Learnable Align Attention Implementation
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Start by locating the Learnable Align Attention implementation and examining the tf.einsum call that computes affinity. Compare its tensor dimensions with the DeepFusion paper’s description of correlations across voxel cells and camera features. Determine which shape the implementation should produce; the issue has no tests or file paths to point to, and done means resolving the dimensionality question and verifying the implementation matches the intended attention computation.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
In the DeepFusion paper it was said that
For each query (i.e., voxel cell), we conduct inner product between the query and the keys to obtain the attention affinity matrix that contains 1 × N correlations between the voxel and all its corresponding N camera features.
So I think this should lead to V x N correlations for V voxel cells and if we consider batches BxVxN. However in the implementation affinity = tf.einsum('bnc,bnc->bn', q, k) produces BxN shaped tensor. I feel like this should be affinity = tf.einsum("bij,bkl->bik",q,k). I couldnt manage to wrap my head around this, what am I missing?
Finally, thanks to the team for this great work.
@LiYingwei
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.9k
- Forks
- 452
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de tensorflow/lingvo
-
About inverseAugAbierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100
tensorflow/lingvo#370 · 1 comentario ·
-
Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
tensorflow/lingvo#359 · 1 comentario ·
-
how to intall lingvo on mac m1Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 15/100
tensorflow/lingvo#356 · 5 reacciones ·
-
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
tensorflow/lingvo#333 ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
tensorflow/lingvo#332 · 1 comentario ·
Todos los issues de tensorflow/lingvo
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Treat corrupt-shape state files as missing in `load_state`Posiblemente ocupada @Qrytics la tomó hoy. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
OvertureMaps/overturemaps-py#175 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
enhancement
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 74/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 83/100
awslabs/visual-asset-management-system#1278 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#835 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día