如果你访问 Hugging Face，他们提供了很多关于这个模型的详细信息，你可以浏览并查看相关内容。 比如，最新版本是 2.6，这是该系列中最强大的模型。...与 MiniCPM-Llama3-V 2.5 相比，它的性能有了显著提升，并引入了用于多图像和视频理解的新功能。...Ollama 已经升级了，但我们需要指向新的二进制文件。复制新的二进制文件路径，然后再次运行 `Ollama --version`。...现在如果再次运行 `Ollama --version`，你会看到版本已经是 3.10。 现在 Ollama 已经升级完成了。顺便提一下，如果你在 Docker 中使用 Ollama，需要运行相关命令。...我没有使用 Docker，所以跳过这一部分。如果你在 Windows 或 Mac 上使用，只需根据系统设置环境变量即可。
这一功能在高分辨图像任务中尤为重要，因为在进行缩放时，重要特征有可能被扭曲。在遥感图像分割中，SPP已广泛应用于多尺度特征提取，为适应遥感图像中的各种空间模式提供了灵活性。...视觉结果表明，PPMamba提供了更准确、更详细的分割，特别是在建筑边界和树木、低矮植被区域。值得注意的是，只有PPMamba正确识别了图像下部的小建筑，周围是大面积的低矮植被和树木。...在右上角的角落，PPMamba清晰地划分出一个正方形红色区域，准确捕获了一个形状明确的正方形建筑，其轮廓清晰且连贯，没有显著错误。...综上所述，跨两种不同数据集的比较结果表明了PPMamba在RS图像语义分割中的显著潜力，这证实了PPMamba比 Baseline 模型和本研究中提到的其他先进模型更具竞争力和有效性。...此外，通过使用PPMamba金字塔池化操作中的不同核大小（，，和），PPMamba可以在RS图像中捕获不同尺度下的局部特征。
建筑物分割 为什么将建筑物单独分割，主要是考虑到建筑物与农作物两个目标尺度相差太多，普通的多尺度方法也无法解决，我们训练使用的是512×512大小的图像，导致经常图像中只含有建筑物的一部分，缺乏足够的信息对建筑物进行判别...1/3时减小滑窗步长，增大采样率； patch：实验中没有观察到patch对模型性能有显著影响，最后采取策略同时保留1024和512两种滑窗大小，分别用来训练不同的模型，提高模型的差异度，有利于后期模型集成...本次赛题数据场景为大面积农田预测，直接用deeplabV3plus高层特征上采样就有不错的效果，结合了底层特征预测反而变得零散。...我们重新思考3.1中方格效应，在图像分割任务中，每个像素的分类结果很大程度依赖于周围像素，图像中不同像素预测的难易程度是不同的。...伪标签方法提分显著，但对A榜数据过拟合的风险极大。即使不用伪标签，我们的方案在A榜也和第二名拉开了较大差距。在更换B榜前，我们同时准备了用伪标签和不用伪标签的两套模型。
，我们的裁剪方法为在原图上滑动进行裁剪，右面是我们裁剪的示意图，裁剪图片的大小为1600×1600，步距为800，对于完全透明的地方直接略过，农作物的训练集我们在原图上进行裁剪，对于人造建筑，我们将原图的分辨率降低...建筑物分割 为什么将建筑物单独分割，主要是考虑到建筑物于农作物两个目标尺度相差太多，普通的多尺度方法也无法解决，我们训练使用的是512×512大小的图像，导致经常图像中只含有建筑物的一部分，缺乏足够的信息对建筑物进行判别...mask无效占比大于7/8的区域，在背景类别比例小于1/3时减小滑窗步长，增大采样率； patch：实验中没有观察到patch对模型性能有显著影响，最后采取策略同时保留1024和512两种滑窗大小，分别用来训练不同的模型...我们重新思考3.1中方格效应，在图像分割任务中，每个像素的分类结果很大程度依赖于周围像素，图像中不同像素预测的难易程度是不同的。...伪标签方法提分显著，但对A榜数据过拟合的风险极大。即使不用伪标签，我们的方案在A榜也和第二名拉开了较大差距。在更换B榜前，我们同时准备了用伪标签和不用伪标签的两套模型。
训练数据用额外的“图像/转向命令对”增强，模拟车辆处于不同偏心角和偏心方位的状态。对于增强图像，目标转向命令被适当地调整为将车辆驶回车道中心。 一旦网络被训练完成，它可以用于为给定图像提供转向命令。...5.高尺度的中间特征图再次乘以下层的平均图（现在两者都是相同大小）。因此获得了新的中间掩码。 6.重复上述步骤 4 和5，直到达到输入。...可视化掩码覆盖在输入图像上，以突出显示原始摄像头图像中的像素以说明显著物体。 ? 图4 用于各种图像输入的显著物体的示例 各种输入图像的结果如图 4 所示。...上面的图像由前置摄像头捕获。绿色矩形圈出了馈送到神经网络的摄像头图像的部分。下面图像显示了显著区域。请注意，PilotNet 将道路右侧部分遮挡的建筑车辆识别为显著物体。...分析 虽然我们的方法发现的显著物体显然是影响转向的物体，但我们进行了一系列实验来验证这些物体实际上确实控制了转向。为了进行测试，我们将提供给 PilotNet 的输入图像分为两类。
在自然场景中，相同类别的物体通常有相似的外观，例如树通常是绿色的。但是在城市中，建筑的外观非常多样，但它们被赋予了相同的类别，这将导致建筑外观的质量下降。...为了使生成的城市在布局上和外观上都更逼真，研究人员们构建了 2 个数据集：OSM 和 GoogleEarth。...这些标注是通过将从 OSM 数据集生成的 3D 城市布局投影至图像上生成的。这种方式可以很容易地将标注数据扩展至世界上的其他城市。...由于 VQVAE 生成固定大小的语义图和高度场，因此 ULG 使用图像 outpainting 来创建任意大小的语义图和高度场。...观察到建筑立面和屋顶分布的显著差异，建筑立面和屋顶在 BIG 中被分配了 2 个不同的类别标签。 针对建筑立面所呈现出的周期性规律，我们设计了更轻量化的场景参数化方式：基于周期性函数的场景参数化。
，我们都会关注于图像中的某一点上。...但不幸的是他们的方法并不是完全自动的，因为它需要用户给Grabcut算法提供一个矩形区域。Gupta等人而是使用显著性方法去预测感兴趣的区域。然而他们的显著性方法非常复杂，结合了三种显著性算法的结果。...这样做的好处之一就是超像素允许区域的泛化。我们可以假设超像素里的大部分像素有着相似的属性。 与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。...第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。第二种方法涉及获取细粒度显著图像的平均值并从图像的高斯模糊图中减去它，就得到了新图像的绝对值。 这两种方法的不同之处在于结果的侵略性。...在细粒度显著方法中，图像被扩大为超像素平均值的两倍大小。Aggressive显著性方法没有扩张图像。图像中出现的噪声越大，任何扩张都有风险。 ?
视觉SLAM算法应用单目、立体甚至RGB-D图像。与激光雷达传感器相比，相机的成本显著降低，因此可以支持更广泛的应用范围。 此外，捕获图像的分析不仅限于定位和建图过程中的几何信息提取。...建筑包括一个大型施工大厅，内含多个机器人建筑部件预制工厂、指导工作区、材料库和传统加工工具。设置包括开阔空间的大面积区域以及小型走廊。在录制区域内，有多座由混凝土、钢材或木材等不同材料建造的结构。...为了支持对生成的点云进行评估，在大厅内的不同位置放置了标记。数据采集是在正常运营期间进行的，因此现场工作行人会经过传感器，机器人和物体在作者录制期间移动。...尽管激光雷达SLAM通常不会遭受尺度问题，并且在相当远的距离上提供可靠的测距结果，但作者使用四个RGB-D相机进行的视觉SLAM在全球优化后生成了更密集的点云。然而，它经常受到更高的噪声影响。...高斯溅点方法中的优化过程可能由于偶尔对相同建筑部分的冗余观察而使某些半静态物体不可见（见图6d/e/f/g），这对于图像采集过程中在具有挑战性光照条件的姿态下的图像渲染也是有帮助的（见图6h/i）。
时间变化增强模块（TCEM）：通过充分建模双时相图像的时空相关性，增强变化区域的识别能力。 多尺度感知模块（UCPM）：采用U形架构对不同层次的多尺度特征进行双向聚合，提高对复杂变化对象的捕获能力。...高效性能：在减少计算复杂度的同时，通过有效整合多尺度特征实现了对复杂语义变化边界的精确描绘。...HRCUS-CD 分辨率：0.5米 变化类型：复杂场景中的建筑变化 规模：11,388对图像，裁剪为256×256小块，训练集7,974对，验证集2,276对，测试集1,138对。...优势：缩小了深浅层特征的语义差距，提升了对多尺度变化目标（如大小不一的建筑或植被）的检测能力。...实验与分析 本文提出的FIMP方法在高分辨率遥感影像变化检测中显著提升了检测精度和鲁棒性，在多个数据集上性能优于现有方法。 精度对比 可视化对比
NVIDIA在其GitHub代码库上提供了Isaac ROS Visual Visual SLAM，这是一款领先的VSLAM（视觉同时定位与建图）ROS 2软件包。...在GPS不可用（如室内环境）或间断（如城市中有建筑物遮挡GPS卫星信号）的环境中，这种方法尤其有用。VSLAM使用左右立体相机帧和IMU作为输入，通过在左右图像中找到匹配的关键点来估计距离。...关键点依赖于左右相机图像中的独特特征，这些特征在大小、方向、透视、光照和图像噪声等方面具有重复可检测性。...然而，这些方法都不是完美的，因为传感器提供的观测存在系统性缺陷，比如黑色表面吸收LIDAR返回的数据、车轮在地面上打滑导致轮子里程计不准确，或者场景中缺乏独特特征限制了相机图像中的关键点。...VSLAM提供了一种基于视觉和IMU的估计里程计的解决方案，与常见的使用LIDAR和轮子里程计的做法不同。甚至可以通过在不同方向上放置多个立体相机来提高多样性，从而提供多个并行的视觉里程计估计。
与城市背景生成类似，BIG 采用鸟瞰视角（BEV）作为场景的基本表征，并利用基于体积渲染的神经网络将三维特征映射到二维图像，从而确保建筑在不同视角下的稳定呈现。...考虑到建筑立面与屋顶在外观和分布上的显著差异，BIG 采用独立的类别标签对两者进行建模，使生成结果更加精准且符合现实规律。...，还确保了生成结果在大尺度城市环境中的结构合理性，使得建筑在不同高度、角度下都能保持稳定的视觉表现。...这些城市在 Unreal Engine 中实例化后，可在不同光照条件下渲染出高质量的图像，为城市建模提供了更加灵活的实验环境。...通过引入 ControlNet 的先验，我们可以将 Minecraft、Cyberpunk 等不同风格无缝应用于整个城市，只需在 ControlNet 生成的图像上微调预训练模型，即可获得风格一致的 3D
• 在各种数据集中对所提出的算法进行了全面验证，包括在公共数据集和我们自己收集的数据集上的评估，如图1所示。验证结果展示了所提出方法的有效性和多样性。...球面投影与法向量提取 首先，对经过运动补偿的激光雷达点云进行球面投影以生成深度图像，深度图像的大小根据激光雷达点云的特性手动选择，包括通道数量、水平分辨率和视场等参数。...DLIO 在楼梯上生成了不正确的建图，观察到来自不同楼层的关键帧错误匹配（图7c）。...相比之下，如图7d所示，NV-LIO 清晰地描绘了每层楼的边界，即使在楼梯环境中也提供了良好的状态估计，导致整体形成良好的地图结果。...图8：自己的数据集（楼梯间）的建图结果 此外，NV-LIO 在具有不同特征的建筑物中进行了评估。图9a展示了一个带有地下停车场和三层结构的体育馆形状建筑。
此外，还有许多开源项目和教程提供了详细的实现代码和使用方法，方便开发者学习和应用。 总结延伸 波函数坍缩算法是一种灵感来源于量子力学波函数坍缩现象的图像生成算法。...这种算法可以根据定制的规则生成随机地图，从而为玩家提供不同的游戏体验。 波函数坍缩算法也被用于自动化生成赛道，通过定义一系列用于组成地图的规则，可以高效地生成具有随机性的游戏场景。...建筑生成： 游戏《Townscaper》利用波函数坍缩算法和Marching Cubes算法结合，实现了程序化建筑的生成。...玩家可以通过点击3D网格来创建多功能建筑，这些建筑在瓦片级别上生成，并且可以进一步编辑和调整。 另一个例子是Steam上的策略建造游戏《重檐》，其中也使用了波函数坍缩算法来生成古镇的结构。...在量子计算中，为了防止某一个量子比特因为波函数坍缩而失去计算能力，必须使用大量冗余的量子比特来处理信息。虽然这在理论上是有效的，但在实际应用中会显著增加计算资源的消耗。
光秃秃的草地也变成了更浓密，颜色更鲜亮的草丛。 还自动“脑补”出了右侧的建筑物 这种增强图像方法并非1:1还原了游戏中的原始街景，而是在此基础上渲染和生成了一个全新的城市样貌。...这篇论文对图像增强的实际工作原理提供了深入、彻底的理解。...在本篇论文中，研究人员提出了一种基于卷积网络的增强合成图像真实感的新方法。具体来说，卷积网络利用传统渲染管道生成中间表示，通过新的对抗目标训练，在多个感知层次上提供强大的监督。...较小的patch采样可显著降低sKVD。在matching patches采样中，中高层次的sKVD有所降低了，而最低层次上的sKVD略有增加。...如下图中间列： 在鉴别器评估方面，比较了PatchGAN，它使用四个鉴别器网络，每个鉴别器网络以不同的比例摄取图像。实验表明，PatchGAN鉴别器的输出结果明显缺乏真实感。
另一方面，噪声还能极大地增加图像的多样性。即使使用完全相同的提示词和参数，每次引入不同的随机噪声，生成的图像也会存在一定差异，这为我们提供了更为广阔的创意空间，激发源源不断的创作灵感。...除了学习率，批量大小也不容忽视。批量大小决定了模型在一次训练中处理的数据量。...在众多微调技术中，DreamBooth 技术备受关注，它为我们实现个性化的 AI 绘画提供了强大的支持。...假设我们只有 3 - 10 张关于某个特定建筑的照片，想要训练一个能够生成该建筑不同场景下图像的模型，传统方法可能由于数据量不足而导致模型无法准确学习建筑的细节和特征，生成的图像效果不佳。...以备受欢迎的 Stable Diffusion 系列模型为例，其不同版本在图像生成能力上各有千秋。
3、目标的尺度变化多尺度变化是指同一类目标的大小之间发生变化，而小目标问题指的是目标相对于整幅图像的大小，在自然图像中多尺度方法也是个热点问题。...在第二步中，构造了一个用于机场轮廓跟踪的显著性主动轮廓模型(SOACM)，在基于水平集的能量函数中引入了显著性方向项。...该模型学习多个探测器，每个探测器都专门用于特定大小的建筑物。此外，该模型通过同时训练道路提取任务和建筑物检测任务，隐式地利用上下文信息。...在详细介绍了基于光学图像的舰船检测与分类方法的基础上，结合已实现的检测精度，提出了将光学数据与其他数据源融合的可能性。...利用不同云层覆盖水平的landsat8卫星图像验证了提出的MF-CNN模型的有效性。我们首先对landsat8图像的可见光、近红外、短波、卷云和热红外波段进行叠加，得到综合的光谱信息。
AiTechYun 编辑：yxy 在赫尔辛基大学AI基础教程前一节中，我们讨论了大多数神经网络方法的基本思想：多层神经网络，非线性激活函数并学习了反向传播算法。...它们为几乎所有现代神经网络应用提供动力 而它们的很多有趣而有力的变种，导致深度学习许多领域取得了巨大进展。 卷积神经网络（CNN） 图像处理是深度学习取得惊人成功的一个领域。...通常很难训练神经网络来基于输入图像的像素来检测这些特征，因为特征可以以不同尺寸出现在图像中的不同位置和不同上：移动物体或摄像机角度即使物体本身看起来相同，也会显著改变像素值。...我们还可以让神经元从较小或较大的区域中获取输入像素，以便不同的神经元被不同尺度（大小）的耳朵激活，这样即使训练数据仅包含大猫的耳朵，我们也可以检测到小猫的耳朵。...如果将各种对象和场景混合使用作为输入数据，那么底层学到的特征或多或少是通用的。这意味着预训练的卷积层可以在许多不同的图像处理任务中重复使用。
使用这种批处理方法提供了两个关键优势：首先，它显著丰富了训练数据的多样性和复杂性，从而提高了模型在各种空中成像场景中的鲁棒性。...第二，它允许模型接触到各种实例和上下文环境，从而使其在不同的空中图像上具有更强的泛化能力。这是提高模型在不同空中图像上的泛化能力的关键。...高分辨率网络（HRNet）通过在整个模型中维持高分辨率特征图来有效管理大小不同的对象。此外，自适应大小对象检测器（ASOD）通过调整感受野和锚尺度来适应不同大小的对象。...该最佳模型在测试集上取得了惊人的结果，特别是平均平均精确度（mAP）达到了45.7%，这在过去的文献和报告中是一个显著的成就。表4详细列出了测试集和验证集上每个类别和不同物体大小的性能指标。...主要约束是GPU内存容量，这限制了作者的能力来增加每批图像的数量。这种限制特别明显，因为作者最好的模型在更大的批量大小上展示了准确性改进的潜力，但作者也经常遇到内存溢出或系统崩溃的问题。
具体而言，不同图片在内容、远近、物体大小、背景、光照等诸多方面均存在较大的差异，将其切分为相同数目和大小的patch没有考虑适应这些要素的变化，因而极有可能是次优的。...对于小模型，DVT可以在不减慢速度的前提下显著提升效果；对于大模型，DVT可以在不降低表现的前提下显著提速。...表2 DVT（T2T-ViT）在ImageNet上的实际速度 DVT（T2T-ViT-12/14）在CIFAR图像识别任务上的计算效率如下。...表3 DVT（T2T-ViT）在CIFAR上的计算效率 DVT（DeiT）在ImageNet图像识别任务上的计算效率如下，该方法效果同样明显。...这或为开发高效、可解释性强、迁移性好的通用视觉Transformer提供了新方向。 如有任何问题，欢迎给论文作者留言或邮件
然而，在遥感领域，图像通常包含具有显著目标变化的大规模场景，基于卷积神经网络（CNN）[5]或Transformers[6]构建的UNet架构遇到了限制。...然而，它们很少考虑在遥感图像中整合局部和全局信息，这可能限制了它们充分利用预训练的CNN模型提供特征的能力。 在本文中，作者提出了CM-UNet，一个用于遥感图像语义分割的新框架。...在F1分数上，CM-UNet在多个类别中表现卓越，特别是在Imp.surf.、建筑物、Low.weg.和Car类别。它在Imp.surf.上比UNetFormer高出4.42%。...Iv-C3 The LoveDA Dataset 表3展示了在LoveDA数据集上的结果。值得注意的是，作者的方法取得了性能，mIoU达到了52.17%。...该方法在不同类别之间的一致性强调了其更高的分类准确性和增强的边缘检测能力，这对于精确的土地覆盖制图至关重要。这些结果证实了CM-UNet在大规模遥感图像上的有效性。
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