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2023-08-24 talkingdev

TOPIC开源,多目标跟踪新突破并发布复杂动作数据集BEE23

近日,一群研究者开发出一套名为TOPIC的新系统,能够通过运动和外观线索有效地在视频中跟踪多个对象。TOPIC系统不仅能够处理复杂的运动,而且还可以有效处理对象的外观变化,显著提高了多目标跟踪的准确性和效率。为...

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2023-08-23 talkingdev

CodiumAI:能在IDE中生成测试代码的AI工具

CodiumAI是一款强大的人工智能工具,它通过分析您的代码、文档字符串和注释,并与您进行交互,可以在您编写代码的同时建议进行测试。您只需要接受并提交这些测试即可。CodiumAI支持JetBrains或VS Code,只需简单设置...

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2023-08-22 talkingdev

RLIPv2:一个更优秀的语言视觉模型

RLIPv1是一种帮助计算机将图像与描述性词语相连接的方法,但是它存在一些问题,尤其是运行缓慢和数据缺乏。这篇新的论文介绍了RLIPv2,这是一个更快速的版本,它使用了一种新的工具ALIF来更好地融合图像和词语。同时...

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2023-08-11 talkingdev

论文:利用DETR改进3D物体检测的新方法

当前的3D物体检测器常常会误解数据,使其关注点距离目标物体较远。为了解决这个问题,一种名为“3D顶点相对位置编码”的新方法已经被开发出来。这种新方法可以引导检测器的注意力集中于靠近目标物体的点。这不仅提高了...

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2023-08-11 talkingdev

提升视觉-语言模型精度的新策略

这个代码库介绍了一种改善视觉-语言模型,特别是在详细属性检测和图像内部位置定位任务中的表现的多任务策略。这种策略以视觉-语言模型CLIP为例,展示了如何通过多任务学习提升模型的表现。通过这种方式,模型可以更...

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2023-08-07 talkingdev

PerceptionCLIP,开源增强zero-shot击图像分类方法

一项最新研究介绍了PerceptionCLIP,这是一种模拟人类视觉感知过程的两步图像分类方法,旨在更好地利用CLIP,一种突出的视觉语言模型。首先,通过识别背景属性并利用它们区分前景物体,这种新方法在图像分类任务中提...

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2023-08-04 talkingdev

论文:提升大型语言模型的错误识别能力

最新研究探索了大型语言模型如何能够识别自身的错误,特别是在多步骤推理问题中,无需依赖外部资源。研究人员开发了一种零射击验证方法来识别错误并提高问题回答任务的性能。大型语言模型对于多步骤推理问题的处理,...

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2023-08-04 talkingdev

IBM与NASA在HuggingFace上发布地理空间基础模型

IBM与NASA合作,利用HuggingFace平台发布了一个地理空间基础模型。这个模型在洪水预测任务中的表现有了15%的提升,主要是依赖于卫星图像操作。除此之外,该模型还能执行一些对建筑师有用的任务,如作物分类。利用卫...

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