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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件...
在Diffusion模型之前，生成模型主要还是基于GAN，而CycleGAN和Pix2Pix则是基于GAN来进行风格迁移的非常有代表性的工作，那么，现如今Dif...
上下文学习，即从上下文示例中学习，是Transformer一项令人印象深刻的能力。然而，由于学习瓶颈的出现——在训练过程中模型的上下文学习能力几乎没有或没有提升...
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精...
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，...
近年来，随着大型模型的显著发展，大型视觉-语言模型（LVLMs）在各种多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。相比于传统的大型语言模型（LLMs），由于更接近多...
因此，往往需要将复杂的信号做拆分，拆分成多个简单的分布拟合问题，再分别求解。信号拆分方式的不同产生了不同的生成模型。
在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模...
图像生成领域，有这么几种方法，Flow-Based、GAN-Based、VAE+Pixel-CNN系列、扩散模型自回归。更早期的是基于自编码器的图像生成，各种A...
作者提出了Mamba-YOLO，它基于SSM，为YOLO系列在目标检测方面建立了新的基准。实验结果显示 Mamba-YOLO 在一般目标检测任务中非常有竞争力，...
本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明...
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