"; import "@mapbox/mapbox-gl-geocoder/dist/mapbox-gl-geocoder.css"; Mapbox 需要一个唯一的访问令牌来计算地图矢量。...使用 Mapbox 地理编码器进行前向地理编码 现在，我们将添加地理编码器和自定义标记。 地理编码器通过将基于文本的位置转换为坐标来处理正向地理编码。 这将以附加到我们地图的搜索输入框的形式出现。...为了创建我们的自定义标记，我们使用了地理编码器对象向我们公开的事件。 on 事件侦听器使我们能够订阅地理编码器中发生的事件。它接受各种事件作为参数。...让我们更新模板以显示我们的交互式地图和转发地理编码器。... 使用
基于视觉的定位提供了一种解决方案，因为相机成本低廉，体积小，使机器人能够从环境中获取更多信息以进行自我定位。此外，大多数现代车辆都配备了前置相机，这使得有限FOV跨视角地理定位的实施变得容易。...两个分支都有编码器-解码器结构来提取特征，这些特征被重构为语义占用栅格。使用相应的数据集进行训练，编码器被提取并组合成BEV-CV的双分支网络。...分离编码器需要从BEV提取多尺度密集变换后的输出，从U型网络的潜在空间中获取航拍输出。...为了完成BEV特征提取分支，该表示通过进一步的卷积层压缩以形成实用嵌入——作为可鉴别性与KDTree限制之间的阈值。为了将两个编码器输出转换为标准化大小的共享表示空间，我们添加了一个投影模块。...我们提出使用标准化温度缩放的交叉熵损失(NT-Xent)函数来解决这个问题。 NT-Xent接受与三元组损失相同的输入：透视图像以及相应的正面航拍图像对和负面航拍图像对。
然而，将视觉相关的大脑活动从噪声中分离出来，并准确进行解码，依然是该领域的主要挑战之一。...随后，1D 卷积层将这两个版本转换为嵌入式表示，分别输入至 fMRI 编码器 。解码器 接收这些编码的潜在表示，产生预测值 和 。...和 经过分块和随机遮蔽处理，分别转变为 和 ，然后分别输入到图像编码器 和 fMRI 编码器 中，生成 和 。...加上 后，输入到 fMRI 解码器中以重建 ，得到 ： 图像自编码器中也进行了类似的计算，图像编码器 的输出 通过交叉注意力模块 与 的输出合并，然后用于解码图像 ，得到 ： 通过优化以下损失函数，fMRI...和图像自编码器共同进行训练： 使用潜在扩散模型 (LDM) 生成图像 在完成 FRL 第一阶段和第二阶段的训练后，使用 fMRI 特征学习器的编码器 来驱动一个潜在扩散模型（LDM），从大脑活动生成图像
[论文信息] 导读：基于视觉的物体质量估计是计算机视觉的新兴领域，具有广泛的工业应用价值。...该论文主要研究了两个问题：第一是评估由CNN自动分割的鱼形轮廓是否应该包括鱼鳍和尾巴（基于全鱼轮廓的两个简单的数学模型应用在不同地理位置的不可见的测试图像时效果更好（即较低的MAPEs））。...[实验数据] 论文贡献 该研究的重点是提出从图像中自动估计鱼重量的方法，具体来说解决了以下两个问题： 1）实验中与使用整个鱼轮廓模型相比，排除鱼鳍和尾部的模型是否更准确？...损失函数为： 其中y是目标掩码，\hat{y}是LinkNet34的输出，bc(y,\hat{y})是二进制交叉熵，dice(y,\hat{y})是dice系数。...不管是训练还是测试，所使用的的输入图片均为单通道灰度图像并标准化为数值0,1范围。 在实践时，为了更有效地重用预训练模型ResNet34，在ResNet34作为编码器时，将Adam学习率降低10倍。
Contribution： 提出了第一种基于Transformer的方法用于交叉视图图像地理定位，无需依赖极坐标变换或数据增强。...多头注意力： Transformer编码器内部架构是L个级联的基本Transformer，关键组成部分是多头注意力块，它首先使用三个可学习的线性投影将输入转换为查询、键和值，表示为Q、K、V，维度为D，...然后将注意力输出计算为 ，一个k-head注意力块用k个不同的head对Q、k、V进行线性投影，然后对所有k个head并行执行attention，输出被连接并投影回模型维度D，多头注意力可以模拟从第一层开始的任意两个标记之间的强全局相关性...，因此CNN中的均匀裁剪不能去除分散的区域，因此提出了注意力引导的非均匀裁剪 在鸟瞰分支的最后一个transformer编码器中使用注意力图，它代表了每个token对最终输出的贡献，由于只有class...通过同时最小化的损失和自适应锐度，能够在不使用任何数据增强的情况下克服过拟合问题 实验： 在两个城市规模的数据集上进行了实验，即CVUSA和VIGOR，分别代表了空间对齐和非对齐设置 评估度量：在top-k
根据不同的模型结构，多模态模型可以分为仅包含编码器的模型和编码器-解码器模型。仅包含编码器的模型仅使用 Transformer 的编码器部分。多模态输入直接由编码器处理并产生输出。...然后，通过交叉注意力，该模型促进图像文本互动。在训练期间，BLIP-2 冻结了视觉编码器和 LLM，仅对 Qformer 进行微调。...然而，当在特定的下游任务数据集上进行微调时，BLIP-2 解锁了视觉编码器并将其与 Qformer 一同进行微调。 BLIP-2 的训练过程包括两个阶段： 仅 Qformer 和视觉编码器参与训练。...模态分离问题，即 LLM 无法有效地处理视觉信息。 任务分离问题，即通过文本生成的 LLM 在没有微调的情况下，难以利用描述为 VQA 任务提供帮助。...通过通过（问题，答案）对传输视觉信息，Img2LLM 解决了模态分离和任务分离问题，使得 LLM 能够更好地利用视觉信息进行 VQA 任务。
该方法通过对 “表征学习” 和 “解决前置任务（pretext task）” 这两个功能做完全分离，使得编码器学习到更好的表征，从而在下游任务上实现了更好的泛化性能。...Context Autoencoder (CAE) CAE 设计的核心思想是对 “表征学习” 和 “解决前置任务” 这两个功能做分离。...输入图像通过随机掩码被划分成可见 patch 和掩码 patch 两个部分。具体来说： 编码器（Encoder）是一个 ViT 模型，负责学习可见 patch 的表征 。...在测试的时候，该研究将全部 patch 输入到编码器，然后跳过 Latent contextual regressor，直接将编码器的输出送进解码器，预测全部 patch 的 RGB 的值。...5 总结 该研究提出了 CAE，设计的核心有两点：(1) 对 “表征学习” 和 “解决前置任务” 这两个功能做完全分离; (2) 在可见 patch 学习到的表征空间中对掩码 patch 做预测。
简单的自动编码器提供与输入数据相同或相似的输出，只是经过压缩。对于变分自动编码器（通常在大型语言模型的上下文中讨论），输出是新生成的内容。 什么是自动编码器？...如果输入和输出在 [0,1] 范围内，就像在 MNIST 中一样，我们也可以使用二元交叉熵作为重建损耗。 5种类型的自动编码器 神经网络自动编码器的想法并不新鲜。...将这两个相互矛盾的条件放入一个损失函数中，使我们能够训练一个网络，其中隐藏层现在只捕获最基本的信息。此信息对于分离图像和忽略本质上非歧视性的信息是必要的，因此并不重要。...将潜在属性表示为概率分布的动机可以通过统计表达式非常容易地理解。 这是如何工作的：我们的目标是确定潜在向量 z 的特征，该向量 z 在给定特定输入的情况下重建输出。...与 VAE 和 DAE 相比，像不完整的自动编码器和稀疏自动编码器这样的自动编码器在计算机视觉中没有大规模的应用，自 2013 年提出以来仍在工作中使用（由 Kingmaet 等人提出）。
为了更好地理解现实世界中的图像-文本对，作者迭代地对这两种设置进行预训练。 4.1.1. Input Embeddings SemVLP模型的输入是图像及其相关句子。...完整的编码器是一个带有L个块的模型，其中第个块由一个自注意模块、一个非线性函数和一个可插拔的交叉模式注意模块组成，其中上标表示层id。 4.2.1....最终，就得到了和，即SemVLP编码器最后一层的所有对象输出和文本输出的表示。 4.2.2....与以前的Transformer编码器-解码器架构不同（以前的结构将交叉注意模块引入到解码器的所有块中），本文只在上面部分的块中引入交叉模态注意模块，以便更好地融合高层语义空间中的交叉模态表示。...为了获取更多的对象级语义，作者遵循LXMERT中的对象预测任务，并执行两个子任务：ROI特征回归 和检测标签分类 。
从多模态的角度出发，介绍上述模态之间的交叉应用。最后讨论了AIGC存在的开放问题和未来的挑战。...例如，ChatGPT是OpenAI开发的用于构建对话式人工智能系统的语言模型，可以有效地理解并以有意义的方式响应人类的语言输入。...变分自动编码器(vae)[30]和其他方法，如扩散生成模型[31]，也已开发用于对图像生成过程进行更细粒度的控制和生成高质量图像的能力 生成模型在不同领域的发展遵循不同的路径，但最终出现了交叉的问题:transformer...除了transformer给单个模态带来的改进之外，这种交叉还使来自不同领域的模型能够融合在一起，以完成多模态任务。多模态模型的一个例子是CLIP[37]。...核心挑战是效率，可以分解如下: 推理效率: 这与部署用于推理的模型的实际考虑有关，即为给定的输入计算模型的输出。推理效率主要与推理期间模型的大小、速度和资源消耗(例如，磁盘和RAM使用)有关。
然后，研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调，以完成任何分割任务。...本文将来自交叉注意力解码器掩码 token 的输出特征和来自编码器的未掩码 token 的输出特征进行合并，以进行 MAE 输出嵌入。...然后，这些组合特征将被重新排序到最终 MAE 输出的输入图像 token 的原始位置。 线性投影头。...研究者通过编码器和交叉注意力解码器获得的图像输出，接下来将这些特征输入到一个小型项目头（project head）中，以对齐 SAM 图像编码器中的特征。...为简单起见，本文仅使用线性投影头来解决 SAM 图像编码器和 MAE 输出之间的特征维度不匹配问题。 重建损失。
然而，这种解决方案假设了静态环境，不适用于视觉输入。 在这项工作中，作者为基于视觉的自动驾驶感知定义了一个全面的3D场景理解任务，称为3D占用预测。...作者提出的3D占用预测任务不具有这些约束，可以应用于动态场景中的纯视觉自动驾驶系统。一项并行工作TPVFormer提出了一种三视角视图方法来预测3D占用率。然而，由于激光雷达的监督，其输出很少。...然后，3D体素通过交叉注意力操作将聚集的2D图像特征queries到3D空间中。作者的方法涉及使用金字塔体素编码器，该编码器通过增量标注选择和空间交叉注意力以从粗到细的方式逐步改进体素特征表示。...整个过程可以描述为： 隐式占用解码器 CTF体素编码器生成体素化特征输出 V_{out}∈R^{W×H×L×C} ，然后将体素特征 V_{out} 输入到多个MLP中，以获得最终的占用预测 O∈R^{...此外，作者介绍了一种隐式占用解码器，它可以通过利用隐式神经表示提供任意分辨率的输出。隐式解码器被实现为MLP，该MLP通过两个输入输出语义标签：体素编码器提取的体素特征向量和体素内部的3D坐标。
这项工作为解决"投影前对齐"（alignment before projection）的问题提供了一种方法。研究人员希望更多的社区研究人员能够关注到通过优化视觉文本输入来提升语言模型的理解性能。...他们使用了相同规模的MAE编码器替换了图片编码器，其中MAE编码器生成分离的视觉表示，而LanguageBind编码器生成统一的视觉表示（因为预先对齐了视觉表征）。...它在5个图片问答数据集和4个基准工具箱上都明显优于分离的视觉表示。...通过联合训练视频数据，对于图片理解任务，可以缓解幻觉问题，并增强对图片中数字信号的理解能力。...这些结果表明，联合训练图片和视频能够促进LLM对视觉表示的理解能力。通过同时学习图片和视频的信息，模型能够更全面地理解和表示视觉内容，从而提高在视频问答任务上的性能。
具体地说，包括两个端到端的预训练任务： 1) 目标检测 ：受DETR模型的启发，作者将目标检测视为一个集合预测问题。...通过联合学习跨模态Transformer编码器和图像编码器来融合像素中的跨模态数据，而解码器通过预测目标和ground truth目标的二部匹配来捕捉细粒度的视觉信息； 2) 图像字幕 ：为了更好地理解图像内部的语义...解码器采用Transformer的标准结构，具有多头自注意力、交叉注意力和前馈网络(FFN)。两个任务共享相同的解码器注意参数，但使用不同的head。...与最初的单模态学习DETR相比，本文的带有目标检测的跨模态预训练有两个方面的不同：在编码器端 ，本文将视觉表示和语言嵌入相结合作为输入，重用Transformer编码器进行跨模态融合。...解码器被预训练以基于来自图像编码器的上下文表示自动回归地生成目标文本。预训练的损失函数定义如下： 其中X表示视觉上下文序列，Y表示要生成的文本集，n是输出文本y中的token长度。
3.2 Encoder 编码器阶段是将视觉/文本token作为输入，并产生中间状态来编码语义内容。通过视觉/文本embedding 对每个视觉/文本token进行转换。...，通过交叉注意机制进一步捕捉视觉和语言的共同注意，促进单词的生成。...4 多模态任务 Image/Video Captioning Image/Video Captioning任务旨在根据输入图像/视频的视觉内容，自动生成描述的句子。...该模型首先通过图像和文本编码器对图像和输入问题进行分别编码，然后进一步利用跨模态交互模块来实现整体图像问题表示。最后，利用单层MLP作为分类器，基于整体图像问题表示来预测答案。...Visual Commonsense Reasoning (VCR) VCR解决了两个问题：视觉问题回答和回答理由，这要求模型分别预测答案或判断所选答案的原因。
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，输出同时相应发生变化），可以灵活处理来自不同空间尺度的特征，从而能够广泛应用于图像分割、检测等变长输入的场景。...ViT 将一幅输入图像切分为若干个图像块（Patch），并把一个图像块类比为一个文字（Word）作为 Transformer 编码器的输入（如图 1 所示），经过 L 层的编码器处理后使用普通的多层感知机...Twins 模型设计 从这些难点问题出发，基于对当前视觉注意力模型的细致分析，美团视觉智能部重新思考了自注意力机制的设计思路，提出了针对性的解决方案。...首先将 的输入序列转为 的输入特征，再用 根据输入进行条件式的位置编码，而且输出尺寸和输入特征相同，因此可以转为 序列和输入特征进行逐元素的加法融合。...图6 Twins-SVT-S 模型结构，右侧为两个相邻 Transformer Encoder 的结合方式 图7 Twins 提出的空间可分离自注意力机制 （SSSA） 空间可分离自注意力采用局部-全局自注意力
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