摘要: 前言 上个月,AMD 首席执行官苏姿丰博士在 ComputeX 开幕主题演讲上揭开了 Zen 5 架构的神秘面纱。作为 AMD 未来几年 CPU 的台柱子,Zen 5 立刻被引入消费级市场,面向笔记本和台式机的产品在几周内相继发布。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟 阅读全文
posted @ 2024-08-30 17:36 CV技术指南(公众号) 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文分享论文Diffusion Feedback Helps CLIP See Better,专注于通过自监督学习范式解决CLIP无法区分细粒度视觉细节的问题。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于 阅读全文
posted @ 2024-08-30 17:33 CV技术指南(公众号) 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 ETH&微软最新开源-全局式GLOMAP,它与以前的全局SfM系统相比,其核心区别在于全局定位步骤。不是先执行不适定的平移平均然后进行全局三角测量,而是进行联合相机和点位置估计。GLOMAP不仅在鲁棒性和准确性方面达到增量式COLMAP系统相当或更优的水平,同时还比COLMAP快几个数量级。 阅读全文
posted @ 2024-08-29 14:33 CV技术指南(公众号) 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 小模型崛起了。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 CV方向的准研究生们,未来三年如何度过? 招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师 上个月,Meta 阅读全文
posted @ 2024-08-29 14:31 CV技术指南(公众号) 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 就在刚刚,Meta最新发布的Transfusion,能够训练生成文本和图像的统一模型了!完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了! 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典 阅读全文
posted @ 2024-08-26 22:12 CV技术指南(公众号) 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 在ICML2024上,来自麦吉尔大学, Mila魁北克人工智能研究所以及华为诺亚方舟实验室的研究者发表了一个基于连续卷积核(continuous kernel)的全新图卷积算子(图连续卷积CKGConv),基于此算子的纯图卷积网络(CKGCN)在多个图任务中同样能够达到媲美SOTA图Trans 阅读全文
posted @ 2024-08-26 22:07 CV技术指南(公众号) 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 只卖模型真的不赚钱! 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 CV方向的准研究生们,未来三年如何度过? 招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师 谷歌版的Aid 阅读全文
posted @ 2024-08-26 22:03 CV技术指南(公众号) 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文介绍了InstantStyleGaussian,这是一种基于三维高斯飞溅(3DGS)场景表示的创新三维风格迁移方法。通过输入目标风格图像,它能够快速生成新的三维GS场景。方法作用于预先重建的GS场景,结合了扩散模型与改进的迭代数据集更新策略。它利用扩散模型生成目标风格图像,将这些新图像添加 阅读全文
posted @ 2024-08-18 14:45 CV技术指南(公众号) 阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文引入了一个区域特定的损失来提升隐含的均匀加权假设,以实现更好的学习,将整个体积划分为多个子区域,每个子区域都构建了一个针对最佳局部性能的个性化损失。有效地,这个方案对更难分割的子区域施加了更高的权重,反之亦然。此外,在训练步骤中为每个输入图像计算了区域的假阳性和假阴性误差,并相应地调整了区 阅读全文
posted @ 2024-08-18 14:18 CV技术指南(公众号) 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文通过设计一种统一的微调策略来解决自注意力机制(Self-Attention Mechanism,SAM)在各种下游任务中表现次优的挑战,以提升SAM在不同应用场景下的有效性。受基于旁路网络的微调方法的启发,提出了双流自注意力机制(Two-Stream SAM,TS-SAM),以在不同下游任 阅读全文
posted @ 2024-08-18 14:13 CV技术指南(公众号) 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑