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传递数据背后的故事——图表设计

图表设计是数据可视化的一个分支领域,是对数据进行二次加工,用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力,假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万,这个数据本身并不能说明什么问题,但是当你加上4月份60万,5月份的成交金额70万等多个月的数据,通过折线图的方式呈现,可以判断出成交金额是上升趋势,再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充(图1-1),可能推断出是因为换季所带来得销量增长,店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。

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视觉语言模型是偏向于纹理还是形状,我们能否对它们进行引导

今天为大家介绍的是来自Janis Keuper团队的一篇论文。在过去几年里,视觉语言模型(VLMs)极大地改变了计算机视觉模型的格局,为我们开启了一系列激动人心的新应用,从zeroshot图像分类到图像描述再到视觉问题回答。与纯视觉模型不同,它们通过语言提示提供了一种直观的方式来访问视觉内容。这类模型的广泛适用性促使我们去探究它们是否也与人类视觉一致——特别是,它们在多模态融合中是否采纳了人类的视觉偏见,或者它们仅仅继承了纯视觉模型的偏见。一个重要的视觉偏见是纹理与形状之间的偏好,或者说是局部信息对全局信息的主导性。在这篇论文中,作者研究了一系列流行的VLMs中的这种偏见。有趣的是,作者发现VLMs通常比它们的视觉编码器更倾向于形状,这表明通过文本在多模态模型中对视觉偏见进行了一定程度的调整。

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