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DDPM模型,全稱Denoising Diffusion Probabilistic Model,可以說是現階段diffusion模型的開山鼻祖。不同于...
一句話總結就是,ViT 是一種通過將圖像切割成一個個小方塊(patch)將圖像轉換為序列從而輸入到Transformer網絡進行訓練和推理的一種神經網絡架構。
復旦&微軟提出?OmniVL:首個統(tǒng)一圖像、視頻、文本的基礎預訓練模型
根據輸入數據和目標下游任務的不同,現有的VLP方法可以大致分為兩類:圖像-文本預訓練和視頻-文本預訓練。前者從圖像-文本對中學習視覺和語言表征的聯合分布...
自動駕駛領域的下游任務,我認為主要包括目標檢測、語義分割、實例分割和全景分割。其中目標檢測是指在區(qū)域中提取目標的候選框并分類,語義分割是對區(qū)域中不同類別...
本文主要從全局和局部進行醫(yī)學圖像的表示學習,提出GLoRIA模型,主要使用注意機制,通過匹配放射學報告中的單詞和圖像子區(qū)域來學習圖像的全局-局部表示。其...
機器視覺和計算機視覺聽起來很雷同。在某種程度上,它們的確有所相似,這兩項技術都是用于采集和分析圖像。但兩者的設計宗旨大相徑庭。為了更好地認識機器視覺和計...
使用“蒙版”面板中的“選擇人物”、“對象”和“背景”等蒙版功能重新構想編輯??焖龠x擇照片中的人物,并對人物的頭發(fā)、皮膚、牙齒等特定部位進行編輯。還可以使...
GPT-3、Stable Diffusion一起助攻,讓模型聽懂甲方修圖需求
這里給模型的輸入描述是「一只坐下的狗」,但是按照人們的日常交流習慣,最自然的描述應該是「讓這只狗坐下」。有研究者認為這是一個應該優(yōu)化的問題,模型應該更符...
IPMT:用于小樣本語義分割的中間原型挖掘Transformer
目前在計算機視覺取得的巨大進展在很大程度上依賴于大量帶標注的數據,然而收集這些數據是一項耗時耗力的工作。為了解決這個問題,通過小樣本學習來學習一個模型,...
一些大型文本到圖像模型基于用自然語言編寫的文本提示(prompt)實現了高質量和多樣化的圖像合成。這些模型的主要優(yōu)點是從大量的圖像 - 文本描述對中學到...
撫子的形狀瞬間變得不可描述起來。有沒有什么辦法,能不改變前景撫子的形象,只是拉伸背景的天空呢?也許你會想到萬能的神經網絡。但早在神經網絡火遍大江南北之前...
以一定角度進入鏡頭的光線會導致光線在圖像平面上形成不斷擴大的彌散圓軌跡。如圖2所示,這可能會導致擴大的光線軌跡影響任何試圖成像的點光源。在圖2頂部,彗差...
鏡頭鏡片一般有球面和非球面兩種,球面鏡片因其具有固有球差、像散、場曲,使得畫面的清晰度不高,尤其是畫面邊緣甚至會出現虛化等問題。相比之下,非球面鏡片改善...
當UNet與HRNet碰撞會產生怎樣的火花?U-HRNet不做選擇
U-Net在一定程度上緩解了上述兩個問題。然而,在U-Net中,每個階段只保留一個分辨率,不同尺度之間沒有融合,只有與殘差分支合并。作者認為,HRNet...
雙目視覺經典視差優(yōu)化算法:Fast Bilateral-Space Stereo
事實上,這些指標都在強調視差圖在視差方向上的準確性,卻沒有怎么強調視差圖與原圖之間的貼合性——或者說,它們都在強調Z方向的準確性,卻沒有重視其在X/Y方...
想要直接訓練一個text-to-3D的模型非常困難,因為DALL-E 2等模型的訓練需要吞噬數十億個圖像-文本對,但三維合成并不存在如此大規(guī)模的標注數據...
NVIDIA 與領先的硬件、軟件和 OEM 系統(tǒng)合作伙伴協(xié)作,擴展 RTX 平臺的使用范圍,使平臺能夠以用戶所需的外形規(guī)格應對要求非常嚴苛的視覺計算工作...
上圖中的人和椰子樹,人在前,椰子樹在后,最下方是雙目相機中的成像。其中,右側相機成像中人在樹的左側,左側相機成像中人在樹的右側,這是因為雙目的角度不一樣。
視覺SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的關鍵是建立圖像間魯棒的特征點匹配關系,其決定著攝像機運動參數...
該模塊通過注意力機制建立起文本和圖像之間的關系,使用文本token序列表示 作為Query,使用圖像的區(qū)域表示 作為Key和Value,最終得到文本...
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