千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述

本综述旨在填补这一空白,通过对以基础模型驱动的图像分割的前沿研究进行深入回顾,我们探讨了两大基本研究方向——通用图像分割(即语义分割、实例分割、全景分割)和可提示的图像分割(即交互式分割、参考分割、少样本分割)——并详细描述了它们各自的任务设置、背景概念和主要挑战。此外,我们还深入分析了从CLIP、StableDi...

自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述

相机传感器通常由镜头、图像传感器、图像信号处理器(ISP)和输入/输出(I/O)接口组成。如图3所示,透镜收集从目标反射的光并会聚将其发送到图像传感器。然后图像传感器通过片上ADC将光波转换为电信号并将电信号转换为数字值。之后,ISP执行后处理(例如,降噪),并将数字值转换为图像或视频的RGB数据格式,最后通过I/O接口...

一文看尽297篇文献,中科院领衔发表首篇“基于扩散模型的图像编辑...

除了扩散模型在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,它们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),提供了更强的可控性。不同于专注于从零开始创建新图像的图像生成,以及旨在修复和提高退化图像质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及修改现有图像的外观、结构或内容,包括添加对象、替换...

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...

反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合

(1)实时数据传输:在反无人机系统中,实时性是关键。5G和6G等高速通信技术能够确保雷达数据、光学图像、红外扫描等信息以极低延迟传输到控制中心。这样,操作员可以迅速对无人机的动作做出反应,如改变方向、调整高度等,从而提高拦截的成功率。(2)多源数据融合:反无人机系统通常需要从多个探测设备收集数据,包括雷达、...

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(www.e993.com)2024年11月10日。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*...

前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习

相反,尺度分离则指出如何分解跨尺度特征间的长距离相互作用,重点关注可以传播至更粗粒度尺度的局部相互作用。例如,在卷积神经网络中,池化层紧接在卷积层后面以实现尺度分离。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。

万字综述:大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?| 追问...

模型知道如何区分不同类型宠物的图像,但它“不知道”我们称其中一组为“猫”,以及可能与图像中的宠物相关的其他信息。RETfound在预微调(pre-fine-tuned)状态下也是如此:它可以区分视网膜扫描图像中看到的不同变异,这种能力使其能够针对特定疾病检测任务进行微调。

智源的压轴模型:370亿参数“开源版Gemini”,能理解乱序图文输入...

值得一提的是，在训练过程中Emu2使用了多样化的数据集，包括图像-文本对、视频-文本对和交错的图像-文本数据。这种数据的多样性有助于模型学习到更广泛的多模态表示，并提高其在不同任务上的适应性。而通过平均池化将图像分割成小块并与文本标记交错的方法，Emu2的模型结构得以简化，并提高了效率。强大的看图说话...

大模型周报|微软、清华团队提出“多头混合专家”MH-MoE;超越思维...

6.综述:大型语言模型的高效推理大型语言模型(LLM)因其在各种任务中的出色表现而受到广泛关注。然而,LLM推理需要大量的计算和内存,这给在资源有限的情况下部署LLM带来了挑战。该领域一直致力于开发旨在提高LLM推理效率的技术。来自清华大学的研究团队及其合作者全面考察了有关高效LLM推理的现有文献。他们首先...