LLaVA-1.6：多模态AI新标准，中文零样本能力与低成本训练革命，性能全面超越Gemini Pro
在与前一版本LLaVA-1.5相比，LLaVA-1.6不仅在视觉细节捕捉、OCR能力和视觉对话方面取得了显著进步，还在多项国际评测中表现优异，全面超越了Gemini Pro等商业模型。特别值得一提的是，LLaVA-1.6展现了出色的中文零样本能力，即使用仅考虑英文多模态数据的模型，在中文多模态场景下
2024年6月计算机视觉论文推荐：扩散模型、视觉语言模型、视频生成等
6月还有一周就要结束了，我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。
使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪
粒子滤波是一种贝叶斯滤波方法，主要用于非线性、非高斯动态系统中的状态估计。它通过使用一组随机样本（称为粒子）来表示状态的后验概率分布，并通过这些粒子的加权平均来估计状态。
非极大值抑制详细原理（NMS含代码及详细注释）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）
【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型
本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性，希望引起读者重视，其次介绍了Qwen-VL的原理与模型结构，最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件，并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的Qwen-VL大模型服务端接口，并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用，希望大家能有
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第304期】Thu, 7 Mar 2024
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Thu, 7 Mar 2024Totally 67 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersDART: Implicit Doppler Tomography for Radar Novel Vi
OrangePi AI pro开发板首次上手体验目标检测实例，如此高效敏捷的开发方式令人震惊！
OrangePi AI pro 开发板
【飞桨AI实战】人像分割：手把手带你入门PaddleSeg，从模型训练、推理部署到应用开发
本文通过一个计算机视觉领域中最基础的任务之语义分割，带领大家熟悉百度PaddleSeg深度学习框架中的各种组件，覆盖了数据准备、模型训练评估、推理部署的全流程，最后通过应用开发实现了一个简单的前后端分离项目。
图形渲染在AI去衣技术中的奇妙之旅
接下来，AI会利用深度学习算法，根据大量的衣物数据样本，学习如何去除这些特征，这一过程就像是在脑海中构建起一座图书馆，书架上摆满了各种各样的衣物知识。然而，我们也应该警惕这项技术的双刃剑效应，确保它能够在尊重隐私和伦理的前提下，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。今天，我要和大家探讨的，是一个颇具争议
分享最好三款文献综述ai生成免费网站
综上所述，AIPaperPass在文献综述AI生成方面表现出色，具有高度的专业性和准确性，是首推的选择。而LitLit和Seamless也是值得尝试的学术写作平台，它们各自具有不同的特点和优势。AIPaperPass是AI原创论文写作平台，10分钟产出3万字，提供真实网络数据、图、表、公式、代码，不
人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）
另一方面，随着技术的不断进步和应用需求的不断增加，NLP和CV之间的交叉和融合也会逐渐增多。因此，未来几年内，企业和技术公司可能会更加注重NLP和CV技术的整合和创新。例如，NLP需要解决语言本身的复杂性和动态性，而CV需要处理图像和视频数据的多样性和不确定性。总之，未来几年内，NLP和CV之间的竞
OpenCV与AI深度学习｜16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏！)
本文将分享16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目。
图像风格迁移在AI去衣技术中的深度应用与探索
此时，可以利用图像风格迁移技术，将去除衣物后的图像与其他图像进行融合，生成具有新风格和内容的图像，从而保护人物的隐私。此时，可以利用图像风格迁移技术，将其他图像中的纹理或图案迁移到去除衣物后的图像中，以填补空洞并生成自然的去衣效果。通过图像风格迁移技术，可以对去除衣物后的图像进行细节优化，如色彩校正
AI辅写疑似度：学校是否会查？七个方面为你揭晓答案！
如果你担心AI辅写疑似度过高，可以采取以下策略和建议：合理使用引文和参考文献、避免大段引用、调整AI辅写工具设置以降低相似度、多次查重检测并修改、与导师或同学交流以获取意见和建议等。随着AI技术的发展，越来越多的人开始使用AI辅写工具来提高写作效率。然而，对于学校是否会查AI辅写的疑似度，很多人存在
【飞桨AI实战】交通灯检测：手把手带你入门PaddleDetection，从训练到部署
本次分享将带领大家从0到1完成一个目标检测任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleDetection为核心的飞浆深度学习框架进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望能为有类似项目需求的同学提供一点帮助。
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题。
了解人工智能的13个细分领域
在这些细分领域中，每一个领域都有着独特的应用场景和技术特点。而机器学习、深度学习、强化学习等技术则是AI领域中最重要的技术，在各种应用场景中发挥着至关重要的作用。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今最热门和前沿的技术之一，已经在各种领域发挥着越来越重要的作用。
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解
MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
【人工智能】机器学习算法综述及常见算法详解
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。逻辑函数，也称为�������sigmoid函数，是一条 S 形曲线，
