多模态目标检测第7页

苹果推出新型开源AI图像编辑模型“MGIE”；可汗学院辅助学习的GPT,Prompt 质量非常高

MGIE，全称MLLM-GuidedImageEditing，依赖于多模态大型语言模型（MLLM）来解释用户指令，并执行精细的像素级编辑操作。

go2coding·2024-02-08 22:07

明天开课 | 第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑网络（cerebralnetwork）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。

茗创科技·2024-02-08 20:12

YOLO系列详解：YOLOv1至YOLOv5

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，它以其快速和准确性而闻名。它最初由JosephRedmon等人在2016年提出，并随着时间的推移，经历了多次迭代和改进。

摆烂大大王·2024-02-08 19:17

深度学习上采样算子

任务：超分，目标检测。2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。

noobiee·2024-02-08 16:03

YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-08 16:33

YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列是一系列实时目标检测算法，由JosephRedmon等人提出，以其速度快和准确率高而闻名。

Y T·2024-02-08 13:50

【多模态大模型】GLIP：零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型

GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型？统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文：https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码：https://github.com/microsoft/GLIP核心

Debroon·2024-02-08 11:34

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（6）目标检测

目标检测是CV中的重要场景。在图像中定位感兴趣的目标，准确判断每个目标的类别，并给出每个目标的边界框。上图是目标检测的典型应用案例。目标检测的难点是小目标的高精度检测。

giszz·2024-02-08 11:19

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（4）CV的六大场景

分别是：图像分类、图像重建、目标检测、图像搜索、图像分割、目标动向监测。

giszz·2024-02-08 11:18

【多模态】27、Vary | 通过扩充图像词汇来提升多模态模型在细粒度感知任务（OCR等）上的效果

论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModels代码：https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary出处：旷视时间：2023.12一、背景当前流行的大型视觉-语言模型LargeVision-LanguageModels(LVLMs)一般都使用共享的visionvocabulary，这个词

呆呆的猫·2024-02-08 08:19

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析

OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言

kadog·2024-02-08 07:14

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

chriss854·2024-02-08 06:55

使用yolo训练自己的模型

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种用于目标检测的深度学习模型，旨在实时检测图像或视频中的多个对象。

王红臣同学·2024-02-08 02:09

为什么大模型需要向量数据库？

比如：爆火的Google大模型Gemini1.0原生支持的多模态，在预训练的时候就是把文本、图片、音频、视频等多模态先进行token化，然后构建一维的“语言”序列，再进行向量化，实现了原生多模态的支持。

Python算法实战·2024-02-08 01:30

攒波人品！我把整个秋招 NLP 算法岗的面经都在这里分享了！

首先感谢组织AI算法岗的交流会，我从中收获很多，也有机会分享我的秋招面试的经历，我投的岗位比较杂，主要是NLP，也包括一些多模态、大模型、推荐相关的岗位，最终拿到了腾讯、顺丰、平安金服和迪

Python算法实战·2024-02-08 01:29

yolov8使用旋转框自己做数据集检测

主要在数据集制作，训练的步骤和目标检测是一样的1.数据集标注主要使用rolabelimg工具，这个工具不能在线安装得下载源代码然后运行标注好数据保存会是一个xml文件2.把xml文件转换成dota的xml

初学者5213·2024-02-07 22:35

MGIE官网体验入口苹果多模态大语言模型AI图像编辑工具在线使用地址

MGIE是一项由苹果开源的技术，利用多模态大型语言模型（MLLMs）生成图像编辑指令，通过端到端训练，捕捉视觉想象力并执行图像处理操作，使图像编辑更加智能、直观。

Kavaj·2024-02-07 21:02

【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战

1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。

Sciengineer-Mike·2024-02-07 20:19

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。在图像分类的基础上(Imageclassification)的基础上，除了判断图像中的物体类别是什么，还需要给出其在图像中的位置，我们成为分类和定位的问题（Classificationandlocalizatio

Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑网络（cerebralnetwork）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。

茗创科技·2024-02-07 13:25

51-11 多模态论文串讲—VLMo 论文精读

VLMo:UnifiedVision-LanguagePre-TrainingwithMixture-of-Modality-Experts(NeurIPS2022)VLMo是一种多模态Transformer

深圳季连AIgraphX·2024-02-07 13:59

51-10 多模态论文串讲—ALBEF 论文精读

今天我们就来过一下多模态的串讲，其实之前，我们也讲了很多工作了，比如说CLIP，还有ViLT，以及CLIP的那么多后续工作。

深圳季连AIgraphX·2024-02-07 13:29

训练版paddleOCR代码讲解修改

//paddlepaddle.org.cn/whl/stable.htmlLookinginlinks:https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html训练det目标检测

枭玉龙·2024-02-07 12:38

MoE-LLaVA:具有高效缩放和多模态专业知识的大型视觉语言模型

大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解和交互。

deephub·2024-02-07 11:01

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

加入DCNv4结合[email protected]由原始的0.682提升至0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

加入自研CPMS注意力[email protected]由原始的0.682提升至0.6891.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等

AI小怪兽·2024-02-07 11:44

OpenPCDet 踩坑实录

在了解自动驾驶中的环境感知，看了些基于点云的目标检测，想看看具体有怎样的效果，于是选择OpenPCDet这个看起来集成方法又多，文档又全的开源项目，此处为GitHub地址。

Snape_·2024-02-07 10:38

模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega

文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps

清风2022·2024-02-07 10:35

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAHead，该检测头为我独家全网首发，本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头，其核心在于优化卷积核的工作方式，特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

PaddleDetection学习5——使用Paddle-Lite在 Android 上实现实时的人脸检测（C++）

Paddle-Lite-Demo2.2运行face_detection_demo项目3使用Opencv对后处理进行优化4开启手机摄像头进行人脸检测1环境准备参考前一篇在Android上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能

waf13916·2024-02-07 07:38

人工智能|深度学习——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统

代码下载：基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。

博士僧小星·2024-02-07 05:25

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

浅谈计算机视觉中的Transformer摘要：1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

深度学习的进展

目标检测：RCNN系列（FastRCNN、Fas

李建军·2024-02-07 01:20

眸思MouSi：“听见世界” — 用多模态大模型点亮盲人生活

文章目录1.Introduction1.1APP细节展示2.Demo2.1论文链接2.2联系方式3.Experiment3.1多专家的结合是否有效？3.2如何更好的将多专家整合在一起？Reference让盲人听见世界，复旦眸思大模型打破视觉界限，用科技点亮新生活1.Introduction在这个世界上，视力是探索万物之美、与有灵万物互动的重要感官。而在中国，约有1700多万视力障碍者，相当于每10

猛码Memmat·2024-02-06 23:33

CodeFuse-VLM 开源，支持多模态多任务预训练/微调

CodeFuse-MFT-VLM项目地址：https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-MFT-VLMCodeFuse-VLM-14B模型地址：CodeFuse-VLM-14BCodeFuse-VLM框架简介随着huggingface开源社区的不断更新，会有更多的visionencoder和LLM底座发布，这些visionencoder和LLM底座都有各自的强项，

CodeFuse·2024-02-06 22:37

【多模态MLLMs+图像编辑】MGIE：苹果开源基于指令和大语言模型的图片编辑神器（24.02.03开源）

项目主页：https://mllm-ie.github.io/论文:基于指令和多模态大语言模型图片编辑2309.GuidingInstruction-basedImageEditingviaMultimodalLargeLanguageModels

曾小蛙·2024-02-06 20:52

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov4目标检测

目录效果项目代码下载效果项目代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Drawing;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Windows.Forms;namespaceOpenCvSharp_DNN

乱蜂朝王·2024-02-06 18:58

目标检测(五)：用个人数据集实现SSD-Pytorch的训练与预测

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：修改`config.py`文件step4：运行`train.py`文件步骤3：预测step5：修改根目录下`ssd.py`文件step6：修改nets目录下`ssd.py`文件step7：运行`pr

犬冢紬希·2024-02-06 17:33

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

PyTorch可以用于以下领域：计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生

心安成长·2024-02-06 14:04

大模型 AI Agent 详细介绍

这些AI代理利用了大规模的语言模型（如GPT-3、BERT、T5等）或其他类型的模型（如图像识别模型、多模态模型等）来模拟人类行为和决策过程。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-06 13:19

C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测

目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时，要注意输入的提示词的格式，类

天天代码码天天·2024-02-06 13:19

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力。一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。

代码讲故事·2024-02-06 10:30

YOLO-World——超级轻量级开放词汇目标检测方法

前言目标检测一直是计算机视觉领域中不可忽视的基础挑战，对图像理解、机器人技术和自主驾驶等领域具有广泛应用。随着深度神经网络的发展，目标检测方面的研究取得了显著进展。

知来者逆·2024-02-06 10:28

YOLO终结者？百度最新RT-DETR：114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8！

Kissrabbit编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/626659049点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测

自动驾驶之心·2024-02-06 10:14

目标检测YOLO实战应用案例100讲--一文详解目标检测相关知识（最全系列）

林聪木·2024-02-06 10:39

目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型

目录1.YOLOv8的新特性2.如何使用YOLOv8？3使用YOLOv8训练模型4.验证训练集5.测试训练集6.测验其他图片7其他问题参考：1.YOLOv8的新特性Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。它被构建为用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。2.如何使用YOLOv8？要充分发挥YOLOv8的潜力，需要从存储库和ultralytics包中安装要求。要安装要

proing·2024-02-06 07:38

万年枝·2024-02-06 06:29

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

Multi-ModalPretrainingObjectives4.TransfertoDowntasks转换到下游任务实验预训练数据集实验细节在下游任务上的Evaluationconclusion摘要本文旨在建立一个通用的多模态基础模型

万年枝·2024-02-06 06:59

互联网加竞赛基于深度学习的目标检测算法

文章目录1简介2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

Mr.D学长·2024-02-06 06:15

RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-06 01:20

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