华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
生成一组二维离散点阵作为图像每个像素点的坐标,并对每个坐标点对应的神经网络权重在给定数据集上使用全部样本进行一次推理,计算损失函数值,作为该点的像素值。该步骤完成后即可绘制出一张二维的损失函数地形图像;将模型训练时每个Epoch的模型权重投影至该二维平面,实现模型训练轨迹的可视化。依据该方法,本文选取基线模...
为了获诺奖,AI 不仅要懂物理学,还要懂哲学?
在孔雀图片的例子中,人工智能可能会解释说,它之所以判定图片是孔雀,是因为根据组成尾巴的像素足以做出这样的判定,但任何更小的像素子集都会导致结果是不确定的。孔雀的图像,以及为何将该图像归类为孔雀的因果解释。ReX通过向人工智能模型提供许多与原始图像略有不同的图像,从而从人工智能模型中获得这种因果解释。通...
Meta新研究挑战CV领域基操:ViT根本不用patch,用像素做token效果更佳
他们提出了PiT架构,让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch,结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。正如token是文本处理的基本单位,patch也被默认是计算机视觉领域处理图像的基本单位。从CNN诞生,到结合Transformer架构的ViT,虽然模型架构发生了很大的变化,但有一点始终一致——研究人员们都会把...
追问daily | 自控力是权利的象征;大脑活动的复杂性随胎儿成熟而...
字节最近发布了名为ResAdapter的新型工具,这一创新可有效解决文本到图像模型如StableDiffusion在生成超大分辨率图像时的肢体异常和画面崩坏问题。ResAdapter专为扩散模型设计,可生成任意分辨率和长宽比的图像,与传统的多分辨率生成方法不同,它能直接生成动态分辨率图像,避免了复杂的后期处理和重复的去噪步骤,大幅提高了图像...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
colour:像素颜色,由整数0-9表示,其中0是黑色。count:一个整数。这种类型可以用于网格属性的算术运算,这对于某些任务很有用。PeARL中的一个有效程序是任何类型检查的lambda表达式,类型为grid-grid。遵循现有的DreamCoderDSL,PeARL程序可以使用任意数量的原语、列表和高阶函数。该语言完全由一系列Python函数(每个原语一...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
人的大脑结构,包含了大量的神经元和相互之间的连接突触权重,研究者事先根据不同任务,准备大量训练数据,比如结构光三维测量中就是单张扭曲变形的条纹图案和对应的实际三维物体模型,相位显微成像中就是少数几张不同照明模式下的光强度照片和高分辨率的相位成像结果,单像素成像中就是数量有限的探测器数据和实际的物体图像...
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
量化谈到LoRA,我就还需要说一下量化。这两种技术在论文QLORA得到了高效的融合,并且已经通过bitsandbytes、peft和accelerayte整合到了HuggingFace的transformer中。1、什么是量化?量化是一种技术,可以降低元素的精度,但不会失去元素的整体意义。例如在图片的情况下,量化包括减少像素的数量,同时保持图像的一个体面...
基于扩散模型的图像压缩:创建基于Stable Diffusion的有损压缩编...
StableDiffusion是最近在图像生成领域大火的模型,在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前,我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果,所有都是512x512像素的分辨率为单位:上面这图的细节如下:这是JPG压缩结果大小为5.66kB...
39亿参数模型公开可用,采样速度7倍提升,残差量化生成图片入选CVPR...
量化后,训练的AR模型对序列中的编码进行序列预测。也就是说,AR模型可以生成高分辨率的图像,而无需预测图像中的全部像素。我们假设减少编码的序列长度对于图像的AR建模很重要。短编码序列可以显着降低AR模型的计算成本,因为AR通常使用先前位置的编码来预测下一个编码。然而,以前的研究由于图像的序列长度...
中国工程师最喜欢的10大CMOS图像传感器芯片
AR0231AT是一款1/2.7英寸CMOS数字图像传感器,带有1928Hx1208V有效像素阵列。它具有LED闪烁抑制(LFM)功能,可消除交通标志和车辆LED照明中的高频LED闪烁,让交通标志读取算法能够在所有照明条件下运行。AR0231AT使用最新的3.0微米背面照明(BSI)像素和安森美的DR-Pix技术,可提供双重转换增益,提高所有照...