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CVer

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TUM&谷歌提出md4all:挑戰性條件下的單目深度估計

在這些情況下, 傳感器自帶的噪聲、無紋理的黑暗區域和反光等不利因素都違反了基于監督和自監督學習方法的....
的頭像 CVer 發表于 09-04 16:14 ?950次閱讀
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特斯拉前AI總監Andrej Karpathy:大模型有內存限制,這個妙招挺好用!

為了讓大家更好的理解 Karpathy 的內容。我們先介紹一下「Speculative decodi....
的頭像 CVer 發表于 09-04 15:43 ?987次閱讀
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中科大&字節提出UniDoc:統一的面向文字場景的多模態大模型

如上圖所示,UniDoc基于預訓練的視覺大模型及大語言模型,將文字的檢測、識別、spotting(圖....
的頭像 CVer 發表于 08-31 15:29 ?1851次閱讀
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重新思考跨域行人檢測:無實例單階段檢測器的背景聚焦分布對齊框架

為了解決這一問題,我們系統地分析了前景和背景在圖像級跨域對齊中的重要性,并認識到在圖像級跨域對齊中,....
的頭像 CVer 發表于 08-30 15:30 ?1084次閱讀
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CVPR上的新頂流:BEV自動駕駛感知新范式

BEV自動駕駛感知好比一個從高處統觀全局的“上帝視角”,將三維環境信息投影到二維平面,以俯視視角展示....
的頭像 CVer 發表于 08-23 14:51 ?1266次閱讀
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英偉達神奇研究:用別的模型權重訓練神經網絡,改神經元不影響輸出!

根據這種方法,我們可以根據其他網絡的權重來訓練一個網絡,這也許是一個用來做持續學習的好方法。同樣有趣....
的頭像 CVer 發表于 08-21 14:55 ?659次閱讀
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ReDB:通過可靠、多樣和類平衡的偽標簽重新審視跨域3D目標檢測

隨著基于激光雷達(LiDAR)的三維物體檢測在機器人系統和自動駕駛汽車等各種應用中不斷發展,解決在實....
的頭像 CVer 發表于 08-18 15:19 ?1296次閱讀
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怎么一次性處理臺風天(雨/霧/雪等)?

圖像分解致力于通過完備的監督信號還原出包括噪聲天氣在內的所有圖層,指向各圖層的 multi-head....
的頭像 CVer 發表于 08-15 15:16 ?893次閱讀
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SHERF:可泛化可驅動人體神經輻射場的新方法

人體神經輻射場的目標是從 2D 人體圖片中恢復高質量的 3D 數字人并加以驅動,從而避免耗費大量人力....
的頭像 CVer 發表于 08-15 11:46 ?1010次閱讀
SHERF:可泛化可驅動人體神經輻射場的新方法

改動一行代碼,PyTorch訓練三倍提速!這些技術是關鍵!

想要注意的是,模型和數據集的詳細信息并不是這里的主要關注點(它們只是為了盡可能簡單,以便讀者可以在自....
的頭像 CVer 發表于 08-14 13:07 ?891次閱讀
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對于極暗場景RAW圖像去噪,你是否還在被標定折磨?

SID[1] 首先提出一套完整的 benchmark 以及 dataset 進行RAW圖像低光增強或....
的頭像 CVer 發表于 08-11 15:47 ?1939次閱讀
對于極暗場景RAW圖像去噪,你是否還在被標定折磨?

華為諾亞提出全新目標檢測器Focus-DETR

為實現模型性能和計算資源消耗、顯存消耗、推理時延之間的平衡,Focus-DETR 利用精細設計的前景....
的頭像 CVer 發表于 08-02 15:43 ?787次閱讀
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首個線性注意力Transformer大模型!1750億參數,速度和精度更優

即便如此,傳統的 Transformer 依然存在局限。首要的一點,它們有著對于序列長度的二次時間復....
的頭像 CVer 發表于 07-31 15:20 ?1379次閱讀
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PVT++:通用的端對端預測性目標跟蹤框架

然而,這一假設在機器人部署中通常是難以滿足的,因為算法本身的延遲在機器人硬件上不可忽視,當算法完成當....
的頭像 CVer 發表于 07-19 16:06 ?1015次閱讀
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北大提出MotionBERT:人體運動表征學習的統一視角

構建這種表征的一個重要挑戰是人體運動數據資源的異質性。運動捕捉(MoCap)系統提供了基于標記和傳感....
的頭像 CVer 發表于 07-19 14:23 ?1210次閱讀
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APE:對CLIP進行特征提純能夠提升Few-shot性能

CLIP是一個通用的模型,考慮到下游數據分布的差異,對某個下游任務來說,CLIP提取的特征并不全是有....
的頭像 CVer 發表于 07-19 14:19 ?2147次閱讀
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南開大學提出LSKNet:遙感旋轉目標檢測新SOTA!

如圖1(a)所示,遙感圖像中的物體檢測器所使用的有限范圍的背景往往會導致錯誤的分類。例如,在上層圖像....
的頭像 CVer 發表于 07-18 16:57 ?1935次閱讀
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清華&西電提出HumanMAC:人體動作預測新范式

人體動作預測是計算機視覺和圖形學中的一個經典問題,旨在提升預測結果的多樣性、準確性,并在自動駕駛、動....
的頭像 CVer 發表于 07-17 16:56 ?897次閱讀
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首篇!Point-In-Context:探索用于3D點云理解的上下文學習

隨著基于廣泛數據訓練的大模型興起,上下文學習(In-Context Learning)已成為一種新的....
的頭像 CVer 發表于 07-13 14:41 ?1151次閱讀
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你的DragGAN并不需要點跟蹤!中科大和上海AI Lab提出FreeDrag:無需點跟蹤即可穩定拖動語義內容

這一驚人效果來自于發表在SIGGRAPH 2023會議上的 [Drag Your GAN] 論文(簡....
的頭像 CVer 發表于 07-13 14:36 ?646次閱讀

TLDR: 視頻分割一直是重標注的一個task,這篇CVPR 2023文章研究了完全不需要標注的視頻物體分割。

這個定律啟發了基于運動的無監督分割。然而,Common Fate并不是物體性質的可靠指標:關節可動 ....
的頭像 CVer 發表于 07-12 14:21 ?934次閱讀
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爆了!GPT-4模型架構、訓練成本、數據集信息都被扒出來了

文章稱,他們從許多來源收集了大量有關 GPT-4 的信息,包括模型架構、訓練基礎設施、推理基礎設施、....
的頭像 CVer 發表于 07-12 14:16 ?1105次閱讀
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SIGGRAPH 2023最佳論文公布!山大、港大獲獎!北大、騰訊光子獲提名

自 50 年前舉辦第一次會議以來, Technical Papers program 一直是 SIG....
的頭像 CVer 發表于 07-11 14:34 ?1284次閱讀
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機器人接入大模型直接聽懂人話,日常操作輕松完成!

接著,LLM(大語言模型)根據這些內容編寫代碼,所生成代碼與VLM(視覺語言模型)進行交互,指導系統....
的頭像 CVer 發表于 07-11 14:31 ?1438次閱讀
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特斯拉前AI總監Karpathy:我被自動駕駛分了心,AI智能體才是未來!

但是因為當時的技術所限,做出來的效果不好,于是他和OpenAI就改變了方向,開始做大語言模型了。最簡....
的頭像 CVer 發表于 07-11 11:17 ?827次閱讀

SAM-PT:點幾下鼠標,視頻目標就分割出來了!

在半監督視頻對象分割(VOS)和視頻實例分割(VIS)方面,目前的主流方法處理未知數據時表現一般,是....
的頭像 CVer 發表于 07-10 15:28 ?974次閱讀
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VISPROG:以神經符號方式將人工智能推向更廣泛、更復雜的任務領域

VisProg目前支持20個模塊,可實現圖像理解、圖像操作(包括生成)、知識檢索和算術和邏輯操作等能....
的頭像 CVer 發表于 07-10 15:26 ?909次閱讀
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谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學習解決視覺任務

這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學習解決視覺任務方面的能力,并提出了新方法 SPA....
的頭像 CVer 發表于 07-09 15:35 ?1526次閱讀
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基于醫學知識增強的基礎模型預訓練方法

? ? ? 近年來,基于大數據預訓練的多模態基礎模型 (Foundation Model) 在自然語....
的頭像 CVer 發表于 07-07 11:10 ?1099次閱讀
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AIGC時代的ImageNet!百萬生成圖片助力AI生成圖片檢測器研發

過去業界也有推出一些數據集。他們主要有三個特點。第一個是數據規模小,第二個是都是基于GAN的,第三個....
的頭像 CVer 發表于 07-04 15:53 ?813次閱讀
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