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变化检测论文解读
【
论文解读
】Faster sorting algorithm
一、简要介绍基本的算法,如排序或哈希,在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长,这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展,但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里,论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点,论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后,论文训练了一个
合合技术团队
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2023-09-20 21:16
算法
人工智能
合合信息
论文解读
论文解读
| Transformer 原理深入浅出
Attention机制由Bengio团队于2014年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域。而Google提出的用于生成词向量的Bert在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升,Bert正是基于双向Transformer。Transformer是第一个完全依赖于Self-Attention来计算其输入和输出表示的模型,而不使用序列对齐的RNN或CNN。更准确的讲,Transformer由且仅由se
随时学丫
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2023-09-19 23:41
【
论文解读
】Faster sorting algorithm
一、简要介绍基本的算法,如排序或哈希,在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长,这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展,但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里,论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点,论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后,论文训练了一个
·
2023-09-19 12:47
算法人工智能
论文解读
| YOLO系列开山之作:统一的实时对象检测
原创|文BFT机器人01摘要YOLO是一种新的目标检测方法,与以前的方法不同之处在于它将目标检测问题视为回归问题,同时预测边界框和类别概率。这一方法使用单个神经网络,可以从完整图像中直接预测目标边界框和类别概率,实现端到端的性能优化。YOLO的速度非常快,基本模型每秒可以处理45帧图像,而快速版本每秒可处理155帧,同时仍然具有很高的准确率。虽然在定位方面可能会产生一些误差,但不太可能出现背景误报
BFT白芙堂
·
2023-09-18 23:39
YOLO
论文解读
| 基于视觉的水果采摘机器人识别与定位方法研究进展
原创|文BFT机器人01背景在复杂的农业环境中,利用机器视觉及其相关算法可以提高收割机器人的效率、功能性、智能化和远程互动性。对于水果采摘机器人系统来说,主要的挑战包括免提导航和水果定位,以及大多数果园中常见的崎岖地形和大型障碍物。这些挑战会在移动采摘机器人穿越地形时在其视觉系统中引起严重的振动,因此需要采用动态目标跟踪和自动图像去模糊算法。研究人员通过在视觉识别和位置检测方面取得进展来解决这些挑
BFT白芙堂
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2023-09-16 07:59
机器人
文章引言---森林干扰--isprs
1、面向土地利用
变化检测
的多算法土地利用变化被描述为人类如何使用地球表面的变化(例如,用于农业、种植园、牧场、管理的森林、保护、定居点或将其作为自然生态系统单独存在)。
凉风之林
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2023-09-15 06:52
森林生长
算法
其他
经验分享
Transformer Decoder详解
这两天在学习Transformer,看了李沐的
论文解读
和NLP从入门到放弃,看完这两个视频算是大致明白了Transformer的结构。
思考实践
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2023-09-15 03:48
#
深度学习疑难杂症
transformer
深度学习
人工智能
《论文阅读》常识感知的提示用于可控的同情对话生成 2023 AAAI
你是否也像我之前搜索
论文解读
,得到只是中文翻译的解读后感到失望?小白如何从零读懂论文?和我一起来探索吧!今天为大家带来的是《Commonsense-AwarePromptingforControlla
365JHWZGo
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2023-09-14 18:53
情感对话
论文阅读
常识知识
可控对话
共情对话生成
提示学习
数据库顶会 VLDB 2023
论文解读
:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
本文解读了新加坡国立大学马天白教授团队、字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议VLDB2023上的论文“StreamOps:Cloud-NativeRuntimeManagementforStreamingServicesinByteDance”,介绍字节跳动内部基于数万Flink流式任务管理实践所提炼出的一个流式任务运行时管控解决方案,有效解决流式作业运行期间
字节跳动云原生计算
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2023-09-14 06:39
flink
云原生
数据库
论文解读
| MVSNet:非结构化多视图立体的深度推理
原创|文BFT机器人这篇论文的题目是《MVSNet:DepthInferenceforUnstructuredMulti-viewStereo》。这是一篇关于深度学习在多视角立体视觉(MVS)中的应用的研究论文。MVS任务的目标是从多个视角的图像中还原出三维场景的深度信息,从而实现准确的三维重建。本文提出了一个名为MVSNet的深度学习架构,该架构能够实现端到端的深度估计,为MVS任务带来了显著的
BFT白芙堂
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2023-09-13 19:26
深度学习
Segment Anything Model(SAM)
论文解读
一、引言在这项工作中,作者的目标是建立一个图像分割的基础模型。也就是说,寻求开发一个提示模型,并使用一个能够实现强大泛化的任务在广泛的数据集上对其进行预训练。有了这个模型,使用即时工程解决新数据分布上的一系列下游分割问题。该计划的成功取决于三个组成部分:任务、模型和数据。为了开发它们,作者解决了以下关于图像分割的问题:1、什么任务可以实现zero-shot泛化?2、相应的模型体系结构是什么?3、哪
小小小~
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2023-09-13 09:47
Transformer
python
【AI理论学习】语言模型Performer:一种基于Transformer架构的通用注意力框架
语言模型Performer:一种基于Transformer架构的通用注意力框架Performer
论文解读
RegularAttentionMechanismFAVOR+:通过矩阵相关性实现快速注意力Attention
镰刀韭菜
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2023-09-12 10:26
深度学习与人工智能
自然语言模型
Transformer
Performer
注意力机制
核方法
高斯核
正交
【
论文解读
】元学习:MAML
一、简介元学习的目标是在各种学习任务上训练模型,这样它就可以只使用少量的训练样本来解决新任务。论文所提出的算法训练获取较优模型的参数,使其易于微调,从而实现快速自适应。该算法与任何用梯度下降训练的模型兼容,适用于各种学习问题,包括分类、回归和强化学习。论文中表明,该算法在few-shotimageclassification基准上达到了SOTA的性能,在few-shotregression上也产出
Scc_hy
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2023-09-12 06:57
深度学习
深度学习
人工智能
MetaLearning
元学习
算法
python
论文解读
| 用于3D对象检测的PV-RCNN网络原创
原创|文BFT机器人01背景本文的背景涉及到3D物体检测,这是一个在自动驾驶和机器人等领域应用广泛的重要问题。在这些领域,LiDAR传感器被广泛用于捕捉3D场景信息,生成不规则且稀疏的点云数据。这些点云数据提供了理解和感知3D场景的关键信息。然而,由于点云数据的不规则性和稀疏性,从中提取有用的特征并进行准确的物体检测是一项具有挑战性的任务。因此,本文提出了一种新颖的点-体积综合网络框架,旨在提高3
BFT白芙堂
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2023-09-12 06:51
3d
Side Window Filtering
论文解读
和C++实现
SideWindowFiltering刚开始看到这篇论文的时候,我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年CVPRoral且不是深度学习方向的,其核心贡献点就是:不管原来的滤波器保不保边,运用了side-window思想之后,都可以让它变成保边滤波!于是利用业余时间,参考作者开源的matlab代码,我用C++实现了一下Side-window盒子滤波,其他滤波器有时间再试下,下面是github
梁德澎
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2023-09-12 02:31
Distortion-Free Wide-Angle Portraits on Camera Phones
论文解读
一、背景手机端的摄像技术近年来发展迅猛,各大厂商都推出广角甚至超广角镜头的手机,广角镜头视野更广,尤其在合影时能够拍摄到更多的人,但是位于边缘的人像被投影到平面后明显能看到被拉伸变形,向两侧扩展,尤其是人脸更加的明显,这篇论文提出了一种新的方法让边缘人像不再畸变,拍照不用抢C位。透视投影(PerspectiveProjection)。从一个投射中心出发,把一个3D物体投在2D表面上。忠于透视原理,
JKANG94
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2023-09-11 08:01
计算机视觉
【多模态
论文解读
】Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation
AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillationName:ALBEFKeywords:Multimodal;ContrastiveLearning;KnowledgeDistillationYear:2021Source:NeurIPSPaper:https://arxiv.org/abs
Marlowee
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2023-09-09 15:45
文献阅读
NLP
计算机视觉
深度学习
人工智能
论文解读
| 基于中心的三维对象检测与跟踪
原创|文BFT机器人CenterPoint与传统基于框的3D物体检测器和跟踪器不同之处在于,它将3D物体表示、检测和跟踪为点,而不是使用边界框。这种方法具有几个优点,包括减少物体检测器的搜索空间,简化下游任务(如跟踪),并使设计比以前的方法快得多的有效的两阶段细化模块成为可能。此外,CenterPoint允许骨干网络学习物体的旋转不变性和它们相对旋转的旋转等变性。检测是一种简单的经过细化的局部峰提
BFT白芙堂
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2023-09-09 09:24
人工智能
架构简析| 一种Generative Agents
GenerativeAgents架构简析斯坦福《GenerativeAgents:InteractiveSimulacraofHumanBehavior》
论文解读
。
1m6
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2023-09-09 02:25
chatgpt
TTS | VocGAN声码器训练自己的数据集
原文VocGAN:AHigh-FidelityReal-timeVocoderwithaHierarchically-nestedAdversarialNetwork想要
论文解读
,请参考我的这篇文章~本博客主要包括以下内容
夏天|여름이다
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2023-09-08 18:29
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TTS
-
生成模型
-
-
项目复现
-
语音识别
GAN
论文解读
| KPConv——点云上的可形变卷积网络
原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文,作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi、Jean-EmmanuelDeschaud、BeatrizMarcotegui和FrançoisGoulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷
BFT白芙堂
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2023-09-08 08:20
网络
论文解读
| 点对照:3D点云理解无监督式预训练
原创|文BFT机器人《PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding》是一篇关于三维点云数据理解领域的研究论文,旨在提出一种无监督预训练方法,以改善对三维点云数据的理解。01背景三维点云数据是从传感器(如激光雷达或摄像头阵列)中采集的数据,用于表示三维空间中的物体和环境。这种数据在自动驾驶、机器人导航、建筑信息模
BFT白芙堂
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2023-09-08 08:48
深度学习
机器学习
人工智能
LLaMA(Open and Efficient Foundation Language Models )
论文解读
(二)
此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelspaperhttps://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf1训练样本Overall,ourentiretrainingdatasetcontainsroughly1.4Ttokensaftertokenization.Fo
晚点吧
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2023-09-07 20:51
llama
语言模型
人工智能
阴影去除模型CRFormer-学习笔记
论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.01600
论文解读
地址:Transformer去阴影!
欠我的都给我吐出来
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2023-09-06 22:51
论文解读
| 三维点云深度学习的综述
原创|文BFT机器人KITTI是作为基准测试是自动驾驶中最具影响力的数据集之一,在学术界和工业界都被广泛使用。现有的三维对象检测器存在着两个限制。第一是现有方法的远程检测能力相对较差。其次,如何充分利用图像中的纹理信息仍然是一个开放性的问题。多任务学习是三维目标检测的未来发展方向。有的学习了一个跨模态表示,以通过合并多个任务来实现最先进的检测性能。还有三维目标跟踪和场景流估计是一个新兴的研究课题得
BFT白芙堂
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2023-09-06 11:53
深度学习
人工智能
论文解读
| KPConv——点云上的可形变卷积网络
原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文,作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi、Jean-EmmanuelDeschaud、BeatrizMarcotegui和FrançoisGoulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷
BFT白芙堂
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2023-09-06 08:42
网络
2021-04-14
对LearningEffificientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming的
论文解读
论文提供了一种简单的方法来执行通道剪枝。
浮生_5d6d
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2023-09-06 07:34
【文生图系列】Denoising Diffusion Probabilistic Models
论文解读
文章目录扩散模型扩散过程反向过程优化目标训练过程参考此篇论文是DDPM的奠基之作,后续扩散模型相关论文都基本继承了前向加噪-反向降噪-训练这样的框架。论文全是公式,理解起来好难好难。【文生图系列】基础篇-马尔可夫链【文生图系列】基础篇-变分推理(数学推导)扩散模型扩散模型是扩散概率模型(diffusionprobabilisticmodel)的简称,它是一个参数化的马尔科夫链,使用变分推理进行训练
马鹤宁
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2023-09-03 21:52
文生图系列
机器学习
人工智能
深度学习
stable
diffusion
文生图
AIGC
计算机视觉
BERT
论文解读
: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(2018)
论文总结BERT模型的提出几乎就是针对于GPT的,文章实验部分主要就是在和GPT进行效果对比。因此,BERT模型总体上就是在GPT提出的基础上,进行了一部分创新和优化,提出了Bidirectional双向语言模型,预训练阶段采用遮罩语言模型(MaskedLM)。论文同时也进行了模型下游任务训练时feature-based和fine-tuning的对比分析。BERT模型的测试结果,有几个重要结论和启
响尾大菜鸟
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2023-09-03 08:14
bert
自然语言处理
深度学习
chatgpt
PointNet
论文解读
及代码详解
一、
论文解读
PointNet是第一个直接以三维点云作为输入的深度学习网络,点云的特点如下:#无序:无论点的顺序如何打乱,点云传达的内容不变。
三年级王垄翔
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2023-09-03 07:38
深度学习
pytorch
人工智能
【论文阅读】【金融】【经典
论文解读
】CAPITAL ASSET PRICES: A THEORY OF MARKET EQUILIBRIUM UNDER CONDITIONS OF RISK
文章目录前言文章结构与摘要论文正文与解读IIntroductionII.OPTIMALINVESTMENTPOLICYFORTHEINDIVIDUALTheInvestor'sPreferenceFunctionTheInvestmentopportunitycurveThePureRateofInterestIII.EQUILIBRIUMINTHECAPITALMARKETIV.THEPRICE
代码小叶
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2023-09-02 17:37
金融
论文笔记
使用 KeyValueDiffers 检测Angular 对象的变化
它允许组件在Angular检测到变化时执行自定义的
变化检测
逻辑。
X01动力装甲
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2023-09-02 07:06
Angular
前端
angular
论文阅读》用提示和释义模拟对话情绪识别的思维过程 IJCAI 2023
你是否也像我之前搜索
论文解读
,得到只是中
365JHWZGo
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2023-09-01 20:37
情感对话
论文阅读
ERC
对话情绪识别
提示学习
paraphrasing
【SCI征稿】3个月左右录用!计算机信息技术等领域均可,如机器学习、遥感技术、人工智能、物联网、人工神经网络、数据挖掘、图像处理
SCIE&EI【期刊简介】IF:1.0-2.0,JCR4区,中科院4区【检索情况】SCIE&EI双检,正刊【参考周期】期刊部系统内提交,录用周期3个月左右,走完期刊部流程上线【征稿领域】计算机信息技术在土地
变化检测
中的应用包括但不限于以下主题
WangUnionpub
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2023-09-01 17:57
期刊发表
人工智能
物联网
算法
网络
机器学习
数据挖掘
图像处理
计算机视觉每日论文速递[07.03]
麻烦关注一下哦(* ̄rǒ ̄)cs.CV方向,今日共计49篇[检测分类相关]:【1】AnIntegratedImageFilterforEnhancingChangeDetectionResults一种用于增强
变化检测
结果的集成图像滤波器作者
arXiv每日论文速递
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2023-09-01 16:38
KDD 2023 | 美团技术团队精选
论文解读
本文精选了美团技术团队被KDD2023收录的7篇论文进行解读,论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。ACMSIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,简称KDD)于1995年首次举办,自此成为数据挖掘领域的重要国际会议之一,也是研究数据挖掘和知识发现这一领域
美团技术团队
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2023-09-01 09:40
人工智能
算法
MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection
论文解读
MonoDETR
论文解读
abstract单目目标检测在自动驾驶领域,一直是一个具有挑战的任务。现在大部分的方式都是沿用基于卷积的2D检测器,首先检测物体中心,后通过中心附近的特征去预测3D属性。
CV矿工
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2023-09-01 08:34
目标检测
自动驾驶
目标检测
深度学习
判断java复杂对象的是否被修改
可以与你能想到的几乎任何类型的对象和任意深度嵌套发现两个对象之间的差异告诉你一切
变化检测
结果返回遍历树形结构形状的差异提供读写访问底层对象,让你不仅要提取改变的值,而且可
方璧
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2023-08-31 12:32
Generative AI 新世界 | 文生图(Text-to-Image)领域
论文解读
本期内容将进行文生图(Text-to-Image)方向的主要
论文解读
。变分自编码
亚马逊云开发者
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2023-08-30 09:06
人工智能
论文解读
《Adversarial training methods for semi-supervised text classification》
1背景1.1对抗性实例(Adversarialexamples)通过对输入进行小扰动创建的实例,可显著增加机器学习模型所引起的损失对抗性实例的存在暴露了机器学习模型的脆弱性和局限性,也对安全敏感的应用场景带来了潜在的威胁;1.2对抗性训练训练模型正确分类未修改示例和对抗性示例的过程,使分类器对扰动具有鲁棒性目的:正则化手段,提升模型的性能(分类准确率),防止过拟合产生对抗样本,攻击深度学习模型,产
系统免驱动
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2023-08-30 05:37
人工智能
angular
变化检测
策略
每次
变化检测
以后,都会触发ngDoCheck钩子函数,紧跟在ngOnChanges和ngOnInit之后运行。
前端小白的摸爬滚打
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2023-08-30 03:30
论文解读
| ScanNet:室内场景的丰富注释3D重建
原创|文BFT机器人大型的、有标记的数据集的可用性是为了利用做有监督的深度学习方法的一个关键要求。但是在RGB-D场景理解的背景下,可用的数据非常少,通常是当前的数据集覆盖了一小范围的场景视图,并且具有有限的语义注释。为了解决这个问题,本文介绍了一个ScanNet的大规模室内场景3D重建和语义分割数据集。该数据集包含1513个室内场景的2.5M视角,具有3D相机姿态、表面重建和语义分割的注释。并且
BFT白芙堂
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2023-08-29 07:20
3d
论文解读
| OmniObject3D:用于逼真感知、重建和生成的大词汇量3D对象数据集
原创|文BFT机器人这篇论文的主要目标是介绍和探索OmniObject3D数据集,该数据集包含大量真实扫描的3D物体,涵盖了190个类别,提供了多种丰富的注释,包括纹理3D网格、采样点云、多视图图像等。作者将OmniObject3D应用于多个3D视觉任务,包括交叉场景的新视角合成、神经表面重建和3D物体生成,并通过实验展示了数据集在这些任务中的效果和应用。01OMNIOBJECT3D数据集论文首先
BFT白芙堂
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2023-08-29 07:20
3d
论文解读
:PeSTo:用于精确预测蛋白质结合界面的无参数几何深度学习
Title:PeSTo:parameter-freegeometricdeeplearningforaccuratepredictionofproteinbindinginterfaces期刊:naturecommunication分区:一区影响因子:16.6webserver:tPestoGithub:GitHub-LBM-EPFL/PeSTo摘要蛋白质是生命的重要分子组成部分,由于其特定的分子
YZT8848
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2023-08-29 06:31
生信
深度学习
人工智能
【OpenVI—
论文解读
系列】达摩院快速动作识别TPS ECCV论文深入解读
一、背景许多工作尝试对时空自注意力进行分解,例如ViViT和Timesformer。这些方法虽然减小了计算复杂度,但会引入额外的参数量。本文提出了一种简单高效的时空自注意力Transformer,在对比2DTransformer网络不增加计算量和参数量情况下,实现了时空自注意力机制。并且在Sthv1&Sthv2,Kinetics400,Diving48取得了很好的性能。文章已被ECCV2022录用
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2023-08-28 19:27
python 图像
变化检测
_使用霍夫变换和OpenCV以及Python实现形状的检测
原标题:使用霍夫变换和OpenCV以及Python实现形状的检测今天,我们将学习如何借助称为霍夫变换的技术来检测图像中的直线和圆。在开始对图像应用霍夫变换之前,我们需要了解霍夫空间是什么,我们将通过示例的方式来学习。1、参数空间当我们处理图像时,我们可以想象图像是在某些x和y坐标上的2d矩阵,在此之下,一条线可以描述为y=mx+b但是在参数空间(我们将其称为霍夫空间)中,我可以代表与mvs相同的线
weixin_39618275
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2023-08-27 23:47
python
图像变化检测
【
论文解读
】CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet
25.jpg前言本文主要CNN系列
论文解读
——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。
Sunflow007
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2023-08-27 20:21
生成对抗网络GAN
论文解读
及原理分析
1.摘要解读作者提出了一个通过对抗性过程估计生成模型的新框架,在该框架中,将同时训练两个模型:生成模型G:捕捉数据分布。在统计学中,确定数据的分布就可以生成数据。判别模型D:估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据,还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。这在GAN的目标函数中可以明确体现,D会希望这个目标函数越大越好,G则希望该目标函
Annual Mercury
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2023-08-27 06:34
生成对抗网络
深度学习
人工智能
论文解读
:Bert原理深入浅出
摘取于https://www.jianshu.com/p/810ca25c4502任务1:MaskedLanguageModelMakedLM是为了解决单向信息问题,现有的语言模型的问题在于,没有同时利用双向信息,如ELMO号称是双向LM,但实际上是两个单向RNN构成的语言模型的拼接,由于时间序列的关系,RNN模型预测当前词只依赖前面出现过的词,对于后面的信息无从得知。那么如何同时利用好前面的词和
壹晴天
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2023-08-27 01:13
pytorch学习
bert
深度学习
自然语言处理
【
论文解读
】基于图的自监督学习联合嵌入预测架构
一、简要介绍本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法,而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA),这是一种用于从图像中进行自监督学习的非生成性方法。I-JEPA背后的idea很简单:从单个上下文块中,预测同一图像中不同目标块的表示。指导I-JEPA产生语义表示的核心设计选择是掩膜策略;具体来说,(a)预测图像中的几个目标块,(b)采样足够大规模的样本目标块
合合技术团队
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2023-08-26 17:10
学习
架构
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