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图像文本数据在各个领域的数量激增以及视觉语言建模的进步为生成式预训练领域的研究开辟了道路。这个创新时代以GPT-4(Achiam等人,2023)和Gemini(...
预训练的视觉-语言模型(VLMs),例如CLIP [26]和ALIGN [15],在各种下游任务中已经取得了卓越的零样本性能。这些模型在大规模图像-文本数据集上...
code: https://github.com/Chongjie-Si/Subspace-Tuning
视觉领域的基础模型( 如 BiT ,ViT ,Swin,Florence )因其在一众任务中的革命性表现而最近受到了广泛关注。特别是像ViT-Large(61....
深度模型已经在解决各种单独的机器学习任务上取得了卓越的性能。然而,在实际应用中,训练数据通常是顺序接收的,而不是一次性全部可用。因此,为深度模型装备在动态环境中...
近期在视觉语言模型(VLMs)方面取得了进展,这些模型经过大规模的网络图像文本对预训练,已经在各种分类任务中表现出显著的成功。VLMs被训练以将图像与相关的文本...
每种模态都有自己的视角来反映特定的数据特征。整合多模态数据使模型能够在宏观、微观和分子层面上获得关于受试者状况的各种洞察,从而实现准确全面的疾病诊断。例如,各种...
近期,多模态大型语言模型(MLLMs)因其能够理解和生成受视觉输入影响的语言而受到了广泛关注。这些模型融合了视觉和文本数据,使得应用范围涵盖了图像字幕生成、视觉...
视觉语言定位旨在识别由自然语言描述的视觉内容中的区域或目标[7, 21]。它作为当前具身代理连接符号概念与可感知现实世界的重要桥梁,使得代理的智能可以从感知决策...
图1:仅给出一个新颖主题(例如,一只名叫的狗)的几张图片,Yo’LLaVA就能学会围绕该主题促进文本/视觉对话。
视觉语言模型的出现导致了视觉理解的显著进步。特别是,高分辨率图像编码[7; 8]和更多视频帧的融合[9; 10]分别提高了大型视觉语言模型和大型视频语言模型的能...
自从引入了预训练的 Transformer [27]模型以来,它们在自然语言处理(NLP)[1, 6]和计算机视觉(CV)[2, 7, 28]的一系列任务中展现...
多模态大型语言模型(MLLMs)在视觉语言理解、视觉推理、视觉交互和定位方面取得了迅速发展。大多数MLLMs采用预训练的大型语言模型(LLMs)作为基础架构来处...
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-...
随着大型语言模型(LLM)展现出强大的性能,其在解决数学问题方面的应用变得越来越流行(Toshniwal等人,2024年;Wang等人,2023年;Gou等人,...
基于深度学习算法在结肠镜检查过程中检测癌前病变已显示出巨大潜力。近期,一种基础模型,即Segment Anything Model(SAM),被引入用于通用语义...
大型视觉语言模型(LVLMs)能够将图像和文本表示对齐,以理解跨越前所未有的真实世界数据规模的图像中的普遍关系,这已经在现代机器学习中呈现出显著的范式转变。许多...
在医学成像中,分割是一项关键且经常执行的活动,它允许提取关于感兴趣区域的精确结构信息。手动分割既繁琐又耗时,并且需要经验丰富的专家和医生才能得到准确的结果,因此...
道路运输对于促进城市和国家之间的交流至关重要。此外,道路建设保证了经济发展,这是人们安全旅行的前提,也是一个国家经济发展的不可或缺条件。路面裂缝和损伤是道路上遇...
数据集蒸馏能够在保留其基本信息和模型训练性能的同时,合成一个更小且更紧凑的数据集。由于它具有很高的压缩比,在机器学习和大规模模型数据的背景下尤其值得关注。然而,...
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