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多模态大模型能力测评：Bard 是你需要的吗？

机器之心专栏 机器之心编辑部 为了对多模态大模型的能力进行全面、系统的测评，来自上海 AI Lab、中国香港大学、北京大学、中国香港中文大学的多位研究者联合提出了全面评估框架 LVLM-eHub 和 Tiny...随后学术界和工业界也纷纷把目光聚焦到多模态大模型（主要是视觉语言模型）上，比如学术界的 LLaMA-Adapter 和 MiniGPT-4，以及工业界最具代表的来自谷歌的 Bard，而且 Bard 已经后来居上开放大规模用户使用...六大多模态能力结构图 多模态大模型竞技场 多模态大模型竞技场是一个模型间能力对比的众包式用户评测平台，与上述的在传统数据集上刷点相比，更能真实反映模型的用户体验。...多模态大模型竞技场示意图 评估方法 评估方法示意图 LVLM-eHub 默认使用 word matching（只要真实答案出现在模型输出中，即判断为正确）来做快速自动评估。...对于小学数学问题，Bard 错误地理解了问题，并且尽管之后的计算过程是正确的，但它还是给出了错误的答案。 Bard 仍然容易受到幻觉问题的影响。

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谈谈你对 Java 平台的理解？“Java 是解释执行”，这句话正确吗？

Java 本身是一种面向对象的语言，最显著的特性有两个方面，一是所谓的“书写一次，到处运行”（Write once, run anywhere），能够非常容易地获得跨平台能力；另外就是垃圾收集 （GC...而 JDK 可以看作是JRE 的一个超集，提供了更多工具，比如编译器、各种诊断工具等。 对于“Java 是解释执行”这句话，这个说法不太准确。...我们开发的 Java 的源代码，首先通过Javac 编译成为字节码（bytecode），然后，在运行时，通过 Java 虚拟机（JVM）内嵌的解释器将字节码转换成为最终的机器码。...但是常见的 JVM，比如我们大多数情况使用的 Oracle JDK提供的 Hotspot JVM，都提供了 JIT（Just-In-Time）编译器，也就是通常所说的动态编译器，JIT 能够在运行时将热点代码编译成机器码...AOT编译器: Java 9提供的直接将所有代码编译成机器码执行。

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【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！

Tard ´ os 编译：particle 摘要 ORB-SLAM3：这是一个能够使用单目，立体，RGB-D相机，兼容针孔以及鱼眼相机模型进行视觉，视觉+惯导和多地图的SLAM方案。...第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...ORB-SLAM3是一个完整的多地图系统，能够在纯视觉或视觉惯性模式下工作，使用单目、立体或RGB-D传感器，使用针孔和鱼眼相机模型。...上图展示了与ORB-SLAM2具有平行关系的主要模块，并且ORB-SLAM3具有一些显著的新颖性，下面将对其进行总结： •地图集是由一组断裂的局部地图组成的多个地图。...另外，在惯性情况下，利用我们新的MAP估计技术，通过地图线程初始化和优化IMU参数。 •回环和地图合并线程以关键帧速率检测活动地图和整个地图集之间的共视区域。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

1 摘要 本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统....是第一个可以重用历史所有算法得到的信息的系统,也就以为着之前的共视关键帧也可以用来一起BA(无论是地图集里活动地图还是非活动地图的共视关键帧). 3 介绍 在过去的二十年里，通过单独使用摄像机或与惯性传感器相结合...,使用BA来重置漂移和校正循环.这是中大型环型环境下SLAM精度的关键 这本质上是一篇系统论文,最重要的贡献是ORB-SLAM3库本身,是迄今为止最完整和准确的视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统(见表一...但是ePnP算法前提是calibrated pinhole camera(针孔相机),为了兼容ORB-SLAM3对相机模型的抽象,采用了MLPnP(极大似然透视n点算法).该算法使用投影光线作为输入,相机只需要提供一个从像素到投影光线的非投影函数即可重定位...我们的位置识别算法的步骤是： 1、DBoW2候选关键帧 我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧，排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。

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连“捉阔”是什么都不知道就不要混了！如何优化看这里！

最重要的是「尽量将处于同一界面（UI）下的相邻且渲染状态相同的碎图打包成图集」，才能达到减少 DrawCall 的目的。 还记得游戏渲染时是按顺序渲染的吗，所以“相邻”很关键！要考，做笔记！...不要问明明只有 80 张精灵和 80 个文本不应该是 160 个 DrawCall 吗为什么是 161 个... 因为左下角的 Profile 也要占一个 : ( ?...所以当前这种情况（少精灵多文本）不打图集反而是比较好的选择。 ?...「适用于文本频繁更改的情况，对性能和内存最友好。」 注意：「该模式只能用于字体样式和字号固定，并且不会频繁出现巨量未使用过的字符的 Label。...使用 Cache Mode 的 BITMAP 模式需要注意内存情况，CHAR 模式需要注意文本内容是否多且不重复。

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【Unity面试篇】Unity 面试题总结甄选 ｜Unity性能优化 | ❤️持续更新❤️

模型和特效使用不同质量（三角面数）的预制体，预制体命名后缀做加载区分，区分等级 阴影根据使用情况进行区分 整体贴图渲染质量进行区别对待 使用QuailtySetting的API来对阴影和贴图渲染质量做操作...这就是说，根据摄像机与模型的距离，来决定显示哪一个模型，一般距离近的时候显示高精度多细节模型，距离远的时候显示低精度低细节模型，来加快整体场景的渲染速度。...例如Ul上的字体Texture使用的是字体的图集，往往和我们自己的UI图集不一样，因此无法合批。还有UI的动态更新会影响网格的重绘，因此需要动静分离。...因为需要额外维护多一份数据，所以包体会变大，占用的内存也会变多（不能有超级大量的相同模型（如：森林里的树）） 7.动态合批 如果动态物体共用着相同的材质，那么Unity会自动对这些物体进行批处理。...有很多种方式，例如 压缩自带类库; 将暂时不用的以后还需要使用的物体隐藏起来而不 是直接Destroy掉; 释放AssetBundle占用的资源; 降低模型的片面数，降低模型的⻣骼数量，降低贴 图的大小

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Cocos Creator 性能优化：DrawCall

最重要的是「尽量将处于同一界面（UI）下的相邻且渲染状态相同的碎图打包成图集」，才能达到减少 DrawCall 的目的。 还记得游戏渲染时是按顺序渲染的吗，所以“相邻”很关键！要考，做笔记！...不要问明明只有 80 张精灵和 80 个文本不应该是 160 个 DrawCall 吗为什么是 161 个... 因为左下角的 Profile 也要占一个 : ( ?...所以当前这种情况（少精灵多文本）不打图集反而是比较好的选择。 ?...「适用于文本频繁更改的情况，对性能和内存最友好。」 注意：「该模式只能用于字体样式和字号固定，并且不会频繁出现巨量未使用过的字符的 Label。...使用 Cache Mode 的 BITMAP 模式需要注意内存情况，CHAR 模式需要注意文本内容是否多且不重复。

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专治各种噩梦级抠图！魏茨曼联合英伟达发布Text2LIVE，用自然语言就能PS

---- 新智元报道   编辑：LRS 【新智元导读】还在为PS的各种命令、工具头疼吗？...多模态的话，在4亿个文本-图像对上学习过的CLIP模型就是现成的，并且其内包含巨大的视觉和文本空间丰富性已经被各种图像编辑方法所证明了！...但用GANs的话，图像的域是受限制的，需要将输入图像反转到GAN的潜空间，本身就是一个具有挑战性的任务。而扩散模型虽然克服了这些障碍，但在满足目标编辑和保持对原始内容的高保真度之间面临着权衡。...然而，想实现一致的视频编辑是很困难的，不能只是简单地对图片的每一帧都使用相同操作。 因此，研究人员提出将视频分解为一组二维图集（atlases）。...IA作为输入，并输出；（c）一个图集编辑层EA；（d）使用预训练映射网络M把编辑过的图集渲染回每一帧；（e）在原始视频上进行合成。

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CVPR 2022 Oral | 人大高瓴AI学院提出：面向动态视音场景的问答学习机制

受此启发，如何让机器整合多模态信息，尤其是视觉和声音等自然模态，以达到与人类相当的场景感知和理解能力，是一个有趣且有价值的课题。...但是，我们可以看到同时使用听觉和视觉信息可以很容易的对场景进行理解并正确的回答上述问题。 2....我们知道高质量的数据集对于视音问答任务的研究具有相当大的价值，因此，考虑到乐器演奏是一个典型的视音多模态场景，并由丰富的视听成分及其交互组成，非常适合用于探索视听场景理解和推理任务。...此外，TVQA数据集虽然包含视觉和声音模态，但其声音是由人类说话声组成的，在其问答对构建过程中也只使用了相应的字幕信息，并不是真正的视音关联场景。...我们也能看到视音空间关联模块和时序关联模块都能够很明显的提升模型的性能，从而更好地对场景进行理解。

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CVPR 2022 Oral | 人大高瓴人工智能学院让AI学会了听音乐，还开源9288个视频数据集

并对给定的视音问题做出跨模态时空推理。...但是，我们可以看到同时使用听觉和视觉信息可以很容易的对场景进行理解并正确的回答上述问题。 2....我们知道高质量的数据集对于视音问答任务的研究具有相当大的价值，因此，考虑到乐器演奏是一个典型的视音多模态场景，并由丰富的视听成分及其交互组成，非常适合用于探索视听场景理解和推理任务。...此外，TVQA 数据集虽然包含视觉和声音模态，但其声音是由人类说话声组成的，在其问答对构建过程中也只使用了相应的字幕信息，并不是真正的视音关联场景。...我们也能看到视音空间关联模块和时序关联模块都能够很明显的提升模型的性能，从而更好地对场景进行理解。

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GPT-4o 引爆小红书打卡潮，推动 Vision Pro想象，刷新微软、Adobe 产品线

而其余国外厂商的多模态大模型错误率较高。 值得注意的是，GPT-4o 的识别结果也并不稳定，且较容易受到提示语的影响。...小红书“鼠拨土和她的CEO朋友们”） 左右滑动查看更多 相比之下，小红书博主 206265 使用英语对在美国拍摄的7张照片进行提问，GPT-4o 的所有回答全部正确。...这些案例表明，只要某一地点在网上有一定程度的曝光，GPT-4o 基本上都能够从成千上万个可能选项中快速识别出目标。 迄今为止，在多模态大模型中，这种优秀的街景识别能力独一无二。...毫无疑问的是，有了五感中“两感”和“脑子”的 GPT-4o 能够帮助视障、听障甚至行动障碍人群，将我们的感（sensing）和知（perceiving）提前一步进行处理。...想象一下佩戴 Apple Vision Pro 去水果店“鉴瓜”的情景——也许依然有一丝尴尬，但至少实用，对吧？ “这瓜保熟吗？”

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什么是draw call_unity drawcall优化

9、预设体的实例会自动地使用相同的网格模型和材质。 静态批处理 相对而言，静态批处理操作允许引擎对任意大小的几何物体进行批处理操作来降低绘制调用（只要这些物体不移动，并且拥有相同的材质）。...，并且这个优化并没有通过将现有的资源打包图集来实现，图集都是原有的图集，如果从全局的角度对图集再进行一次优化，那么DrawCall还可以再减少十几个 本次优化的重点包括：层级关系和特效 对于U3D，我是一个菜鸟...，对于U3D的一些东西是一知半解，例如DrawCall，我得到的是一些并不完全正确的信息，例如将N个纹理打包成一个图集，这个图集就只会产生一个DrawCall，如果不打成图集，那么就会有N个DrawCall...在这个基础上，更细的规则有： 场景中的东西，我们使用Z轴来进行空间的划分，例如背景层，特效层1，人物层，特效层2 NGUI中的东西，我们统一使用Depth来进行空间的划分 人物模型，当人物模型只是用一个材质...，另一个是导出的图片尽量少，默认的大小应该是512×512，假设你生成的图片256×256就可以容纳，那么多做一个操作你可以节省这么多空间，另外当你输入多几个字，就导致增加一张图片时，例如1024变成2048

1.2K30

Unity通用渲染管线（URP）系列（十）——点光和聚光灯阴影（Perspective Shadows）

它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分，原文地址见文章底部。 本教程使用Unity 2019.4.1f1制作。 ?...对其进行更改，以使其使用正确的设置，图集，矩阵，并设置正确的尺寸分量。然后从中删除级联和剔除球代码。还可以删除对RenderDirectionalShadows的调用，但要保持循环。 ?...请注意，对于此版本，我们需要使用图集大小向量的其他分量对。 ? 现在，OtherShadowData结构也需要一个Tile索引。 ?...2.3 采样点光源阴影 想法是将点光阴影存储在立方体贴图中，我们的着色器对其进行采样。但是，我们将立方体贴图的面作为图块存储在图集中，因此我们不能使用标准立方体贴图采样。...我们可以对聚光灯使用相同的方法吗？ 可以，一点额外的工作可以不再需要使用Tile clamp。

3.4K40

论视频与三维图形的融合

这些可能包含多达数十亿的点，颜色，材料属性和其他属性，以提供以高真实性，自由交互和导航为特征的再现场景。 多视图视频。由多个摄像机生成的多视图视频，其从预设数量的视点捕获3D场景。...换句话说，计算机生成的场景是基于模型的。 31年前，MPEG开始研究视频编码，7年后，它也开始研究计算机生成的对象。...当对象较复杂时，使用两幅图像(近平面和远平面)，当对象较简单时，对其中一层进行编码，外推得到另一层(见图3左侧单深度层)。 ?...如果使用传统的2D视频编码标准(如HEVC)对如此大量的源视图进行独立编码，将产生不切实际的高比特率，并且需要大量昂贵的解码器才能查看场景。...3DoF+使用渲染器在任意位置和方向生成合成的视口，而V-PCC则将解码后的视频像素重新投影到3D空间中，生成点云。 此外，V-PCC目标是重建3D模型，以便获得每个点的3D坐标。

2K40

AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

作为上篇笔记学习的延续，以及下一篇CNN的药引，使用MLP来做图片分类识别，实在是个不错的过度例子。通过这个例子，从思路上引出一系列的问题，我不卖关子，自问自答吧，即： MLP能做图片分类识别吗？...隐藏层：使用多层隐藏层，可以自行多尝试一下不同的结构。...模型训练完成后，把训练用的209张图片用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度是 100% 的： 3....模型训练完成后，使用测试图集用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度只有 78%： 4....看看模型能不能认出我主子是喵星人，看样子，它是认出来了： ▌七.对结果进一步分析，引出一系列问题 抛出一个问题：为什么用测试图集验证模型，识别率只有78%？

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AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

作为上篇笔记学习的延续，以及下一篇CNN的药引，使用MLP来做图片分类识别，实在是个不错的过度例子。通过这个例子，从思路上引出一系列的问题，我不卖关子，自问自答吧，即： MLP能做图片分类识别吗？...隐藏层：使用多层隐藏层，可以自行多尝试一下不同的结构。...模型训练完成后，把训练用的209张图片用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度是 100% 的： 3....模型训练完成后，使用测试图集用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度只有 78%： 4....看看模型能不能认出我主子是喵星人，看样子，它是认出来了： ▌七.对结果进一步分析，引出一系列问题 抛出一个问题：为什么用测试图集验证模型，识别率只有78%？

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【Unity游戏开发】SpriteAtlas与AssetBundle最佳食用方案

因此进行SpriteAtlas和AssetBundle的正确配合使用调研实在必行。...二、图集的往事今生 1.NGUI和TP时代 　　早在NGUI时代就已经有了图集的概念了，与UGUI先使用后制作图集的工作流程不同，NGUI是先制作图集再使用。...旧版的图集管理方式在图集数量多的时候，查找不方便还非常卡，新版的作业方式是一种分而治之的理念，更为方便和快捷。 　　...同样，如果是看了网上的教程的话，也会发现有一些在使用SpriteAtlas时遇到了白图或者不显示的情况，这种情况实际上是对UGUI新图集的工作流不熟悉导致的。...四、总结 　　实际上，通过上面的一系列测试，我们可以得出以下结论，新版的SpriteAtlas可以看做是对旧版的SpritePacker的升级，我们在使用的时候仍然是不需要关注图集这个东西的，这里的SpriteAtlas

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AI从入门到放弃：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

MLP在这一领域效果一般，是有什么缺陷吗？ —> 缺陷是有的，下文会详细说。 有更好的解决方案吗？...隐藏层： 使用多层隐藏层，可以自行多尝试一下不同的结构。...模型训练完成后，把训练用的209张图片用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度是 100% 的： 3....模型训练完成后，使用测试图集用训练好的模型识别一遍，观察结果：可以看到，迭代1w次的模型，识别训练图集，准确度只有 78%： 4....看看模型能不能认出我主子是喵星人，看样子，它是认出来了： ---- 七.对结果进一步分析，引出一系列问题 抛出一个问题： 为什么用测试图集验证模型，识别率只有78%？

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学习多视图立体机

我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？ 计算机视觉方面的大量工作都致力于开发算法，这些算法利用图像中的线索，来实现这一三维重建任务。...在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。...我们提出了一种叫做Learned Stereo Machine（LSM）的新颖系统，它可以利用单眼/语义线索进行单视图三维重建，同时还可以使用立体视图集成来自多个视点的信息 - 所有的这些都在一个端到端学习的深度神经网络中...该特征匹配使用3D循环单元来建模，该单元对未被投影的网格进行顺序匹配，同时维持估计匹配得分的运行。...在我们的报告中，我们对基于像素的多视图三维物体重建进行了大量的改进，与之前的先进技术相比，它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。

2.2K90

什么是DrawCall？「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 游戏开发圈里的人一定听过优化游戏要降低DrawCall,这样到底什么是DrawCall呢？...1.是谁拖了后腿？ 通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗？...其实对图集这个东西理解还是比较深刻,写过和看过图集打包软件的源代码(当然和Unity的图集不是一个,但是大同小异),一般情况就是把图片数据全部写到一个文件里,然后保存ID或其他信息可以把单个图片找出来的方式...接下来思考模型如何降低DrawCall的调用。...,当然可以使用动态批处理,但是,由于这些物体不断移动的,因此每帧都需要进行合并发送给Gpu,对时间和空间都有一定的影响。

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