更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合!
在迈向通用人工智能(AGI)的诸多可能的方向中,发展多模态大模型(MLLM)已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下,更多模态的理解成为学术界关注的焦点,通感时代真要来了吗?
近几年,深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩,本文根据笔者的工作实践,谈谈对深度学习理解,以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论,是笔者个人的理解和不充分实验的结果,所以难免谬误,请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏,可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到!” 网络上经常出现这类观点,让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是,很多人居然相信了。那么,什么是机器学习呢? 机器学习的对象是我们生活中所接触
以上这些便利的功能,都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢?图像标签还有哪些应用?希望这篇文章可以回答你的疑问。
这不,Transformer一作携团队也带来了新作,一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章,详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。Facebook 介绍了利用该平台的图片内容描述和图片搜索技术,这些技术建立在系统能够“理解”像素级的图像内容基础上,将为更丰富的产品体验铺平道路。 回想一下你最近点赞的帖子——非常可能是包含图片或视频的。但是,直到最近,在线搜索包括图像搜索都还一直是文本驱动(text-driven)的技术,是否能搜索到某一张图像取决于它是否有充分的标记或有
本实验实验原理主要是图像分割技术的应用,以海参为实验对象,将图像中海参区域与背景进行分割,转化为二值图像,统计像素面积作为大小分级依据,从而实现海参大小分级。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型 Mini-Gemini 堪称绝绝子,相当于开源社区的 GPT4+DALLE3 的王炸组合!
8小时玩转AI绘画 |《腾讯云AI绘画-StableDiffusion图像生成》训练营抢先学习!
前文对优惠券模板规则进行了总结,优惠券规则主要可分为:优惠规则、有效期和余量控制。在此基础上可细分为如下结构:
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例,每年上新商品量过亿,且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类,在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季,如何最大化提升商家的上新效率呢?Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的,它可以同时服务京东几十万商家,高质量快速生成详情页,将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟! 场景 为了帮助商家更快上新,将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上,京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
近日,Facebook 发布了一项新的研究,该研究探索了实例分割的新方法。与掩模 R-CNN 驱动的标准方法相比,TunSoMeM 为探索分割研究提供了新的方向。本文是有关这项研究的具体内容。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明,它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力,上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性,通过赋予其识别特定区域(由点、笔画或掩码定义)的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力,而且实现了对图像内容强调的精确控制,使其在各种下游任务中表现出色。
大家好,我是猫头虎,今天给大家带来一个非常激动人心的消息!OpenAI 刚刚在 2023 年 9 月 25 日为 ChatGPT 推出了新的语音和图像功能,这意味着 ChatGPT 现在不仅能够与我们交流,还能看到和听到我们的世界啦!😲 下面就让我详细为大家介绍一下这些新功能以及它们将如何改变我们与 ChatGPT 的互动方式。
关注公众号,发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』,谷歌提出《Toke
如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型,它们拥有数百/数千亿个参数,能够生成令人印象深刻的语言输出。
【新智元导读】Facebook的图像机器学习处理Lumos日前进行了系统更新,在原来对照片和视频进行分类的基础上,运行速度更快,自动识别图像边界,能解释图中人物行为,并且利用以往的知识。Lumos 依靠Facebook的图像文本转换系统和 FBLearner Flow,Facebook表示其目标是使其达到像素般精确。 Facebook去年在Web Summit会议上公布了Lumos平台。它是一个可扩展的系统,用于对照片和视频进行分类。它可以扫描照片,快速训练A.I.识别新照片,查看照片中的对象并描述对象,从
11 月 19 日,根据 2018 年国会通过的《出口管制改革法案(Export Control Reform Act)》要求,美国商务部工业安全署(Department of Commerce, Bureau of Industry and Security, BIS)公布技术出口管制体系框架,并对人工智能(AI)和机器学习技术等 14 类代表性的新兴技术征求公众意见。其中,人工智能(AI)和机器学习技术包括 11 种具体技术应用:
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门,在移动互联网红利消失、内卷的局面下,智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”,提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日,LiveVideoStackCon 2022 上海站,和你一同开启通向未来的大门。 视频内容生产与消费创新 音视频技术在整体大环境的影响下,近年来呈现出迅猛的发展趋势,随着更多新概念、新技术的涌现,如元宇宙、虚拟沉浸式、VR/AR等,超高
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展,由中国人工智能学会发起主办,CSDN承办的2015中国人工智能大会(CCAI 2015)于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
近日,清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent,CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型,具备视觉问答、视觉定位(Grounding)、GUI Agent 等多种能力,可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上(含 VQAv2,STVQA, DocVQA,TextVQA,MM-VET,POPE 等)取得了通用能力第一的成绩,并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上(含 Mind2Web,AITW 等),大幅超过基于 LLM 的 Agent,取得第一。
在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。
一年一度的全民购物即将来临,估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了,都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗?
AI 科技评论按:北京时间 10 月 19 日凌晨,DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》(不使用人类知识掌握围棋),在这篇论文中,DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”,掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日,Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文,彻底推翻了他三十年来所坚持的算法,又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能?深度学习的发展历程如何
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址:https://github.com/Sekunde/Pri3
2015年9月7日,新智元成立,在一千九百零六天的时间里,我们见证了算法、算力和数据大爆炸之下,AlphaGo战胜李世乭、柯洁,OpenAI挑战人类顶级选手、国内外巨头纷纷转向AI战略,关注新智元的微信订户数也突破32万大关。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
1.JourneyDB: A Benchmark for Generative Image Understanding
不仅大量占用土地资源、耗费水资源,而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药,会造成严重污染。
1.基本概念 1. 图像分类 模拟图像:连续变化的函数 数字图像:离散的矩阵表示 二值图像:只有0、1 (黑、白) 灰度图像:像素取值是 0-255 ,有中间过度。 彩色(索引)图像:两个矩
就在刚刚,商汤新一代「日日新SenseNova 4.0」大模型体系全面升级,多项任务性能超越GPT-4。
点击图片立刻参与! 孙剑博士,一路走好。 作者 | 镁客星球编辑部 今天凌晨,巨星陨落。 6月14日,“AI四小龙”之一的旷视科技发布讣告,旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效于2022年6月14日凌晨去世。 旷视科技在讣告中表示: 我们万分难过,旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效,于2022年6月14日凌晨,永远离开了我们。 孙剑博士一生专注于科研工作。他的不幸离世,让旷视失去了一位在人工智能技术领域探索和创新的领路人。每一位和他共事过的旷视同学,失去了一位智
6月22日,北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛,来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告,共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
1.Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-Number Field(SIGGRAPH 2023 Best Paper)
今日,ECCV 2020五项大奖出炉,分别是最佳论文奖、最佳论文提名奖、Koenderink奖、Mark Everingham奖、Demo奖。
【导读】人工智能离不开感知,而视觉是我们最主要的感知手段。深度学习近年来颠覆了图像/视频理解的进程。这要归因于大数据,大计算,和深度学习体系结构和方法的巨大进步和创新。微软亚洲研究院高级领导团队(SLT)成员,首席主任研究员,IEEE Fellow 曾文军在这次演讲中讨论视觉智能发展中深度学习技术的关键理念和主要进展,并基于一些实际用例简单阐明如何在这个令人兴奋的领域中开拓市场,实现技术落地。本次演讲还涉及一些未来技术趋势,对前沿科技的把握很有帮助。 ▌提纲: ---- 视觉智能和深度学习简介; 深度图
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视觉一直是人类最主要的信息来源,研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在驾驶汽车时,这一比例甚至高达90%。对于想要代替人类司机的自动驾驶技术来说,也是同样。视觉对人类来说是天生的,可是要达到人类等级的视觉能力,计算机智能必须克服许多重大挑战,其中之一便是对图像的深入理解,包括在障碍监测和道路监测等任务中。 现在,自动驾驶技术已成为最火热的领域之一,竞争者包括谷歌等AI技术巨头、汽车制造商以及硬件技术领军人物。今年6月,芯片巨头英特尔收购了机器视觉公司 Itseez,并由此进军自动驾驶市场。昨
高尔夫球场,长期以来的高端社交地,但其存在的背后,却是对资源环境的侵袭。不仅大量占用土地资源、耗费水资源,而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药,会造成严重污染。
【新智元导读】2017年,ImageNet ILSVRC正式宣告终结。在计算机视觉领域深耕16年的“老兵”颜水成与团队拿下最后冠军,巧合的是,5年前的PASCAL VOC收官之战,冠军也是他。有“水哥”之称的颜水成可谓计算机视觉竞赛领域名副其实的常胜将军。在本次接受新智元的专访中,他分享了自己多年来的战斗经历和实战经历。现在已担任副教授的他,对学生也有许多寄语。颜水成认为,计算机视觉的未来属于多标签、像素级、语义级分析。 颜水成,360副总裁、人工智能研究院院长,新加坡国立大学终身教职,作为计算机视觉界的老
它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发,全面总结了五个具体研究主题:
上腾讯街景,看SIGGRAPH Asia 2014实景盛况 12月3日~6日, SIGGRAPH Asia2014亚洲电脑图像和互动技术展览及会议在深圳会会展中心举行,这次会议首次引入了腾讯街景,用户可以在腾讯地图或大会主页上参观高清全景,漫游大会展区。 用户还可以用手机通过腾讯街景官网、微信公众号、微信扫街景、腾讯地图客户端等方式随时随地查看、分享、评论街景。至今,腾讯街景已上线152座城市,覆盖1500家旅游景区、1600家酒店、500家地产、700家高校。 全景体验请点击页面底部的【阅
One picture is worth more than thousand words 人类获取的信息80%是通过视觉方式获取的,而人类能看见的波段仅为可见光,而机器几乎能对所有波段成像。
实例分割和语义分割长期以来都是运用不同的神经网络架构来完成的,虽然最近出现了将语义和实例分割进行结合的“全景分割”,但经典方法仍将两者视为独立的任务。近日,Facebook AI 使用单一神经网络架构来同时完成实例分割(识别出图片前景中的人或者动物)和语义分割(对图片背景中的像素进行分类)。他们的研究则通过统一的神经网络架构来同时实现实例和语义分割,这一新架构实现了对内存和计算资源的高效利用,也可以作为全景分割任务的基准。
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