一场不可错过的辩论:大模型能带来通用机器人吗?
收集一个非常大的机器人学数据集相当困难,无法获得大数据集可能会使这种扩展方法在机器人领域的应用变得无望。机器人有不同的实体:收集非常大的机器人学数据集的另一个挑战是,机器人有各种各样的形状、大小和形态。发送给波士顿动力Spot机器人的输出控制动作与发送给KUKAiiwa机械臂的动作完全不同。机器人实体的多...
极越打样,去激光雷达后高阶智驾怎么玩儿?
通过打标签以及自然语言对数据进行筛选,挖掘出高价值数据,进行针对性的训练,有助于提升技术效率。王亮认为,生成式AI还可以帮助解决长尾数据分布问题,例如不同采集车辆摄像头安装不同导致视角不同的问题,数据复用率低,生成式AI可以帮助数据进行视角统一;再例如,通过DrivingDiffusionmodle凭空生成几秒视频,通过定制化视频...
高阶超图行走的超网络科学|度量|算法|拓扑_网易订阅
处理超图复杂性的一种方法是将注意力限制在只有统一大小边的超图上,这些边包含相同数量的顶点。数学文献中的许多超图研究,如超图着色[24,50]、前述的超图谱理论[16,21]、超图横截[4]和极值问题[70],只关注这种k-uniform情况。虽然这种假设加强了对所讨论超图的数学复杂性和结构上的忠实分析,但遗憾的是,现实...
特约文章丨多模态视觉结构学习
表2与Strcu-ture3D数据集上现有方法进行比较结果最后得到的结果就是我们希望有一个文本提示,比如Abedroomwithwhitewallsandapinkbed,就是segmentation的文本提示。如图7所示,我们采用的方法最后生成的结果都非常好,可控性也比较好,可以做到直接生成全景图像,即不需要做二维图像直接在三维球形上...
如何通俗易懂的解释自动驾驶中的BEV和SLAM?
这是一个nuScenes地图,它的世界坐标系是图片坐标系,原点在图片左下角,单位是米,因此在使用训练数据集时,是不用考虑经纬度的。数据集中会根据时间序列给出车辆的瞬时位置,也就是在这个图片上的XY。Ego坐标系(EgoCoordination),在BEV里,这个Ego是特指车辆本身,它是用来描述摄像机/激光雷达(Lidar,lightdetection...
建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)
研究团队发现当前的视觉语言数据集不能很好地表现空间关系;为了缓解这一瓶颈,他们从4个广泛使用的视觉数据集中抽取了600万张图片重新进行标注,进而创建了首个以空间为重点的大规模数据集——SPRIGHT(www.e993.com)2024年10月23日。通过三重评估和分析,他们发现SPRIGHT在捕捉空间关系方面比现有数据集有很大改进。为了证明SPRIGHT的功效,他们...
...15个常用基准数据集含大规模中文多模态理解、医疗信息处理等场景
5、大规模的分层图像数据库ImageNetImageNet数据集根据WordNet层次结构包含14,197,122个带注释的图像。自2010年以来,该数据集被用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge,ILSVRC),这是图像分类和对象检测的基准。公开发布的数据集包含一组手动注释的训练图...
新冠病毒3D高清结构照曝光,获Nature开年最佳科技图片
研究后期要用GPU处理大量图片,大约有300套数据,每套有41张照片,每张图有8帧、大小约为70M,当时他们的运算能力已经饱和。经李赛求助后,英伟达无偿借给他们两台DGX-1服务器。全球首次解析新冠全病毒分子结构具体研究中,他们先是在P2实验室对灭活病毒进行提纯浓缩并制样,然后通过冷冻电镜断层...
Python那些事——如何利用神经网络识别图片文字呢?看这里呦!
导入绘图工具,以便之后绘制模型简化图:Python1fromkeras.utils.vis_utilsimportplot_modelasplot4.处理导入的数据集处理数据集1.为了符合神经网络对输入数据的要求,原本为60000*28*28shape的三维ndarray,改变成了尺寸为60000*784的2维数组,每行为一个example,每一列为一个feature。
拿到北京自动驾驶路测T3牌照,四维图新不再满足只做一个图商
这些数据都会给四维图新基于AI的深度学习算法提供大量有效的训练数据集。“与普通数据公开数据不一样的是,我们这些数据是带着位置信息的,我们可以做到从不同的省份抽一部分数据、从不同的天气抽一部分数据、从不同的城市抽一部分数据……我不需要堆10亿张图片训练一个交通牌的标志,因为我们知道哪有交通牌,我们可以...