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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023. Abstract 我们介绍了OpenSeeD,这是一个简单的开放词汇分割和检测框 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023. Abstract 在本文中,我们提出了一个统一的目标检测和分 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2021 ABSTRACT 虽然Transformer结构已成为自然语言处理任务的事实标准,但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中,注意力要么与卷积网络结 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023 Abstract 我们介绍了Segment Anything (SA)项目:一种用 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 在本文中,我们介绍了Semantic-SAM,这是一种通用的图像分割模型,可以以任何所需的粒度分割和识别任何东西。我们的模型提供了两个关键优势:语义感知和粒度丰富性。为了实现语义感知,我们跨粒度合并多个数据集,并对解耦的 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023) Abstract 使用机器生成的指令跟踪数据的指令调优大语言模型(LLM)已被证明可以提高新任 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 随着大型多模态模型(LMM)的最新重大进展,它们在视觉聊天中的定位(Grounding)能力的重要性越来越得到认可。尽管最近努力使LMM支持定位,但它们的定位和聊天能力通常是分开的,当被要求定位时,它们的聊天性能会急剧下 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! OpenAI blog, 2019 阅读全文
NROWAN-DQN: A Stable Noisy Network with Noise Reduction and Online Weight Adjustment for Exploration
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Expert Syst. Appl. 203: 117343 (2022) Abstract 深度强化学习在当今应用越来越广泛,尤其是在各种复杂的控制任务中。噪声网络的有效探索是深度强化学习中最重要的问题之一。噪声网络往往会为智能体产生稳 阅读全文
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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2020 Abstract 我们证明,扩展语言模型大大提高了任务不可知小样本的性能,有时甚至与最先进的微调方法相比具有竞争力。具体来说,我们训练GPT-3,这是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型,比以前的任何非稀疏语 阅读全文