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    清华 & 阿里 开源 ConvLLaVA | 替代 Vision Transformer,解决图像处理中 Token 过多问题!

    大型多模态模型近年来取得了显著进展,在包括图像和视频理解、数字代理开发[53]和机器人技术[24]在内的多个领域表现出卓越性能。要理解和处理广泛任务和复杂场景的必要性凸显了视觉编码器的重要性,而视觉编码器主要是指Vision Transformer。然而,ViT的二次空间复杂性和过多的视觉标记输出限制了其在多样和高分辨率任务中的应用。过多的视觉标记导致大型语言模型的计算负担大幅增加,远远超过了视觉编码器中二次空间复杂度引起的计算成本。这种视觉标记的冗余不仅牺牲了效率,还阻碍了视觉信息的有效提取[31;11]。尽管提出了一系列方法(表1;[31;27;49])来修正ViT的二次空间复杂度,但它们未能解决视觉标记冗余的关键问题[5;28]。

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    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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    速度提升5.8倍数 | 如果你还在研究MAE或许DailyMAE是你更好的选择,更快更强更节能!!!

    自监督学习(SSL)在机器学习中代表了转变性的飞跃,通过利用未标记数据来进行有效的模型训练[3, 4, 20, 22, 31, 32, 33, 34]。这种学习范式得益于大规模数据集,以学习丰富表示用于小样本学习[8]和迁移学习[13, 23]。互联网上大量的未标记数据激发了对深度神经网络模型在大数据集上训练的需求。目前,SSL的成功通常需要在高性能计算集群(HPC)[8, 11, 17]上训练数周。例如,iBOT [47]在16个V100上训练了193小时,用于ViT-S/16。这些计算不包括在开发SSL框架时测试不同假设所需要的时间,这些假设需要在ImageNet-1K[36]的适当规模上进行测试,ImageNet-1K拥有120万个样本,并且需要相当数量的迭代。因此,高效的预训练配方被高度期望以加速SSL算法的研究,例如,超参数调整和新算法的快速验证。为了减少训练时间,一些研究人员在ImageNet-1K[36]的子集上训练他们的模型,例如10%的样本[3]。然而,当模型扩展到大型数据集时,可能会存在性能差距,即在小数据集上表现成熟的模型可能无法处理复杂问题上的多样性。

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    PGA-Net:基于金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的自动表面缺陷检测

    缺陷检测是工业产品处理中的一项重要任务。当前,已经有很多基于计算机视觉技术的检测方法成功应用于工业领域并取得了较好的检测结果。然而,受限于类间表面缺陷的内在复杂性,使得实现完全自动的缺陷检测仍然面临巨大挑战。虽然,类间缺陷包含相似的部分,但是缺陷的表面仍然存在较大的不同。为了解决这个问题,论文提出了一种金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的逐像素表面缺陷检测方法,并命名为PGA-Net。在这个框架中,首先从骨干网络提取多尺度特征。然后,使用金字塔特征融合模块,通过一些有效的跳连接操作将5个不同分辨率的特征进行融合。最后,再将全局上下文注意模块应用于相邻分辨率的融合特征,这使得有效信息从低分辨率融合特征图传播到高分辨率融合特征图。另外,在框架中还加入边界细化模块,细化缺陷边界,提高预测结果。实验结果证明,所提方法在联合平均交点和平均像素精度方面优于对比方法。

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    IBC 2023 | 最新人工智能/深度学习模型趋势在超分辨率视频增强中的技术概述

    超分辨率(SR)方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题,早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效,但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移,引入了更复杂的方法,包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而,最显著的进步是由新兴的深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNNs)带来的。尽管卷积神经网络(CNNs)自 20 世纪 80 年代以来就存在,但直到 20 世纪 90 年代中期,由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件,它们才开始在研究社区中获得广泛关注。

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    CVPR2024 | CoSeR:连接图像与语言实现认知超分辨率

    真实世界的图像超分辨率(SR)是图像处理领域的一项基本任务,旨在增强低分辨率(LR)图像,生成对应的高分辨率(HR)图像。尽管近年来该领域取得了重大进展,但复杂现实场景的处理仍然面临着持久的挑战。利用图像先验是解决现实世界SR问题的常用策略,而最近出现的文生图扩散模型显示出基于用户提供的提示生成高质量图像的卓越能力。这些模型不仅具有强大的图像先验,而且能够以语言的形式对人类指令做出精确的反应。这展示了连接低级图像处理和高级抽象认知的可能性。传统的图像超分辨率技术坚持自下而上的方法,主要集中于局部内容和直接像素级处理。这些方法在把握整体图像上下文方面表现出固有的局限性,往往无法恢复严重退化但语义上至关重要的细节。此外,考虑到LR图像的病态性质,有可能引入语义错误的纹理。为了应对这些挑战,有必要为 SR 模型注入“认知”能力。因此,本文提出了一种先进的 SR 方法,称为认知超分辨率(CoSeR),它与人类在图像感知中采用的自上而下的认知过程一致。它从认知嵌入的生成开始,这是一种封装了 LR 图像总体理解的表示,包含场景语义和图像外观。这种认知嵌入能够精确地利用嵌入在预训练的文生图模型中的隐含先验知识,从而以类似于人类专业知识的方式增强恢复图像细节的能力。先前的工作使用分割图来提供语义,然而,获取现实世界LR图像的理想的分割图仍然很困难,且语义分割受限于预先定义的类别,限制了它在开放世界场景中的适用性。除了隐式地利用扩散先验,本文还显式地利用了图像先验。本文提出了一种新的方法,使用来自 LR 输入的认知嵌入,通过扩散模型生成参考图像,并将其用于指导恢复过程。如图1所示,认知嵌入包含了语言理解,同时保留了图像的颜色和纹理信息,从而产生了高质量的参考图像,不仅在语义上对齐,而且在外观上相似。这种显式方法在捕获高清纹理方面带来了实质性的改进。为了同时保证纹理的真实感和保真度,本文引入了一种“All-in-Attention”设计,通过注意机制集成了多个信息源,包括认知嵌入、参考图像和 LR 输入。这种方法允许模型灵活地使用不同的条件组件,从而产生改进的结果。实验表明,与以前的方法相比,本文的模型在生成更复杂的纹理的同时保持了保真度。

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