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2024-05-28 talkingdev

Llama 3-V: 用价值500美元和100倍小的模型匹配GPT4-V

近日,计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型,其与GPT4-V性能相当,但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比,Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...

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2024-05-28 talkingdev

论文:多维度适应性分类器革新语义分割技术

一种新的语义和空间适应性(SSA)分类器被引入,以解决语义分割中的局限性。这种创新方法利用粗糙的掩码来指导原型的调整,从而增强细粒度识别并明确掩码边界。SSA分类器通过结合语义和空间信息,使得模型在处理复杂...

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2024-05-28 talkingdev

复杂场景中的对象分割新突破

研究人员推出了层次语义解码与计数辅助(HDC)框架,以提升广义指代表达分割(GRES)。与以往方法不同,HDC框架通过跨粒度传递互补的模态信息,并聚合语义对应关系,从而实现更好的多层次解码。这一创新方法在复杂场...

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2024-05-28 talkingdev

Scribble2Scene:提升3D场景补全效率的新方法

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法,显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注,这不仅耗时费力,而且成本高昂。然而,Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

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2024-05-21 talkingdev

LeMeViT:通过可学习元令牌加速视觉Transformer

LeMeViT是一种新的方法,通过使用可学习元令牌来降低视觉Transformer的计算成本。这些元令牌能够高效地捕捉关键信息,从而显著提高推理速度。与传统的视觉Transformer相比,LeMeViT在保持高精度的同时,大幅减少了计...

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2024-05-21 talkingdev

论文:LeMeViT利用可学习的元Token实现快速视觉变换器

最近,一种名为LeMeViT的新方法用于降低视觉变换器中的计算成本,其核心策略是使用可学习的元令牌。这些令牌能够有效地捕获关键信息,从而提高推理速度。视觉变换器在计算机视觉领域有着广泛的应用,然而其计算成本...

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2024-05-16 talkingdev

改进扰动注意力模型PAG:提升扩散模型的图像质量

扰动注意力指引(PAG)是一种提升扩散模型生成图像质量的新方法,无需额外的训练或外部模块。通过创新地操作模型内部的自我关注机制,PAG显著提高了无条件样本和条件样本的结构和保真度。扩散模型一直以来都是生成对...

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2024-05-15 talkingdev

图像去雨技术的新突破——ESDNet神经网络模型

ESDNet是一个专为图像去雨任务设计的脉冲神经网络(SNN)。这个神经网络模型首次将雨像素的独特属性用于增强脉冲信号强度。其设计理念是利用雨滴的像素值的特性,通过特定的神经网络结构和算法,实现对图像中的雨滴...

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2024-05-10 talkingdev

Symbolica:一款强大的计算机代数系统

Symbolica是一款计算机代数系统。它可以匹配复杂的数学模式并处理庞大的表达式。Symbolica具有最先进的多项式算术和表达式优化,还具有数值积分框架和Python、Rust和C++的API。现在提供在线演示。

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2024-05-08 talkingdev

人工智能攀岩教练:根据身体状况可可视化攀爬任意路线

近日,一家名为Klimb的初创公司推出了一款名为“Klimb AI”的攀岩教练软件,可以根据用户的身体状况和技能水平,为其呈现出可视化的攀岩路线。据悉,该软件使用计算机视觉技术,分析攀岩者的身体姿势和动作,以及攀爬...

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