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
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
【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
张鉴殊:武汉大学本科三年级学生,目前在张潼教授的指导下担任研究实习生,主要研究方向是大语言模型,多模态大语言模型以及持续学习。当下在寻找 2025 fall 博士入学机会。
2018 年 4 月 21 日,在阿里巴巴 UCAN 用户体验设计论坛上,「鲁班」创始人、阿里巴巴智能设计实验室负责人乐乘向现场观众展示「鲁班」的设计能力,台下掌声雷动。
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。
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么,最懂表情包的中文开源大模型出现了??! 就在最近,来自清华的一个叫VisualGLM-6B的大模型在网上传开了来,起因是网友们发现,它连表情包似乎都能解读! 像这个腊肠犬版蒙娜丽莎,它不仅准确理解了这是腊肠犬与蒙娜丽莎的“合体照”,还点出了这只是一幅虚构作品: 又像是这个正在出租车后熨衣斗的男子,它也一眼看出了“不对劲”的地方: 值得一提的是,在此前GPT-4刚发布时,网友们也同样将它用来测了测常识理解能力: 就如同弱智吧问题是大模型
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
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。
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别,也就是文档中的文字识别,主要是OCR技术,其技术已经比较成熟,效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别,也就是图片中的文字识别,即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标:获得图片中文字出现的位置,包括文本的起始位置、结束位置和上下高度;将所在位置的图片所包含的文本数据转化成人们可以理解的信息。这整个过程就是文字识别。
通知:这篇文章有9篇论文速递信息,涉及目标检测、图像分割、目标跟踪、三维重建和立体匹配等方向 PS:由于时间问题,本文没有附上相应图示,还请见谅 前文回顾 TensorFlow和深度学习入门教程 YOLOv3:你一定不能错过 你现在应该阅读的7本最好的深度学习书籍 目标检测 [1]《Optimizing the Trade-off between Single-Stage and Two-Stage Object Detectors using Image Difficulty Prediction》
---- 新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】继SAM之后,威斯康辛麦迪逊、微软、港科大等机构的研究人员提出SEEM模型,通过不同的视觉提示和语言提示,一键分割图像、视频。 Meta的「分割一切」的横空出世,让许多人惊呼CV不存在了。 基于这一模型,众网友纷纷做了进一步工作,比如Grounded SAM。 将Stable Diffusion、Whisper、ChatGPT结合使用,就能做到通过语音让一只狗变成一只猴子。 而现在,不仅仅是语音,你可以通过多模态提示实现一次性分割所有地方的
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!
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!
在人工智能飞速发展的今天,大模型的感知能力已经达到了令人惊叹的水平。但是,它们真的能够像人类一样,洞悉图片中的深层含义吗?为了探讨多模型大模型与人类的差距,来自中科院深圳先进院,M-A-P,华中科技大学,零一万物,滑铁卢大学等多家机构联合提出了首个用于评估多模态大模型(MLLMs)图像隐喻理解能力的综合性基准测试II-Bench。
作者 | 李翔,国内某互联网大厂AI民工,前携程酒店图像技术负责人,计算机视觉和深度学习重度爱好者,在ICCV和CVPR等会议上发表论文十余篇;马杰超,任职于某医学图像创业公司,医学图像AI领域资深从业者,在MICCAI和Radiology等会议和期刊上发表论文十余篇。
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?
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿,录取 979 篇(接受率约为 29%,其中包括 70 篇 Oral
随着人工智能技术的迅猛发展,OpenAI 最近推出的 ChatGPT-40 模型无疑成为了业界的一个新的高光时刻。ChatGPT-40 不仅在处理速度上超越了前代产品,还在图像理解和多语种支持上取得了显著的进步。本文将深入探讨 ChatGPT-40 的核心技术特性、它的潜在应用以及这一创新对未来语言模型发展可能带来的影响。
编者:本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一,同时也是互联网收入的来源之一,通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果,本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
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。
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
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
在数字化时代,信息的获取和记录方式不断革新。photes.io 是一款新兴的笔记软件,它通过人工智能技术,将我们日常生活中拍摄的照片和屏幕截图转换成结构化的文本笔记,极大地提高了信息处理的效率。
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。
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。
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
深度学习在图像分类、物体检测、图像分割等计算机视觉问题上都取得了很大的进展,被认为可以提取图像高层语义特征。基于此,衍生出了很多有意思的图像应用。 为了提升本文的可读性,我们先来看几个效果图。 图1.
本文介绍了图像处理中的目标检测和前景背景分离,重点介绍了基于深度学习的方法。具体包括像素点操作、低秩矩阵应用和深度学习中的注意力模型等。
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?日前,AI科
编者按 近来,深度学习成为一个流行词。深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果,与传统的机器学习工具相比,深度学习挖掘了神经网络的潜力。基于强大的特征提取,它比其他工具更适合模式识别(图像
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 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
AI 科技评论按: Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台,来看看 Kaggle 亚马逊雨林比赛金牌团队的经验分享吧。 日前,中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌,在这次的分享上,他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容,AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理: 大家好,我叫刘思聪,来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚
AI研习社按: Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台。日前,中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌,他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容,AI 研习社做了不改变原意的编辑整理: 大家好,我叫刘思聪,来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚马逊雨林的卫星图像比赛,取得了不错的成绩,然后也得到了一些经验,今天就给大家分享一
” “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
本文转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101iopy.html
知友:李麟 人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。 对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业,因为毕竟这些方向属于高层次的知识,需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求,所以已经有些大学专门开设了数据科学专业,更甚者是数据科学学院。所以如果有
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。
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解,主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获,对于一些个人的理解欢迎大家批评指正,希望可以和大家一起交流进步。
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平,各个地方的麻将规则不一,繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了,于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则,怎么简单怎么来,周边也有不少年轻的小伙伴我一样。
很多同学认为外卖是线上下单、线下送餐的业务,商业模式简单,这种想法正确但是理解片面,它不仅需要技术,而且要用深度学习来解决。那么,外卖为什么需要技术?为什么需要深度学习技术? 很多同学认为外卖是线上下
来源:深度学习爱好者本文约2400字,建议阅读6分钟本文我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 CNN是不是一种局部self-attention? cnn可不是一种局部的attention,那么我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 1:cnn可以理解为权值共享的局部有序的fc层,所以cnn有两个和fc层根本区别的特征,权值共享和局部连接。也就是在保证不丢失一些根本feature的情况下大大减少了参数量。 2:attention的步骤是通过Q和K点乘得到attention mar
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址:https://github.com/Sekunde/Pri3
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