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Por Alexandre Berthe Pinto A reprodução do conteúdo total ou parcial é autorizada, desde que citada a fonte. São oferecidas diariamente três refeições: Café da manhã (apenas para residentes), Almoço e Jantar conforme distribuição: Horário de funcionamento. Público alvo. O acesso às refeições do RU é realizado com o cartão eletrônico, que deve ser carregado preferencialmente de forma eletrônica (pix, cartão de crédito ou GRU), que é emitido nos guichês de cada refeitório, ou via ticket para aqueles que não possuem cadastro no SIPAC. Consulte as normas de uso do cartão do Restaurante Universitário. 跟第一部分Introdution提到一样，用目标检测模型提取视觉特征的话，视觉语义受限于给定种类，然而语言特征包含更多的语义，造成不平衡。因此，我们将visual encoder学习网络组合成一个框架，并将源图像输入为视觉输入。 W_q,W_k,W_v 是对应的权重矩阵，我们计算注意力输出 X_ : Sentence Feature Embedding. 相比使用边界框，我们使用像素来表征区域能够让我们打破形状和边界的限制。像素特征通过CNN visual backbone（如ResNet-50）来学习。对于给定的输入图片I，我们先使用CNN backbone去提取特征，然后沿着空间维度flat特征。我们定义flatten特征为 v=\∈R^d ，k是像素特征的数量。视觉embedding特征 \hat_1,\hat_2. \hat_k 可以计算为： CNN backbone和Transformer合并成单个模型，是 end-to-end训练 。当我们对Transformer的输出采用学习监督时，梯度可以反向传播到CNN backbone,这样通过CNN backbone学习的特征会更适用于目标学习任务。（就是说CNN的参数可以在预训练和下游任务中backward的，不像之前的OD模型那样freeze住） w_m 是masked token，θ是模型参数，P指似然生成函数。 MLM也是BERT的预训练任务，但是这里不同于它，我们的模型是考虑从语言和视觉tokens来推理出masked token，有助于建立语言模态到视觉模态的映射。 Pixel Random Sampling. Datasets. 4.2 Downstream Tasks. Get out for.Arte Digital - Caneca Flamengo 2022 Copa do Brasil + Liberta. Caneca Personalizada - Flamengo.
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