研究介绍了RGM（Robust Generalist Matching）,这是一种专为图像中的稀疏和密集像素匹配而设计的深度学习模型。该方法利用了一种独特的级联GRU模块和一个新的大规模数据集。该模型可以应用于多种场景，具有广泛的适...

近日，一项名为‘Real-Time Depth Estimation for Underwater Vehicles’的研究成果在GitHub上发布。该研究提出了一种针对水下车辆的模型，可以通过结合稀疏深度细节从单个图像中实时估计深度。该模型是通过深度学习框...

该项目介绍了RLMRec，一个将LLMs与推荐系统相结合的框架，捕捉用户行为和偏好的更深层含义，提高推荐的质量。

XAgent是一个开源的实验性LLM驱动的自主代理工具，可以自动解决各种任务。该工具利用深度学习算法，训练出一个自主学习的模型，可以在不同的环境中自动适应并完成任务。XAgent提供了丰富的API接口，可以与其他工具无...

大规模训练中的不稳定性对于大多数研究人员来说很难复制。一项新论文展示了如何在小模型中重现这些不稳定性，并验证了许多常见的修复方法在这些小模型上同样有效。该论文的作者认为，这样做有助于提高大规模训练的可...

MonoSKD是一种革命性的方法，它使用一张图像就可以检测3D物体，有效地弥合了LiDAR和普通RGB模型之间的知识鸿沟。传统的3D物体检测需要使用多个传感器来捕捉物体的深度信息和其它特征，而MonoSKD仅需要一张图像就能完...

近日，PyTorch团队推出了一款新的轻量级运行时和模型转换工具，以支持在资源受限的边缘设备上运行。此次推出的PyTorch Lite运行时，具有轻量级、高效、低延迟等特点，可以在边缘设备上运行深度学习模型，解决传统云...

研究人员已经能够通过使用深度学习编码器，将人类的运动模式转移至机器人。通常，这需要使用专门的硬件，并对其进行针对机器人的校准。结合视频基础的运动捕捉技术，未来可能会有更酷的项目出现。传统的技术需要使用...