MoAI是一种新型的大型语言和视觉模型，它通过整合专门的计算机视觉任务的辅助视觉信息来增强当前模型。该模型在 GitHub 上发布，旨在改善自然语言处理和计算机视觉任务之间的互动。MoAI使用了一种新的训练方法，可以...

DSNIE是一种方法，可以显著提高单目表面法向量估计的准确度，可用于多种计算机图形应用程序。DSNIE方法基于深度学习，使用卷积神经网络对输入图像进行处理，并输出表面法向量。该方法在各种室内和室外场景中进行了测...

本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈，并创建了Q-Pathway数据集，以分析其清晰度、色彩和亮度。

这是一份关于使用LLMs进行注释的精选论文列表，LLMs是一种基于机器学习的语言模型，能够自动预测文本中的下一个单词或字符。使用LLMs进行注释可以提高注释的准确性和效率，目前在自然语言处理和计算机视觉领域被广泛...

世界体积感知多摄像头驾驶场景生成器（WoVoGen）是一个创新系统，旨在为自动驾驶创建逼真的街景视频。该系统使用机器学习和计算机视觉技术来生成高质量的街景视频，以帮助自动驾驶车辆更好地识别和适应不同的路况。W...

GitHub上发布了一个名为“Flexible Vision Transformer”的仓库，该架构设计用于创建任意分辨率和纵横比的图像。与传统模型不同，FiT将图像视为变量大小的标记序列，在训练和推理过程中更有效地适应不同的图像大小。这...

HuggingFace Hub最近发布了全新的视频模型Sora，现在提供了30篇相关的论文。这些论文包括了从模型架构到训练技巧等方面的研究，为研究人员和开发者提供了很好的参考。此外，这些论文还包括了Sora model在计算机视觉...

MobileVLM V2是一系列为移动设备量身打造的先进视觉语言模型，通过创新的架构展示了显著的性能提升。新的MobileVLM V2拥有更快的推理速度，更高的准确性和更广泛的应用场景。MobileVLM V2不仅支持图像和文本之间的交...

麻省理工学院和IBM的研究人员发表了一篇名为《超越AI接触：哪些任务具有计算机视觉自动化的成本效益？》的工作论文，探讨了自动化基于视觉的任务的经济可行性。该论文发现，仅有23％的任务适合自动化。与更具破坏性...

Kahneman-Tversky Optimization（KTO）是一种新的方法，用于训练AI模型以更好地与人类思维对齐。通过利用Kahneman＆Tversky的前景理论概念，KTO侧重于最大化效用而不仅仅是偏好可能性。这种新的方法可以帮助AI模型更...