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    ​中科院联合多所高校提出 AdvLoRA | 通过数据增强,攻击检测等对抗模型攻击,提高模型安全性和鲁棒性!

    随着VLMs规模的增大,用全参数更新来提高VLMs的对抗鲁棒性的传统对抗训练方法将导致高昂的计算和存储成本。近年来,由于在调整大规模预训练模型方面的显著成功,参数高效微调(PEFT)技术作为新型的适应范式受到了广泛关注。PEFT技术可以使用极小的额外可调参数调整VLMs,并且在性能上与FFT方法相当或更优。尽管PEFT技术在自然场景中取得了显著的成功,但在对抗攻击场景中的应用仍然很大程度上未被探索。但简单地在传统适应方法上应用对抗训练将导致1)防御性能有限和2)计算和存储成本高昂。为了验证作者的观点,作者在图2中可视化了不同对抗适应方法的对抗鲁棒性性能和可调参数数量。从结果中,作者发现FFT和UniAdapter等现有适应方法会导致大的参数成本。此外,LoRA、LP和Aurora对对抗攻击并不鲁棒。

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    干货 | 浙大博士生刘汉唐带你回顾图像分割的经典算法

    AI科技评论按:图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热,使得图像分割有了巨大的发展,本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。 在近期 GAIR 大讲堂上,来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等候在直播间的同学们做了一场主题为「图像分割的经典算法」的技术分享,本文根据直播分享内容整理而成,同学们如果对嘉宾所讲的内容感兴趣

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    普林斯顿 & AWS & Apple 提出 RAVEN | 多任务检索增强视觉-语言模型框架,突破资源密集型预训练的限制 !

    NLP模型规模快速增长,正如OpenAI的LLM发展所示,从GPT-2的15亿参数到GPT-3的1750亿(Brown et al., 2020),再到GPT-4的超一万亿,这引起了越来越多的关注。这一趋势需要更多的数据和计算能力,导致更高的碳排放,并为资源较少的研究行人带来重大障碍。作为回应,该领域正在转向如检索增强生成等方法,该方法将外部非参数的世界知识融入到预训练的语言模型中,无需将所有信息直接编码到模型的参数中。然而,这种策略在视觉-语言模型(VLMs)中尚未广泛应用,这些模型处理图像和文本数据,通常更加资源密集型。此外,VLMs通常依赖如LAION-5B 这样的大规模数据集,通过检索增强提供了显著提升性能的机会。

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    告别对象检测图像数据手动标注的坑,用Anno-Mage半自动图像标注工具

    大家做对象检测模型训练与迁移学习时候,常常需要自己标注数据,特别是针对一些自定义的对象做标注的时候,标注数据是一项枯燥而且乏味的工作,虽然大家都知道标注数据工作很重要,特别是高质量的标注数据是模型取得良好效果的必要条件,但是毕竟是基础工作,很多CV开发者还是很不愿意干这个活的,手动标注考验耐心,让人崩溃!小编曾经标注了三天的数据就觉得很难受了,要想告别手动标注,有什么好工具,最近小编就发现一个很好的开源工具,可以实现半自动的对象检测数据标注,然后简单的人工检查一下就好啦,真的是大大降低人力成本与时间成本。这个神器就是Anno-Mage

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    Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

    最近已作出大量努力,提出光学遥感图像中的各种目标检测方法。然而,目前对光学遥感图像中目标检测的数据集调查和基于深度学习的方法还不够完善。此外,现有的数据集大多存在一些不足之处,如图像和目标类别数量较少,图像多样性和变异性不足。这些局限性极大地影响了基于深度学习的目标检测方法的发展。本文综述了近年来计算机视觉和地球观测领域基于深度学习的目标检测研究进展。然后,我们提出了一个大规模、公开可用的光学遥感图像目标检测基准,我们将其命名为DIOR。数据集包含23463张图像和190288个实例,覆盖20个目标类。建议的DIOR数据集1)在目标类别、目标实例数量和总图像数量上都是大规模的;2)具有大范围的对象尺寸变化,不仅在空间分辨率方面,而且在跨目标的类间和类内尺寸变化方面;3)由于成像条件、天气、季节、成像质量的不同,成像结果差异较大;4)具有较高的类间相似性和类内多样性。提出的基准可以帮助研究人员开发和验证他们的数据驱动方法。最后,我们评估了DIOR数据集中的几种最先进的方法,为未来的研究奠定了基础。

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