Stand-Alone Self-Attention in Vision Models
Convolutions are a fundamental building block of modern computer vision systems. Recent approaches have argued for going beyond convolutions in order to capture long-range dependencies. These efforts focus on augmenting convolutional models with content-based interactions, such as self-attention and non-local means, to achieve gains on a number of vision tasks. The natural question that arises is
CircleCI 2.0でのスローテスト（テスト遅い）問題対処法を思いつくだけ書き出す - Qiita
まえおき スローテストの解消に関して、昨今のCIサービスを考慮した観点で自分なりの手法をまとめてみる。 CIで出来そうなことは可能な限り網羅したつもりだが、他にもあったらコメントか編集リクエストでご指摘いただきたい。 とりあつかうこと・とりあつかわないこと CircleCI 2.0 を前提とする。 1.0はもうすぐ無くなるので対象外 他のCIサービスは今回対象としてないが、一部似たような機能があるかもしれない。 テストフレームワーク固有の話はなるべく排除している サンプルコードがnodeだったりrubyだったりで統一取れてないのはご了承いただきたい。 dockerモードを前提とする。machine: trueでの実行は検証していない 検証してないだけなので、もしかしたら動くものもあるかもしれない CIではなくCD（継続デリバリー）に特化した話は除外する 転用できる部分はあるものの、あまりフ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
