论文链接：Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优
视觉AI很难做 近来一直在从事AI 视觉检测方面的工作，外行人可能觉得挺厉害，实际上这钱挣得基本等于搬砖 近两年以来，行业不景气、制造业利润上不去，那么在这个产业链中，老板就没有余钱来进行升级改造。 老板们是否愿意花钱投入视觉检测，一是老板的认知、二是是否有足够的资金实力； 就算最后，老板有需求，也
视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文，我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。 什么是视觉语言模型？ 视觉语言模型是可以同时从图像和文本中
GitHub 上开源的字体不在少数，但是支持汉字以及其他非英文语言的字体少之又少，记得上一个字体还是 霞鹜文楷，本周 B 站知名设计 UP 主开源了的得意黑体在人文观感和几何特征之间找到了美的平衡。 而文本编辑器剪视频 autocut 则优雅和便捷之间找到它的平衡，分布式时序数据库 greptime
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
> 本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 这个是之前的笔记，自己看到了就顺带发出来，也是温习一下，内容可能不太全，算是入门贴吧。 前言：PIL 图
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来不想碎碎念，但是我已经在图像后缀上栽倒两次了。而且因为无意犯错，根本找不到问题。不论是在深度学习的语
日常工作中，有时我们会遇到需要地图来展示我们的数据场景，利用POWERBI，我们可以快速的制作自己的业务地图。 Powerbi自带了三大地图，今天我们用到的是形状地图。 步骤讲解： 第一步：下载对应的地图资源，可以是全国的，也可以是具体省市的，这个根据我们的具体业务来进行选择。 http://dat
摘要：在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解（STU）的V&L模型呢？ 本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》，作者： Hint 。 【论文摘要】 在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺
其实就是下载的AI效果 辅助文字展示 辅助图片展示 创意展示图片，增强视觉冲击力 使用 删除外面的边框 https://www.bilibili.com/video/BV1ha411g7f5?p=16
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他们的工业视觉软件僵死了，让我帮忙看下到底是什么情况，哈哈，其实卡死的问题相对好定位，无非就是看主线程栈嘛，然后就是具体问题具体分析，当然难度大小就看运气了。 前几天看一篇文章说现在的 .NET程序员 不需要学习**WinDbg** ，
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
Florence-2 是微软于 2024 年 6 月发布的一个基础视觉语言模型。该模型极具吸引力，因为它尺寸很小 (0.2B 及 0.7B) 且在各种计算机视觉和视觉语言任务上表现出色。 Florence 开箱即用支持多种类型的任务，包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广，但仍有可
一：背景 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他们有一个崩溃的dump让我帮忙看下怎么回事，确实有太多的人在网上找各种故障分析最后联系到了我，还好我一直都是免费分析，不收取任何费用，造福社区。 话不多说，既然有 dump 来了，那就上 windbg 说话吧。 二：WinDbg 分析 1. 为什么
一、起因 最近毕业在家:)，准备筹划社区运营和IoTBrowser升级的事务，遇到了一系列物业管理上的问题，本来出于好心提醒物业人员，结果反被误认为是打广告推销的，当时被激怒一下，后面一想也许这也是一个普遍存在的问题，正好IoTBrowser缺少落地的应用场景，遂又撸起袖子搞了一个AI工具。以下是本
一：背景 1. 讲故事 今天分享的dump是训练营里一位学员的，从一个啥也不会到现在分析的有模有样，真的是看他成长起来的，调试技术学会了就是真真实实自己的，话不多说，上windbg说话。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会卡死 这位学员是从事工控大类下的视觉自动化，也是目前.NET的主战场，这个
PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发
