我们都知道，神经网络可以在执行某些任务时复制人脑的功能。神经网络在计算机视觉和自然语言生成方面的应用已经非常引人注目。
【导读】专知内容组整理了最近八篇图像描述生成（Image Captioning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Generating Diverse and Accurate Visual Captions by Comparative Adversarial Learning（通过比较级对抗学习产生多样而准确的视觉描述） 作者：Dianqi Li,Qiuyuan Huang,Xiaodong He,Lei Zhang,Ming-Ting Sun 机构：University of Washingt
【导读】当下，深度学习在人类社会的各项领域中大放异彩。近年来，随着人造卫星技术的发展，遥感图像的智能化处理受到了愈加广泛的关注。虽然遥感图像的研究在场景分类和目标检测方面取得了显著进展，但是，如何用精确简洁的句子来描述遥感图像的内容仍然是一个很大的问题。代码已开源。本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先，针对遥感图像的特点，提出了一些有意义的标注方法，以更好地描述遥感图像。其次，为了充分利用遥感图像的内容，构建了一个用于遥感图像描述问题的大规模航空影像数据集。最后，对提出的数据集进行全面的分析，以更
原网页地址：http://docs.oracle.com/javafx/2/ui_controls/hyperlink.htm#CIHGADBG
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
Tensorflow implementation for the paper Attentive Semantic Video Generation using Captions by Tanya Marwah*, Gaurav Mittal* and Vineeth N. Balasubramanian accepted at International Conference on Computer Vision 2017 (ICCV 2017) (*Equal Contribution).
短视频大火已经有很长时间了，日常工作中我们可能很容易接到视频播放相关的需求。大叔给大家推荐一款开源的视频播放器 plyr，在 GitHub 标星21.9k。
【导读】专知内容组整理了最近八篇生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Correlated discrete data generation using adversarial training（使用对抗训练的相关离散数据生成） ---- ---- 作者：Shreyas Patel,Ashutosh Kakadiya,Maitrey Mehta,Raj Derasari,Rahul Patel,Ratnik Gandhi 机
内容提要：OpenAI 团队的新模型 DALL-E 刷屏，这一新型神经网络，使用 120 亿参数，经过「特训」，任意描述性文字输入后，都可以生成相应图像。如今，团队将这一项目的论文和部分模块代码开源，让我们得以了解这一神器背后的原理。
Video Captions Mac版是一款Fcpx视频字幕生成工具！该应用程序使用先进的Al SpeechRecognition技术将您的Final Cut Pro项目音频转录为可动画化的标题。只需点击几下，您就可以在视频中添加专业的分级选项，类似于在 YouTube 和 TikTok 视频中看到的字幕。有需要的朋友，欢迎前来下载！
最近几年，「视频会议」在工作中的占比逐渐增加，厂商也开发了各种诸如实时字幕等技术以方便会议中不同语言的人之间交流。
Plyr是一个简单，轻量级，可访问和可定制的 HTML5，YT 和 Vimeo 媒体播放器，支持现代浏览器。
首先，将图片传送到CNN中，使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要分类图像，我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征，删除图像分类的全连接层，并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
Q: 什么是隐藏式字幕（closed captioning)？ A: 术语“隐藏式”（closed captioning）和“开放式”（open captioning）字幕：开放式字幕显示在图片本身中，也称为“烧录”，习惯称作硬字幕。隐藏式字母通常是指电视频道被同步发送，但仅在观众要求显示字幕时才显示。我们经常在播放器中看到的 CC 按钮，指的就是 closed captioning。无论是隐藏式还是开放式字母，总需要在正确的时间获取字幕并将它们合并到视频中，以确保字幕在正确的时间出现。
【新智元导读】近期，TensorFlow官方推文推荐了一款十分有趣的项目——用Attention模型生成图像字幕。而该项目在GitHub社区也收获了近十万“点赞”。项目作者Yash Katariya十分详细的讲述了根据图像生成字幕的完整过程，并提供开源的数据和代码，对读者的学习和研究都带来了极大的帮助与便利。
python3 https://www.python.org 从官网下载安装或者用brew $ brew linkapps python3 $ brew linkapps python3 pipenv https://github.com/pypa/pipenv $ pip install pipenv .zshrc eval "$(pipenv --completion)" request-html http://html.python-requests.org/en/latest/ $ git c
【导读】专知内容组整理了最近六篇图像描述生成（Image Caption）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Unpaired Image Captioning by Language Pivoting（以语言为枢纽生成不成对图像的描述） ---- 作者：Jiuxiang Gu,Shafiq Joty,Jianfei Cai,Gang Wang 机构：Alibaba AI Labs，Nanyang Technological University 摘要：Image captioning is a m
我们的目标是用一句话来描述图片， 比如「一个冲浪者正在冲浪」。 本教程中用到了基于注意力的模型，它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。
该笔记是以斯坦福cs231n课程（深度学习计算机视觉课程）的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇学习笔记是关于计算机视觉处理的，分为两篇文章撰写完成。此为第一篇，
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】华人博士和谷歌科学家最新提出了预训练视觉语言模型Vid2Seq，可以分辨和描述一段视频中的多个事件。这篇论文已被CVPR 2023接收。 最近，来自谷歌的研究员提出了一种用于描述多事件视频的预训练视觉语言模型——Vid2Seq，目前已被CVPR23接收。 在以前，理解视频内容是一项具有挑战性的任务，因为视频通常包含在不同时间尺度发生的多个事件。 比如，一个雪橇手将狗拴在雪橇上、然后狗开始跑的视频涉及一个长事件（狗拉雪橇）和一个短事件（狗被拴在雪橇上
继 2018 年谷歌的 BERT 模型获得巨大成功之后，在纯文本之外的任务上也有越来越多的研究人员借鉴了 BERT 的思维，开发出各种语音、视觉、视频融合的 BERT 模型。
在2021年1月，OpenAI宣布了两个新模型:DALL-E和CLIP，它们都是以某种方式连接文本和图像的多模态模型。CLIP全称是Contrastive Language–Image Pre-training，一种基于对比文本-图像对的预训练方法。为什么要介绍CLIP呢？因为现在大火得Stable Diffusion 并不是单一模型，而是多个模型组成。其中会用到一个 Text encoder 将用户的文本输入进行编码，这个 text encoder 就是 CLIP 模型中 text encoder
谷歌曾在 ACL 2018 上发表了一篇数据集论文《Conceptual Captions: A Cleaned, Hypernymed, Image Alt-text Dataset For Automatic Image Captioning》，该数据集 Conceptual Captions 共有大约 330 万张图像。但他发现了几个问题：
这是「进击的Coder」的第 571 篇技术分享作者：崔庆才 最近在开发一个前端项目，用到播放视频的功能，所以就查了下有什么前端的视频播放器库可以使用，今天来分享一下给大家。 这个库的名字叫做 Plyr，顾名思义其实就是 Player 的缩写，整体的预览效果如下： 官方网站：https://plyr.io/ GitHub 地址是：https://github.com/sampotts/plyr 看来一圈，发现这个库不仅美观优雅，而且功能十分丰富。 下面我们来介绍下它的一些内置功能。 总体概览 首先我们来
【导读】专知内容组整理了最近五篇图像描述生成（Image Caption）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Image Captioning at Will: A Versatile Scheme for Effectively Injecting Sentiments into Image Descriptions（图像描述生成:一个有效地将情感结合到图像描述中的方案） ---- ---- 作者：Quanzeng You,Hailin Jin,Jiebo Luo 摘要：Automatic ima
该示例演示了如何构建一个双编码器（也称为双塔）神经网络模型，以使用自然语言搜索图像。该模型的灵感来自于Alec Radford等人提出的CLIP方法，其思想是联合训练一个视觉编码器和一个文本编码器，将图像及其标题的表示投射到同一个嵌入空间，从而使标题嵌入位于其描述的图像的嵌入附近。
最近在论坛中看到了很多实用html5开发视频播放,音乐播放的功能，大部分都在寻找答案。因此我就在这里做一个demo，供大家相互学习。html5开发越来越流行了，而对于视频这一块也是必不可少的一部分。如何让你的网站占据优势，就要看你的功能和用户体验了。html5对video还是做了很多优惠的东西，我们使用起来很得心应手。 在过去 flash 是网页上最好的解决视频的方法，截至到目前还算是主流，像那些优酷之类的视频网站、虾米那样的在线音乐网站，仍然使用 flash 来提供播放服务。但是这种状况将会随着 HTML5 的发展而改变。就视频而言，HTML5 新增了 video 来实现在线播放视频的功能。 使用 HTML5 的 video 可以很方便的使用 JavaScript 对视频内容进行控制等等，功能十分强大，同时代码比较少加快加载速度。此外跨平台性比较好，特别是一些平板、手机等。例如苹果公司的产品不支持 flash 仅支持 HTML5 中的 video 功能。 HTML5 的兼容性问题虽然目前是个硬伤，但这只是时间的问题。好吧废话少说，看代码：
（1）监视Windows系统中进程创建情况 import wmi c = wmi.WMI() process_watcher = c.Win32_Process.watch_for('creation') while True: try: new_process = process_watcher() proc_owner = '{0[0]}\\{0[1]}'.format(new_process.GetOwner()) temp_creation
机器之心发布 机器之心编辑部 2017 年 8 月，在图像描述生成技术这一热门的计算机视觉与 NLP 交叉研究领域，腾讯 AI Lab 凭借自主研发的强化学习算法在微软 MS COCO 相关的 Ima
AI 科技评论按：图像描述生成技术是一个计算机视觉与 NLP 交叉研究领域的研究领域，在如今的浪潮下更显火热。今年8月，腾讯 AI Lab 凭借自主研发的强化学习算法在微软 MS COCO 相关的 I
深度学习现在发展十分迅猛，每天都会出现多种应用程序。而想要了解深度学习的最好方法就是亲自动手。尽可能尝试自己做项目。这将帮助你更深入地了解它们，并帮助你成为更好的深度学习实践者。
论文作者：Ranjay Krishna, Kenji Hata,Frederic Ren, Li Fei-Fei, Juan Carlos Niebles StanfordUniversity 编译 | Shawn 编辑 | 鸽子 今早，营长刚一起床，手机大屏幕上惊现李飞飞的新推文： 立即打开推文： 大意为：我的学生最近的论文被TechCrunch网站选为“计算机视觉最前沿的十篇论文”之一，我真是为它们感到骄傲。继Imagenet后，计算机视觉仍然在不断突破我们的想象力。 既然是大神李飞飞的得
神经网络实际上就是在学习一种表示，在CV领域，良好的视觉和视觉语言（vision and vision-language）表征对于解决计算机视觉问题(图像检索、图像分类、视频理解)至关重要，并且可以帮助人们解决日常生活中的难题。
Stable Diffusion在很多事情上都很出色，但并不是在所有事情上都很棒，并且以特定的样式或外观获得结果通常涉及大量工作“即时工程”。那么，如果您想要生成特定类型的图像，除了花很长时间制作复杂的文本提示（prompt）之外，还有另一种方法是微调（Fine Tuning）图像生成模型本身。
注：每个对象对应一个mask（图中2个对象，对应2个mask）,左边的猫标记为cat_1，右边的标记为cat_2
将原片台词翻译后由配音演员模拟原片的情感与状态读出，用配音音轨代替原片的台词音轨，配音的声音尽量与画面中演员的嘴唇动态吻合（即「对口型」）。观众听不到画面中演员的声音，而是配音演员的声音。
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks
训练用的文本图像对中，文本字幕通常来源于人类标注，其主要关注主体对象，而忽略了背景细节或者图像中颜色等感知关系，而这些缺点都可以通过合成生成字幕解决。被忽略的细节如下：
在人工智能盛起的当下，AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年，将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表，将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）一样的Agent出现在我们的面前。在可以预见的未来，世界大模型Sora—聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora毫无疑问将会带来革命性的AI热潮。
我们收集了10条提高网站可访问性的建议以保证网站你的网站对任何人都是友好的，包括残疾人。
本文用浅显易懂的方式解释了什么是“看图说话”(Image Captioning)，借助github上的PyTorch代码带领大家自己做一个模型，并附带了很多相关的学习资源。 介绍 深度学习目前是一个非常活跃的领域---每天都会有许多应用出现。进一步学习Deep Learning最好的方法就是亲自动手。尽可能多的接触项目并且尝试自己去做。这将会帮助你更深刻地掌握各个主题，成为一名更好的Deep Learning实践者。 这篇文章将和大家一起看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理技术来构建一个有
本文介绍了一种基于图像描述生成技术的图像叙事生成方法，该方法利用深度学习技术实现了对图像内容的理解和描述。通过实验，该方法能够自动为图像生成具有连贯性和语义信息的叙事。同时，该方法还可以用于自动生成中文标签，对于图像检索和推荐系统具有广泛的应用价值。
首先将图像格式及大小、类型、名称 做出调整 这里将 bmp 转为 png 大小统一为 500*500， 按照数字序号命名
所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类， 即：它们实现了__getitem__和__len__方法。因此，它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader，进而通过torch.multiprocessing实现批数据的并行化加载。例如：
这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）文章中 数据集的制作 这部分的一些补充
html中video作为banner的设置 效果前： 📷 效果后预览 📷 通过css样式可以将其隐藏 //设置全屏平铺 .video{ width: 100%; height: 100%; display: block; object-fit: contain; } /* 隐藏video 全屏按钮 */ .video::-webkit-media-controls-fullscreen
实验｜Aircloud 算力支持｜幻方AIHPC CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training，以下简称 CLIP) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用大量的互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）💯。 本次我们尝试使用 Google 开源的 Conceptual Captions 数据集来训练 CLIP 模型，并对
W3C对BFC的定义如下： 浮动元素和绝对定位元素，非块级盒子的块级容器（如 inline-blocks, tablecells, 和 table-captions），以及overflow值不为"visiable"的块级盒子，都会为他们的内容创建新的 BFC。
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