《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第六篇 目标检测模型部署篇)
1.准备数据集2.数据预处理（可选）数据集成是将来自多个不同源的数据通过一定的思维逻辑或物理逻辑集成到一个统一的数据集合中。数据转换是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。即将数据类型转换/数据语义转换数据粒度转换等。数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格
多模态图像融合新突破！9种创新SOTA方案引爆顶会
在图像处理领域，想要更高效、准确的解决方法，我们可以考虑多模态图像融合。，每年的顶会论文数量也比较多这是因为它可以结合多个来源的图像数据，为我们提供更全面的信息，以此来提高图像处理任务的准确性和效率。这种技术的核心在于捕捉并整合各种图像数据中的互补信息，因此它不仅限于提升图像质量，还能在实际应用中解
HookNet- 用于病理全切片图像的多分辨率语义分割模型｜顶刊精析·24-08-08
今天分享的这篇文章是关于一种名为HookNet的新型语义分割模型，它专为病理学全切片图像设计，于2021年发表于《Med Image Anal》，目前IF=10.7。HookNet结合了编码器-解码器卷积神经网络的多个分支，通过不同分辨率的同心区域来捕获上下文信息和细节。这种模型通过一种称为“钩连”
Datawhale AI 夏令营 第五期-CV方向-Task1
基本概念：计算机视觉是研究如何让计算机能够像人类那样“看”的技术。基本流程：输入数据 —> 图像预处理 —> 进一步处理 —> 图像分析与理解主要CV技术：图像分类（Image Classification）、目标定位（Object Localization）、目标检测（Object Detecti
COLMAP进化版：Global Structure-from-Motion Revisited论文粗读（更新中）
从图像中恢复 3D 结构和相机运动一直是计算机视觉研究的长期焦点，被称为运动结构 （SfM）。这个问题的解决方案分为渐进式和全局式两种。到目前为止，最受欢迎的系统由于其卓越的准确性和鲁棒性而遵循增量范式，而全局方法的可扩展性和效率大大提高。在这项工作中，我们重新审视了全局 SfM 的问题，并提出 G
20240809 每日AI必读资讯
在多个数学基准测试中数学能力显著超越了开源模型包括Llama-3.1-405B，甚至超过了闭源模型 （包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro ）。大多数方法要么在图像的像素层面上逐步生成，要么通过先训练一个压缩图像的模型，再在低分辨率的图像上进行处理。-
智绘未来：深度解析【人工智能】、【机器学习】与【计算机视觉】的时代革命
随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在更多领域展现出其变革性的力量。然而，在享受技术带来的便利与创新的同时，我们也必须面对由此引发的伦理、法律与社会挑战。AI的发展不仅仅是技术的进步，更是人类社会的一次深刻变革。我们需要以开放的心态和严谨的态度，迎接AI时代的到来，确保其发展方向符合人类的
深扒国内EI会议出版社（IEEE,Springer等 ）检索概率
在选择参与EI会议时，研究者需要综合考虑出版社的声誉、会议的正规性、以及检索概率。不应轻信会议组织方的保证，因为出版社自己也无法100%保证检索结果。建议通过官方渠道获取信息，审慎评估会议的质量和可靠性，以确保自己的学术成果能够得到有效的展示和认可。同时，研究者应密切关注出版社的政策变动和EI数据库
高通AI Engine SDK（QNN）使用教程（环境配置、模型转换、量化、推理、分析）
高通AI Engine使用教程
CVPR 2024最佳论文分享┆EventPS: 基于事件相机的实时光度立体视觉
本文介绍了CVPR 2024的最佳论文提名，该论文利用事件相机的独特属性，实现了实时光度立体视觉。该算法在传统和深度学习领域均取得成功。配合高速转台数据采集和GPU优化，算法实现了每秒超30帧的实时表面法线重建。
Datawhale AI 夏令营 CV Task 1 笔记
使用F1score、MOTA指标来评估模型预测结果。对每个json文件得到两个指标的加权求和，最终得分为所有文件得分取均值。12其中，F1 Score是 Precision（精度）和 Recall（召回率）的调和平均值，专注于检测模型的准确性和完整性。
详解视觉Transformers
从2017年在《Attention is All You Need》中首次提出以来，Transformer模型已经成为自然语言处理（NLP）领域的最新技术。在2021年，论文《An Image is Worth 16x16 Words》成功地将Transformer应用于计算机视觉任务。从那时起，基
大模型 - 知识蒸馏原理解析
知识蒸馏通过教师模型提供的软标签引导学生模型，使得学生模型不仅关注硬标签的分类准确性，还能从软标签中学习更丰富的类别间关系，从而在模型压缩的同时尽量保留性能。这种方法特别适用于在资源受限的环境中部署高效的深度学习模型。
MimicMotion一张图片就可以生成小姐姐跳舞的视频，Windows一键运行包
最近，腾讯和上交大合作推出了一款名为MimicMotion的AI工具，简直是视频生成领域的一次重大突破。你只需提供一张姿态序列图片，MimicMotion就能生成细节丰富、逼真的人类动作视频，无论是舞蹈、运动还是日常活动，统统不在话下。
详细记录swfit微调interVL2-8B多模态大模型进行目标检测（附代码）
目标检测任务已经不是一个新鲜事了，但是多模态大模型作目标检测任务并不多见，本文详细记录swfit微调interVL2-8B多模态大模型进行目标检测的过程，旨在让更多人了解多模态大模型微调技术、共享微调经验。实际上，interVL2-8B多模态大模型在该任务上微调后的表现并不好。与此同时，我们还就电力
多光谱和高光谱及光谱仪成像原理
多光谱遥感涉及获取可见光、近红外、短波红外图像。多光谱图像捕获电磁光谱特定波长范围内的图像数据。捕获的不同材料在这些不同波长下反射和吸收不同。在这种成像方法中，可以通过在这些遥感图像中观察到的光谱反射特征来区分材料。高光谱遥感是一种分析宽光谱条带的技术，不仅仅是为每个像素分配原色，主要目标是从场景图
单目深度估计---- MiDaS DPT与Depth-Anything比较
DPT（Dense Predictive Transformers）与MiDaS都是深度学习模型，用于密集预测任务，如单目深度估计和语义分割。根据最新的研究和对比实验，DPT在多个方面展现出了对MiDaS的优势。：DPT-Hybrid与MiDaS相比，平均相对改进率超过了23%，
人脸操作：从检测到识别的全景指南
人脸操作技术从检测到识别，再到特征提取，涵盖了计算机视觉中多个重要方面。通过掌握这些技术，你可以在许多实际应用中实现人脸处理的功能，从而推动智能系统的应用和发展。希望本文能够帮助你更好地理解和应用人脸操作技术，为你在计算机视觉领域的探索提供有用的参考。
【计算机方向】中科院三区，最快1个月accept，还是非OA，速投！
总体来说，此期刊为SCI三区，IF：2.8，自引率较低，根据网友经验来看，最快1个月左右录用，最慢6个月左右录用，有该领域的作者可以投稿试试哦~~~知识工程、人工智能、专家系统、 大数据、自然语言处理、机器视觉、分析、 普适计算、人工智能计算模型、混合计算 智能系统、数据包络分析。物联网对各种物联网
