32*1000和32*1 (3分类)可以正常运行 多头注意力(Multi-Head Attention)和交叉注意力(Cross-Attention)是两种常用的注意力机制的原理及区别weixin_53588669: permute python:根据旋转平移矩阵求取原始点云或者转换后点云普通网友: 优质好文,博主的文章细节很到位,兼顾实用性和可操作性,期待博主持续带来更多好文【我也写了一些相关领域的文章,希望能够得到博主的指导,共同进步!】 |
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