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2025-04-01 talkingdev

[开源]SAMWISE视频分割技术:为SAM模型赋予开放词汇分割与长视频语义追踪能力

GitHub开源项目SAMWISE实现了计算机视觉领域的重大突破,通过扩展Segment Anything Model(SAM)的核心能力,使其具备开放词汇分割(open-vocabulary segmentation)和长视频精确语义追踪功能。该技术突破性地解决了...

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2025-04-01 talkingdev

[开源]Video-R1:基于规则的强化学习方法实现高效视频推理

Video-R1项目提出了一种创新的基于规则的强化学习(RL)方法,专门用于视频推理任务。该方法采用了GRPO(Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization)的时间变体,并引入了新的数据集来支持训练...

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2025-03-31 talkingdev

[开源]Mobile-VideoGPT:轻量级多模态视频模型,参数不足10亿却支持边缘设备实时推理

近日,GitHub上开源了一个名为Mobile-VideoGPT的轻量级多模态视频模型,其参数量不足10亿(1B),却通过创新的双视觉编码器和令牌剪枝技术,实现了在边缘设备上的实时推理能力。这一突破性进展为移动端和物联网设备...

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2025-03-31 talkingdev

[论文推荐]Test-Time Visual In-Context Tuning:一种仅需测试样本即可实现视觉模型自适应调优的新方法

近日,一项名为Test-Time Visual In-Context Tuning(TT-VICT)的创新性研究在计算机视觉领域引发广泛关注。该技术突破性地提出仅利用测试样本即可实现视觉上下文学习模型(VICL)的自适应调优,有效解决了传统方法...

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2025-03-28 talkingdev

[开源]测量视觉模型内部偏差的新方法(GitHub Repo)

近日,一项利用注意力图量化视觉模型内部偏差的新指标在GitHub上开源。该技术通过分析模型在识别过程中的注意力分布,能够有效识别出导致偏差的混淆特征,突破了传统基于群体准确率差异的评估局限。这项名为Attentio...

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2025-03-28 talkingdev

[论文推荐]基于扩散模型的反事实图像解释方法研究

最新发表于arXiv的论文提出两种利用扩散模型生成图像回归任务中反事实解释的创新方法。研究团队通过对比像素空间和潜在空间两种技术路径,系统性地揭示了不同方法在解释稀疏性和生成质量之间的权衡关系。该方法突破...

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2025-03-26 talkingdev

[开源] 视觉几何基础Transformer (VGGT) GitHub 项目发布

视觉几何基础Transformer(Visual Geometry Grounded Transformer,简称VGGT)是一种前馈神经网络,能够直接从场景的一个、几个甚至数百个视角中推断出所有关键的3D属性,包括外部和内部相机参数、点云图、深度图以...

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2025-03-26 talkingdev

开源Dereflection Any Image:基于扩散模型的图像反反射新技术

近日,Dereflection Any Image(DAI)项目推出了一种基于扩散模型的图像反反射新技术,该技术利用高质量数据集和渐进式训练方法,显著提升了图像反反射的效果。反反射技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向,尤其...

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