Transformer-MM-Explainability
[ICCV 2021- Oral] Offizielle PyTorch-Implementierung für die Erklärbarkeit von Generic Attention-Modellen zur Interpretation von Bi-Modal- und Encoder-Decoder-Transformern, eine neuartige Methode zur Visualisierung jedes auf Transformern basierenden Netzwerks. Einschließlich Beispiele für DETR, VQA.
Visualisieren und interpretieren, wie Aufmerksamkeit in transformerbasierten Modellen funktioniert, mithilfe der bereitgestellten Jupyter-Notebooks.
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Transformer-MM-Explainability hat 911 Sterne auf GitHub. Es wurde 116-mal geforkt. Transformer-MM-Explainability ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. Transformer-MM-Explainability ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: clip, detr, explainability, explainable-ai.
Was ist Transformer-MM-Explainability?
[ICCV 2021- Oral] Offizielle PyTorch-Implementierung für die Erklärbarkeit von Generic Attention-Modellen zur Interpretation von Bi-Modal- und Encoder-Decoder-Transformern, eine neuartige Methode zur Visualisierung jedes auf Transformern basierenden Netzwerks. Einschließlich Beispiele für DETR, VQA.
Ist Transformer-MM-Explainability Open Source?
Transformer-MM-Explainability ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist Transformer-MM-Explainability kostenlos?
Ja. Transformer-MM-Explainability ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht Transformer-MM-Explainability?
Transformer-MM-Explainability ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist Transformer-MM-Explainability geschrieben?
Transformer-MM-Explainability ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/hila-chefer-transformer-mm-explainability.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.