这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用，思路上不算是创新。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态模型，这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来，使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识，这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调，使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起，而将不相关的文本描述和图像分开。这样，模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
Emu Video，是一种基于扩散模型的文本到视频生成方法，可以分解步骤生成高质量的视频。
翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。
目标跟踪是计算机视觉的基本任务之一，近年来随着大量跟踪数据库如OTB,VOT,LASOT,GOT10K的提出，以及VOT比赛的推广，单目标跟踪领域迅速发展。而这其中siamese跟踪算法由于其在速度和精度之间很好的平衡而逐渐成为单目标跟踪研究中最火的方向。然而在今年之前，siamese跟踪算法仍然是只是基于浅层的AlexNet，深层网络不但没有帮助反而会使效果下降。在CVPR19中，我们通过对网络结构属性的分析，提出网络padding, 感受野, 特征输出大小，stride是影响加深网络的关键。进而我们提出了适用于跟踪siamese网络的crop-in-residual模块，通过堆积模块加深网络，使深层siamese网络在跟踪上效果有了显著提高。本次分享会上我们：
img元素允许我们在HTML文档里嵌入图像。图像在HTML标记处理完毕后才加载！！
本文提出一种非常简单的极限分辨率的风格迁移框架URST，首个可以处理任意高分辨率(比如
值得注意的是，所提出的该方法在Cityscapes测试数据集上实现了51.8%的“mIoU”，展示了其在驾驶场景数据集上的强大WSSS Baseline 的潜力。在CamVid和WildDash2上的实验结果表明，作者的方法在各种数据集上具有有效性，即使数据集较小或具有视觉挑战性条件。 代码：https://github.com/k0u-id/CARB
注意力机制在CV领域取得了极大成功，比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。在该文中，作者提出一种空间金字塔注意力网络以探索注意力模块在图像识别中的角色作用。
图像到图像转化(I2I)任务旨在学习一个条件生成函数，将图像从源域转换到目标域，同时保留源域内容并迁移目标概念。
选自Google Research 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 水印在日常生活中随处可见，它是一种保护图像图片版权的机制，防止未经许可或授权的使用；而自动去水印的计算机算法的存在却可使用户轻松获取无水印图像，这是由于当前的水印技术存在一个漏洞：水印通常被一致地添加到很多图像上，这种一致性可用于反转水印的处理过程。有鉴于此，谷歌在论文《On the Effectiveness of Visible Watermarks》中针对可泛化的多图像抠图算法，提出了可使水印足够鲁棒以免被从单个图像中去除的方法，而
随着嵌入式系统越来越复杂，对性能和灵活性的需求也越来越高。FPGA（Field Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，在嵌入式系统中扮演着越来越重要的角色。本文将重点介绍FPGA在嵌入式系统中的加速、定制与灵活性的优势，并通过代码实例和深度内容进行阐述。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
就像世界上没有两片相同的雪花，你用手机拍摄的每张照片也是独一无二的。布法罗大学的研究人员掌握了一种方法，可以通过分析照片来追踪拍摄的手机，这项研究为身份验证提供了另一种可能性——用手机拍摄的照片来识别身份。 照片噪点也能当手机的「身份证」 由于元件尺寸和衬底材料的不可控，即使是同一型号的相机也会在传感器上有细微的差别。当均匀的光线投射到传感器上时，每个像素输出的值并不完全相同，这会导致图像的某些像素或明或暗，产生噪点，这种成像缺陷被称为PRNU（光照响应不一致性）。 由于PRNU 是由传感器本身的物理特
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
数字图像是成像系统输出的产物，过程中可能受到各种影响，导致在相同光照、相同材质情况下拍出图像的像素值发生变化。
1.SD4Match: Learning to Prompt Stable Diffusion Model for Semantic Matching
今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis和Mohammad Lotfollahi的一篇关于细胞形态学的论文。高通量筛选技术的进步使得我们能够探索富含表型信息的方法，例如高内容显微镜技术，从而加速药物靶点鉴定和作用机制研究。然而，将这些实验扩展到庞大的药物或基因干扰空间面临挑战，因为只有少数化合物在筛选中显示活性。尽管机器学习方法在各种应用中被广泛使用，但在预测涉及未知现象的场景时，特别是将未见过的控制细胞图像转换为所需的干扰现象，机器学习方法并未表现出可靠的能力。作者提出了一种生成模型，即图像干扰自编码器（IMPA），它利用未经处理的细胞图像作为输入，预测化学和基因干扰的细胞形态学效应。
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
受益于由于强大的生成先验，预训练的文本到图像（T2I）扩散模型在解决现实世界图像超分辨率问题中变得越来越流行。然而，由于输入低分辨率（LR）图像质量严重下降，局部结构的破坏可能导致图像语义模糊，进而导致再现的高分辨率图像的内容可能具有语义错误，从而使超分辨率性能恶化。
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。
过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
来源：机器之心本文约3100字，建议阅读10+分钟真不用来做成元宇宙？ 训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。 通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个 Block-Ne
视觉语言模型（Visual Language Models，VLMs）在图像和自然语言两种模态数据上进行学习，能够理解与解释图像、文本间的关联，常被用于目标检测、语义分割等视觉识别任务。随着视觉识别范式的发展，自回归视觉语言模型（如Flamingo）将预训练的视觉编码器与大语言模型（LLM）结合，增强了少样本学习能力，在视觉识别任务上取得了更好的性能，同时降低了对标注数据的依赖，。
大语言模型（LLMs）因其庞大的规模和复杂性而著名，显著增强了机器理解和表达人类语言的能力。LLMs的进步也推动了视觉-语言领域的显著进展，缩小了图像编码器与LLMs之间的差距，结合了它们的推理能力。之前的多模态LLM研究主要集中在结合文本和另一种模态的模型上，如文本和图像模型，或专注于未开源的专有语言模型。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新的多模态增强语言模型（AnyMAL），它是一系列多模态编码器的集合，这些编码器被训练用于将来自不同模态（包括图像、视频、音频和IMU运动传感器数据）的数据转换为LLM的文本嵌入空间。通过扩展先前的工作，AnyMAL采用更强大的指令调优LLMs、更大的预训练模态编码器和先进的投影层来处理变长输入。
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功，它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能，包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
多媒体和嵌入内容 HTML5中的音频和视频标签的使用 嵌入内容的应用，如地图、嵌入网页等
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
当你需要配置Nginx服务器来托管网站或应用程序时，以下是一些基本步骤和示例配置，以帮助你入门。请注意，Nginx的配置可以非常灵活，可以根据你的具体需求进行自定义。以下示例假设你已经在服务器上安装了Nginx。
最近的一些工作表明，预训练的2D生成模型可以应用于3D生成。如Dreamfusion和Magic3D，它们利用2D扩散模型作为优化3D重构方法（如NeRF）的监督，通过得分蒸馏采样（SDS）进行优化。然而，由于这些模型仅具有2D知识，它们只能提供单视图的监督，生成的图像容易受到多视图一致性问题的困扰，其结果通常包含严重的瑕疵。
正像陆奇博士所说的那样，大型语言模型为从文本生成到问题回答的各种任务提供了令人印象深刻的能力，不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域，而且作为基础模型会改变整个软件生态。
先来一张图。 本文主要援引复旦大学邱锡鹏教授的论文：NLP预训练模型综述，对预训练模型进行了一些梳理
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
去年，图嵌入在企业知识图谱（EKG）策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似项目的实际方法。实时相似性计算对于许多领域至关重要，例如推荐，最佳行动和队列构建。
非常兴奋能在这里与您分享一些关于将最新的生成式AI和大模型LLM引入边缘计算的惊人进展。
开发者可以利用 HTTP 响应头来加强 Web 应用程序的安全性，通常只需要添加几行代码即可。本文将介绍 web 开发者如何利用 HTTP Headers 来构建安全的应用。虽然本文的示例代码是 Node.js，但基本所有主流的服务端语言都支持设置 HTTP 响应头，并且都可以简单地对其进行配置。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.11087.pdf
近年来，在海量文本语料库上进行预训练的大语言模型已趋于成熟，表现出在理解、推理和生成各种开放式文本任务上的卓越能力。最近的研究聚焦于进一步利用大语言模型的强大通用性来提升视觉理解和视觉生成任务的效果，统称为多模态大语言模型。先前的工作通过将预先训练的图像编码器(例如CLIP-ViT)的视觉特征与大语言模型的输入嵌入空间对齐来执行开放式视觉QA。GILL通过将其输出嵌入空间与预训练的稳定扩散模型对齐，从而赋予大语言模型图像生成能力。虽然这些研究促进了技术进步，但在新兴能力方面，多模态大语言模型尚未取得像大预言模型那样的显著成功。
一个统一的模型，可以对不同模态输入内容（文本、图像、视频、音频、IMU 运动传感器数据）实现理解，并生成文本响应，技术基于 Llama 2，来自 Meta。
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
四. 问题：CPU 和 GPU 的 Memory 是有数据交换的，这种交换不会出问题吗？CPU 和 GPU 的计算速度一样吗？
您已经听说过有关生成式人工智能（AIGC）的炒作。在整个经济领域，从医疗保健到金融，从零售到政府机构，组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。
摘要：余弦相似度是两个向量之间角度的余弦值，或者说是两个向量归一化之间的点积。一种流行的应用是通过将余弦相似度应用于学习到的低维特征嵌入来量化高维对象之间的语义相似性。在实践中，这可能比嵌入向量之间的非归一化点积效果更好，但有时也会更糟。为了深入了解这一经验观察结果，我们研究了由正则化线性模型推导出的嵌入，其中的闭式解法有助于分析。我们通过分析推导出余弦相似性如何产生任意的、因此毫无意义的 "相似性"。对于某些线性模型，相似性甚至不是唯一的，而对于其他模型，相似性则受正则化的隐性控制。我们讨论了线性模型之外的影响：在学习深度模型时，我们采用了不同的正则化组合；在计算所得到的嵌入的余弦相似度时，这些正则化组合会产生隐含的、意想不到的影响，使结果变得不透明，甚至可能是任意的。基于这些见解，我们提醒大家不要盲目使用余弦相似度，并概述了替代方法。
内容优化 (1)减少HTTP请求数:这条策略是最重要最有效的，因为一个完整的请求要经过DNS寻址，与服务器建立连接，发送数据，等待服务器响应，接收数据这样一个消耗时间成本和资源成本的复杂的过程。常见方法：合并多个CSS文件和js文件，利用CSS Sprites整合图像，Inline Images(使用 data：URL scheme在实际的页面嵌入图像数据 )，合理设置HTTP缓存等。 (2)减少DNS查找 (3)避免重定向 (4)使用Ajax缓存 (5)延迟加载组件,预加载组件 (6)减少DOM元素数量:
Diffusion模型的最新进展在许多生成任务中树立了一个令人印象深刻的里程碑。诸如DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion（SD）等引人瞩目的工作，引起了学术界和工业界的极大兴趣。
如果机器学习模型可以在照片，电影，音乐和手稿添加水印以表明所有权，防止知识产权窃取，并防止攻击者损害其完整性，该会如何呢？IBM正在申请新的专利，他们可以做到这一点。
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