面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
(6)式中,表示i时刻下的位姿,表示i时刻下的图像特征信息,f(??)表示当前时刻的位姿估计与图像帧、历史位姿之间的关系.可见,当前时刻的位姿估计不仅取决于当前图像帧,同时也受到历史帧的影响.相比于基于独立帧的方法,基于连续帧的位姿估计在平滑度和精确性上均更优,并且利用帧间关系可以...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
在减少表示原始参数的位数时,通常会有一些精度(细粒度)的损失。为了说明这种效应,我们可以拿任何一幅图像,仅使用8种颜色来表示它。放大部分看起来比原图更“粗糙”,因为我们用更少的颜色来表示它。量化的主要目标是在尽可能保持原始参数的精度的同时,减少表示原始参数所需的位数(颜色)。常见数据类型首先让我们来...
中科院等万字详解:最前沿图像扩散模型综述
除了在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,扩散模型在图像编辑方面也实现了显著突破,相比之前占主导地位的生成对抗网络(GANs),前者具有更强的可控性。不同于“从零开始”的图像生成,以及旨在修复模糊图像、提高质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改,包括添加对象、替换背景和改变...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
另外,图神经网络能够模拟对图像相关任务而言至关重要的任意形状的长程依赖性,例如在图像分割、图像恢复或人-物体交互等任务中。(一)视觉理解视觉理解仍是视觉分析的核心,而多模态图学习在图像分类、分割和增强等方面已被证实具有显著效用。图像分类的任务是识别出图像中存在的各类对象。相比之下,图像分割则将一幅...
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
全局匹配算法主要利用图像中的全部像素信息和相邻像素的视差信息来进行匹配。它们使用约束条件创建能够整合图像中所有像素的能量函数,旨在获得尽可能多的全局信息。全局立体匹配算法可以通过动态规划、置信度传播和图分割等方法优化能量函数。全局匹配方法结合了局部匹配方法的优点,并采用了局部最优密集匹配方法中的成本聚合方...
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
该综述的主要贡献如下:这是第一篇全面调查点云数据增强方法的综述,涵盖了点云数据增强的最新进展(www.e993.com)2024年9月20日。根据增强操作的特质,我们提出了一个点云数据增强方法的分类体系。本研究总结了各种点云数据增强方法,讨论了它们在典型的点云处理任务(如检测、分割和分类)中的应用,并为未来的潜在研究提供了建议。
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
写在前面:今天微软研究院发布了Sora的深度论文综述。这里和关心Sora的同学们分享本城翻译制作的中文版(全文3.4万字)英文原版传送门:httpsarxiv/pdf/2402.17177v1.pdf---Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述YixinLiu1*KaiZhang1*YuanLi1*ZhilingYan1*ChujieGao1*...
“大模型+机器人”的现状和未来,重磅综述报告来了!
以CLIP为代表的对比语言-图像预训练模型通过最大化图像特征与文本特征的互信息,学习了视觉与语言的对齐映射。在下游任务中,CLIP可以根据文本描述动态生成视觉分类器,实现开放集识别。进一步地,CLIP可以作为视觉骨干网络,用于引导其他感知任务的学习,如分割、检测等。以CLIP-SAM为例,该模型采用CLIP作为视觉编码器,引入...
Nat. Rev. Phys.重磅综述:复杂网络的鲁棒性和韧性
这篇发表于NatureReviewsPhysics的最新综述文章基于这种数学框架,综合评述了用于分析复杂网络鲁棒性和韧性的理论和计算方法。在此基础上讨论了减轻扰动影响的最新策略,包括设计更具鲁棒性的系统、识别早期预警信号以及适应性响应策略。在应用层面,文章比较了当前最先进的网络瓦解技术的性能,并强调了它们在解决实际问题...
大模型+机器人,详尽的综述报告来了,多位华人学者参与
比如图像描述任务就需要文本和图像数据对齐。这一节将关注与机器人感知相关的一系列任务,这些任务可使用基础模型来对齐模态,从而获得提升。其中的重点是视觉和语言。这一节分为五部分,首先是开放词汇库的目标检测和3D分类,然后是开放词汇库的语义分割,接下来是开放词汇库的3D场景和目标表征,再然后是学习到...