由于图像-文本对在网上很容易获得并且数据量非常的巨大，因此可以轻松地为 CLIP 管理一个大型预训练数据集，从而最大限度地减少标注成本和训练深度网络所需的工作量。...通过将自然语言建立为图像感知任务的可行训练信号，CLIP 改变了监督学习范式，使神经网络能够显着减少对注释数据的依赖。...在这篇文章中，将概述 CLIP 的信息，如何使用它来最大程度地减少对传统的监督数据的依赖，以及它对深度学习从业者的影响。...在实践中，通过以下方式实现： 通过它们各自的编码器传递一组图像和文本标题 最大化真实图像-标题对的图像和文本嵌入之间的余弦相似度 最小化所有其他图像-字幕对之间的余弦相似度 这样的目标被称为多类 N 对...鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能泛化到图像分类中看不见的对象类别？ CLIP 被训练来预测图像和文本片段是否配对在一起。这种能力可以重新用于执行零样本分类。
松下核心设备与人脸识别软件的结合，最大限度地提高了软件核心引擎的性能，实现了高精度的识别。该公司计划在今年年底前增加一项功能，以识别部分蒙着口罩的脸，这在传统的系统中是很困难的。...松下的深度学习人脸识别软件具有以下特点: 1.精度高: 由NIST(IJB-A face challenge，是美国最权威的研究机构之一)评估的世界上精度最高的人脸识别引擎； iA功能和最佳拍摄图像最大限度的提高人脸识别引擎性能和识别精度...2.系统成本降低:只发送“最佳拍摄”图像，以减少服务器负载和网络负载。...，或因衰老而改变； – iA功能和最佳拍摄图像可最大限度地提高人脸识别引擎的性能并提供高识别精度； – iA功能使相机能够自动检测场景并相应地自动优化设置，以提高视频图像的可检测性。...2.系统成本降低： – 只发送最佳拍摄图像以减少服务器负载和网络负载； – 使用传统的人脸识别系统时，所有捕获的图像都会发送到服务器，由服务器执行人脸检测和人脸识别，从而将数据处理的负担集中在服务器上
由于图像-文本对很容易在线获得并且通常很容易获得，因此可以轻松地为 CLIP 策划一个大型预训练数据集，从而最大限度地减少训练深度网络所需的注释成本和工作量。...通过将自然语言作为图像感知任务的可行训练信号，CLIP 改变了监督学习范式，并使神经网络能够显着减少对注释数据的依赖。...在这篇文章中，我将概述 CLIP 的细节，如何使用它来最大程度地减少对传统监督数据的依赖，以及它对深度学习的影响。 CLIP 之前是什么？...CLIP 的图文对比预训练 在实践中，这一目标是通过以下方式实现的： 通过各自的编码器传递一组图像和文本说明 最大化真实图像-字幕对的图像和文本嵌入之间的余弦相似度 最小化所有其他图像标题对之间的余弦相似度...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？
强化学习是一种机器学习技术，它通过采取行动来学习如何最大化奖励。...一条狗可能会尝试学习，如何最大限度地通过它的吠叫来诱导主人抚摸它的肚皮，或一只猫可能会尝试学习，如何最大限度地通过它的跳跃“作”得一手好死。...这两种动物都是根据它们当前的状态采取行动的智能体，试图最大化某种奖励。 让我们更深入地了解这些术语对于一个“吃豆人”游戏的含义。 ?...经验回放 现在DQNs好像就是Q学习和卷积网络的结合，基本上可以这样看。这个想法很简单，为什么它只在2015年被DeepMind研究人员引入？ 神经网络不能很好地进行强化学习。...两个原因 高度相关数据 非平稳分布 在有监督学习中，数据是不相关和固定的。当图像分类器正在学习什么使一只猫成为一只猫时，显示给它的每个图像都将显著不同，数据是不相关的。
从技术上讲，我们的损失公式是不同的：ACGAN仅在合成图像上最大限度地减少分类损失，并且不能保证提高真实图像的性能，而我们通过添加展开步骤来优化合成图像和真实图像的损失。 ...直观地说，给定真实图像 ， 的目标是使用生成的图像来帮助最大限度地减少真实图像上的检测损失。也就是说， 应该被训练以最小化等式1中的损失 。...通过这种方式，我们获得了从 到DET，然后到 的链接。直观地说，这个方程。可以被视为 的变化将如何改变方程中的真实图像上的检测性能的简单估计。...但对于我们提高真实图像检测性能的目标来说，最大限度地减少合成图像的检测损失可能于事无补，甚至可能损害真实图像的检测性能。这背后的直觉是，合成物体可能会分散对探测器优化目标的注意力。...训练 总之，在更新鉴别器时，目标是最大限度地增加生成图像上的鉴别器损失，并最大限度地减少真实结节图像上的损失。在更新探测器时，目标是最大限度地减少真实和生成的结节图像的检测损失。
，最大限度地缩小了预训练和微调的任务差距。...该方法的关键是，通过在图像和文本中添加基于颜色的共指标记（也就是图像和文本基于颜色的对应标记），Visual Grounding可以被表述为一个填空问题，最大限度地减轻预训练和微调之间的差距。...因此，一个好的跨模态提示调优框架应该充分利用来自图像和文本的共同参考信号，并最大限度地减少预训练和微调之间的差距。如上图所示，作者将visual grounding定义为了一个填空问题。...尽管通过基于颜色的提示来关联图像和文本很有吸引力，但其设计中的两个关键挑战: 如何确定颜色集C的配置 ； 如何处理有限预训练颜色的图像区域的数量。...在实验中，为了最大限度地避免颜色干扰，并考虑到候选颜色的数量有限，作者采用了较小的图像区域batch。这意味着一个数据实例需要多次输入到模型中才能获得结果。
这些相机配备了220◦FV视场镜头，以最大限度地扩大重叠区域，以便对跟踪的特征进行立体匹配。...假设相机内部参数和IMU-相机的外部参数被校准和给定，并且所有相机与IMU数据同步地捕捉图像，与摄像机时间同步。首先，将原始鱼眼图像变形为混合投影图像，并使用中点预积分传播来自IMU数据的运动。...利用混合投影图像可以最大限度地减少失真，最大限度地实现跨视图的特征匹配和跟踪。这些最初的步骤是特征跟踪从发现到消失的必要步骤。此外，从混合投影图像中提取ORB特征，作为视图内跟踪和视图间匹配的输入。...预积分计算前一帧图像的相对位姿变化及其在位姿协方差矩阵中的不确定性。对两个测量值进行处理后，利用预积分的IMU运动提高特征跟踪性能，然后进行跨视图的立体特征匹配。 B....在本工作中，当三维特征点可用时，通过IMU传播的运动将三维特征点重新投影到当前图像平面上来完成特征位置预测。否则，如果特征还没有被配准，则只考虑传播的IMU的旋转来进行预测。 C.
通过引入Prompt生成器模块，可以有效地减少手动交互过程。研究了三种不同的自动Prompt生成方法。还提出了一个空间感知的原型网络，即SAP-Net，用于准确的Prompt生成。...SAM^{auto} 的目标是从 D_{Train} 中学习一个模型 F_{auto}(·) ，以便只给定一个新的查询图像slices I_Q ，就可以推断出二值分割 L_Q 。...3.2、Architectures 如前所述，建议的 SAM^{Med} 由2个模块组成：SAMasiset和 SAM^{auto} 。这两个模块协同工作，最大限度地提高了医疗标注程序的效率。...考虑到医学图像slices之间的一致性，基于带标注的种子Prompt，Prompt传播可以有效地推断出可能的Prompt。然而，采用即时传播方法的关键挑战之一是如何建立适当的传播标准。...4、实验 4.1、 SAM^{assist} 鉴于 SAM^{assist} 是专门设计的半自动分割工具，主要目标是评估其在最大限度地减少手动交互方面的功效。
如今的GAN比如英伟达的StyleGAN2，在生成怪物任务上存在一个大问题： 只擅长改变画面的风格，但里面的怪物在人类看起来还是同一种。 他开始思考，如何才能让AI创造出新的怪物？...关键在控制噪声 让AI生成怪物图像，首先要面对问题是数据集变了。 像StyleGAN系列所用的高清人脸数据集FFHQ里面，有7万张人脸照片，而且都是大致朝向正面的大头照。...用无噪声方法生成的怪物图像在FID分数上惨不忍睹(越小代表生成的图像质量越好)。 在所有层加入噪声会好一些，而只在32x32分辨率以上的层加入噪声效果会更好。...去掉低分辨率层的噪声这个方法，可以减少噪声对怪物图像粗粒度特征的影响，获得高质量图像图像的同时也保留了通过改变噪声获得随机细节的能力。...如果在生成怪物任务上沿用在所有分辨率层添加噪声的训练方法，PCA的效果又不行了。 此时改变隐变量反倒成了对风格的修改，怪物看起来还是同一种。 改了，但没完全改。
他们在完全卷积域对抗性训练中同时使用了源数据和目标数据，最大限度地减少了两个域之间特征空间的全局距离。然后，使用受约束的逐像素多实例学习目标对目标图像进行类别更新。...Casia-iris-aging-v5数据库是即将推出的Casia-v5（Casia5a）虹膜数据库的一个子集，包含2009年拍摄的视频序列中每只眼睛和用户120张图像，以及2013年拍摄的图像序列中每两只眼睛和用户...在这种程度上，为了最大限度地减少训练新虹膜分割任务的细胞神经网络所需的标记数据数量，并保持最佳分割分数，我们进行了一系列额外的实验。...为了最大限度地减少为新的虹膜分割任务训练网络所需的标记虹膜图像的数量，并保持最佳分割分数，我们逐步减少了训练样本的数量，作为领域自适应的替代方法。...在我们未来的工作中，我们将调查两种提出的适应方法之间的关系以及产生不同结果的原因。除此之外，我们还将探索更多鼓励两个领域之间最大限度区分的特征表示，希望能够开发出一种更全面的领域自适应方法。
CNN的目的 简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。...卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。...而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。 参数共享 参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。...这就有点像是我们平时如何客观看待事物，必须要从多个角度分析事物，这样才能尽可能地避免对该事物产生偏见。我们也需要多个卷积核对输入图像进行卷积。...激活函数的意义 在数学上，激活函数的作用就是将输入数据映射到0到1上（tanh是映射-1到+1上）。至于映射的原因，除了对数据进行正则化外，大概是控制数据，使其只在一定的范围内。
当细胞从初始接种密度生长到完全融合的单层时，图像显示细胞大小和形状发生很大变化。 神经网络非常擅长识别细胞，但它们需要使用高质量数据集进行训练，以了解如何最好地分割它们。...该研究人员认为，在“LIVECell”数据集中使用一组不同的细胞和融合的条件可以更准确地训练深层学习为基础的分割模式。因此，研究人员现在有了一种强大而准确的方法来训练神经网络。...在此过程中使用的神经网络可以处理多个类别，而不是仅限于一种类型的细胞形态。这将允许更强大的分割并最终最大限度地减少用户引入的偏见。...在 LIVECell 数据集发布之前，研究人员可以访问一个可供研究人员使用的无标签图像数据集，其中仅包含来自 26,000 个细胞的 4,600 张图像。...Sartorius 已与德国人工智能研究中心 (DFKI) 合作，展示了该数据集如何用于深度学习，并且他们计划继续合作。
Topaz Video AI 是一款专为 Mac 设计的视频增强软件，它利用人工智能技术和机器学习算法，能够以惊人的速度提高视频的清晰度、减少噪点、填充丢失的帧数、修复模糊、稳定图像等。...适用于专业用例的生产级 AI 模型Topaz Video AI 只专注于很好地完成一些视频增强任务：去隔行扫描、放大和运动插值。...我们花了五年时间来打造足够强大的 AI 模型，以便在真实世界的镜头中获得自然的结果。Video AI 还将充分利用您的现代工作站，因为我们直接与硬件制造商合作以优化处理时间。...（他们中的许多人已经使用 Topaz Video AI 来对 AI 推理进行基准测试。）拥有该软件并在您现有的工作流程中将其用于任意数量的项目。去噪去除噪音和颗粒，同时恢复视频中的真实细节。...最大限度地减少由逐帧降噪方法引起的闪烁和其他时间伪影。去隔行使用深度学习将隔行视频转换为逐行视频，同时保持图像清晰度。与传统的去隔行扫描相比，显着减少了视觉伪影。恢复自然地恢复旧视频而不添加视觉伪像。
[2]提出了一种自适应的非最大抑制(ANMS)方法，可以快速均匀地重新分割图像中的关键点，该算法通过对搜索范围的平方逼近来抑制无关点，降低了计算复杂度，并根据图像维数初始化搜索范围，收敛速度更快；[15...local 和 global BA 问题中选择结构变化最小的点子集，它相当于如何选择这样的点，使BA问题中的约束数量最大化，同时使点的数量最小化；此外，在调整每帧6DOF位姿时，图像空间上的残差构成了每个相机位姿的误差协方差矩阵...有以上三点观察结果可以概括为选点的三个目标： 最大点可见性:最大限度地共享一个点的帧数（选择在多帧之间观测到多次的点）； 最大空间多样性:特征点在图像空间上的分布是多样化的（要求点分布均匀）； 最大帧baseline...Ablation Study 表5 在TUM数据集上以部分和全部成本降低姿态精度 该部分评估了三种代价的有效性；当使用所有这三种成本时，最低的ATE是通过在大基线下更多地使用帧来实现的，同时最大限度地提高位姿连接和空间多样性...只使用了38.6%的点和59.1%的关键帧，姿态误差也减少了。
在经历多次运算后，图像最终会失去其本来的形状，变为 的 “柱状”。 对于图像边缘的像素，只被一个输出使用，但图像中间的像素，则被多个输出使用。这意味着卷积过程丢掉了图像边缘位置的许多信息。...CNN使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”出现并解决了上面这些问题，为了有效地减少计算量，池化就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息；为了有效地解决过拟合问题，池化可以减少数据...，但特征的统计属性仍能够描述图像，而由于降低了数据维度，可以有效地避免过拟合。...三种池化的意义: 最大池化可以获取局部信息，可以更好保留纹理上的特征。如果不用观察物体在图片中的具体位置，只关心其是否出现，则使用最大池化效果比较好。...海量数据的分布式运行如何避免网络通信的延迟，如何更高效更迅速的训练都有一定经验。这类人，一般就是上一个的领导了。
然后，我们添加特定于任务的轻量级重编程参数来重新解释不可变部分的输出，以实现可塑性并整合新知识。为了学习顺序任务，我们只训练轻量级重编程参数来学习每个新任务。...为了最大限度地减少重新编程学习新任务的参数要求，我们通过仅调整基本内核并学习从锚参数到特定任务领域知识的通道线性映射来使重新编程变得轻量级。...然而，开放域和非微调个性化图像生成领域的发展进展相当缓慢。...在本文中，我们提出了主题扩散（Subject-Diffusion），这是一种新颖的开放域个性化图像生成模型，除了不需要测试时微调之外，还只需要单个参考图像即可支持任何域中单个或多主题的个性化生成。...其次，我们设计了一个新的统一框架，通过结合粗定位和细粒度参考图像控制来结合文本和图像语义，以最大限度地提高主题保真度和泛化能力。此外，我们还采用注意力控制机制来支持多主体生成。
本研究探索了如何对YOLOv5进行修改，以提高其在检测较小目标时的性能，并在自动赛车中进行了特殊应用。为了实现这一点，作者研究了替换模型的某些结构会如何影响性能和推理时间。...重复这个过程，观察某些技术是否相互补充或减少，并逐渐增加更复杂的组合。...计算特定尺度值的方式可以很好地指示模型的性能，但在极端情况下可能会稍微不准确。...由于这些度量在默认情况下只与COCO数据集兼容，在测试代码中重新实现了这个方法，以便在使用任何数据集时获得更有价值的数据。度量模块将计算大、中、小目标的值，以及整体性能。...用这两种方式在Neck整合这种行为，以最大限度地减少其缺点，同时最大限度地利用其优点。 注意，一些参数将不得不调整到新的结构，因为网络的学习能力可能会受到影响。
使用这种简单的延迟加载技术，你可以确保只加载当前查看的图像，减少网络请求的数量并缩短网站的初始加载时间。...在本节中，我们将讨论如何利用 JavaScript 文件的异步加载来增强网站的性能。...通过为你的 JavaScript 文件利用异步加载，您可以最大限度地减少渲染阻塞资源并提高您网站的性能和用户体验。...08、采用最佳实践来缩短加载时间并改进用户体验 网站优化是一个持续的过程，为了最大限度地提高性能，必须跟上最新的最佳实践。...通过优化用于 DOM 操作的 JavaScript 代码，您可以最大限度地减少性能影响并创建更流畅的用户体验。
在当今错综复杂的技术与艺术交汇的时代，Krea AI 作为一种突破性的工具出现，彻底改变了我们对数字艺术的感知和互动方式。...艺术家可以通过简单的笔触和颜色选择与 AI 进行互动，AI 会实时解释和阐述用户的输入，并将其转化为复杂、详细的图像。这种实时反馈使绘画过程既充满了不可预测性，又令人兴奋。...2.2 使用相机作为输入 Krea AI 还具有一个令人兴奋的功能，即使用相机作为输入。用户可以简单地将摄像头对准自己的脸部或其他物体，Krea AI 将立即将其转化为 AI 生成的图像。...用户可以通过简单的方式最大限度地提高图像的质量和分辨率。这对于需要将低分辨率图像用于打印、展示或其他高质量用途的用户来说，无疑是一个非常有用的工具。...Krea AI 的影响与未来展望 Krea AI 的出现标志着数字艺术的新纪元。它将人工智能与艺术家的创造力相结合，为艺术创作提供了全新的可能性。
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