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随着眼科医学训练数据的可用性,视网膜基础模型近年来受到很大关注,并在临床应用中广泛使用。视网膜图像及其相应的诊断报告是两种常见的、巨大的数据模式,已用于训练视网...
近年来,由于在各种自然语言任务上的惊人表现,大型语言模型(LLM)受到了广泛关注。然而,实际场景往往涉及不仅仅是语言模态,因此将LLM扩展到多模态LLM至关重要...
将多个模态理解的集成与长序列能力的集成非常重要。支持更多模态的基础模型可以接受更灵活的输入信号,使人们可以以更多样化的方式与模型进行交互,例如类似 GPT-40...
作者的目标是构建可以在包含先前未知物体的环境中运行的长期视野操作系统。对这些系统的一个关键步骤是,将RGB或RGB-d图像分割成待操作的目标候选体。这一步骤通常...
为了安全和有效率的路径规划,自主车辆依赖于3D目标检测,即它们必须准确识别周围交通环境中的目标(例如车辆、骑自行车的人、步行的人)的地点、尺寸和类型。最近的一些...
开发能够理解3D世界的系统是计算机视觉领域的一个重要目标。这类系统需要一个语义丰富的3D表示,将目标嵌入空间结构中。此外,场景理解系统需要能够理解和推理特定场景...
大型语言模型(LLMs)和大型的多模态模型(LMMs)的出现,彻底改变了人工智能领域的格局。它们强大的推理能力和强大的泛化能力使得它们可以直接应用在各种场景中。...
安全自主驾驶依赖于可靠的场景感知,核心任务是定位和识别周围3D世界中的决策性物体。为增强感知能力,激光雷达和摄像头传感器在大多数当前自主车辆中同时使用,分别提供...
手写数学表达式作为语言和符号之间的桥梁,在数学、物理和化学等领域中很常见。相应的任务,即手写数学表达式识别(HMER),旨在准确地将表达式图像转换为 LaTeX...
深度学习的进步激发了静态和序列多次实例学习,2002年,2002年;Pattanayakumar等人,2002年;Pattanayakumar等人,2002年)...
概念瓶颈模型(CBM)[14]是构建具有高级概念的可解释模型的一种流行选择。这些模型首先将输入图像映射到一个低维的(因此有“瓶颈”一词)专家定义的概念空间,其中...
随着多模态大型语言模型(MLLM)的快速发展,作者的理解、推理和交互能力在多个模态下有了显著提升。这不仅从根本上改变了AI研究和发展的新格局,而且为向下一个AI...
重要的模型,包括DALL-E 3(Betker等人,2023年)、Stable Diffusion 3(Esser等人,2024年)和SoRA(Brooks等人...
在应对第一个挑战时,开发了各种基于计数的跟踪方法,以平衡无人机视角下个体的精确定位与外观信息的保留。例如,STNNet(Wang等人,2019年)利用密度图进行...
人工智能的核心愿望之一就是构建具有大规模视觉语言模型的通用助手[67]。LLaVA-OneVision是一个开源模型,致力于推进构建具有大规模视觉语言助手的(L...
大型语言模型(LLMs)彻底改变了人工智能领域,使得机器能够以惊人的表现感知和生成人类般的文本。随着这一进步,基于LLM的视觉语言模型(VLMs)正在迅速发展,...
高光谱图像(HSI)由众多光谱带组成,由于其丰富的物质信息,能够进行土地覆盖分析,在精准农业、矿物勘探和环境监测等领域具有广泛的应用。因此,设计一个更有效、更高...
多目标跟踪(MOT)涉及在视频中检测并关联感兴趣的目标,这是一个经典且基本的问题,在许多现实世界应用中都有体现,如视频监控、自动驾驶等。近年来,随着大量算法和数...
近年来,计算机视觉与自然语言处理的融合开辟了一个有趣的研究领域——图像字幕生成。这个领域不仅仅是关于智能思考;它像是深入探究机器如何能像人类一样看和说话。基本上...
乳腺结节,可能表现为囊性或实性肿块,在乳腺组织中经常遇到,是女性中的一种常见病症。这些结节被分为良性或恶性。良性乳腺结节不会对健康造成重大风险,而恶性乳腺结节则...
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