视觉transformer

AI视频自动剪辑的核心原理

以下是其技术实现的分层解析：1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“，需从视频中提取关键信息：视觉分析：场景分割：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

书籍：MachineLearning:FromtheClassicstoDeepNetworks,Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis

·2025-03-25 13:51

腾讯混元 T1 正式发布：混合架构重塑推理模型范式，解码速度提升 2 倍

在AI模型性能竞赛持续升温的背景下，腾讯于3月21日正式推出自研深度思考模型混元T1正式版，以行业首创的Hybrid-Mamba-Transformer融合架构，重新定义了大模型的推理效率与应用边界。

未来智慧谷·2025-03-25 13:48

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏链接：自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10

赛卡·2025-03-25 12:11

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel的形式实现并演示人工智能与深度学习的核心算法和概念，让初学者可以动手操作并理解AI的运行原理，包括矩阵乘法、MLP、RNN、Transformer

小众AI·2025-03-25 09:14

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练（三）模型推理六、YOLO的应用领域大放异彩（一）安防监控（二）自动驾驶（三）工业检测（四）无人机领域七、总结与展望一、从神奇的AI应用说起在科

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

java:实现设置闪烁的标题栏（附带源码）

通过在一定时间间隔内不断更新窗体的标题文字或颜色，使标题栏呈现闪烁效果，不仅能够提升界面的动态感，还能为用户提供视觉上的反馈。本项目旨在使用JavaSwing实现一个闪烁的标题栏效果。

Katie。·2025-03-25 07:03

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

鸿蒙开发新利器（一）：封装主题工具

一个好看又风格统一的主题，不仅能让应用在视觉上超吸睛，还能让用户对应用更有认同感和归属感。

柳中仙·2025-03-25 01:17

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

2023行业调查报告显示：92%学习者停滞在微调阶段，核心痛点集中在：论文看不懂：Transformer源码像天书环境配不好：CUDA版本冲突天天报错算力不够用：

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

项目管理软件的十大核心功能，一文解读！

甘特图甘特图是在视觉上查看项目进度的最佳工具之一。通过条形图的方式来显示项目时间安排，使项目经理可以清晰地看到任务的起始和结束日期。

·2025-03-25 00:33

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

以下是其关键技术及自动驾驶架构的演进分析：一、MindVLA的关键技术端到端+VLM双系统架构采用“视觉-语言-行为”（VLM）融合的端到端模型，直接从原始传感器数据生成驾驶决策，减少传统模块化流程的延迟和信息损失

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

万字长文总结多模态大模型后训练

由于我们的世界本质上是多模态的，包括视觉、听觉和文本等数据，

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

灵活运用HarmonyOS NEXT布局管理器，实现完美的自适应布局

灵活运用HarmonyOSNEXT布局管理器，实现完美的自适应布局在多设备和多样化的屏幕尺寸环境中开发应用时，创建一个既能适应不同屏幕尺寸又能保持良好视觉效果的布局至关重要。

·2025-03-24 20:54

深入探索HarmonyOS NEXT自定义组件与样式，提升应用个性化水平

本文将详细介绍如何从零开始构建自定义组件，并探讨如何利用样式系统来统一整个应用的视觉风格。我们将重点介绍API12版本中支持的功能和技术，帮助开发者提升应用的个性化水平。

·2025-03-24 20:23

Python如何实现粒子效果如烟雾、火焰、雨滴等.

这个系统允许开发者创建各种动态的视觉效果，如烟雾、火焰、雨滴等。下面我将详细介绍如何在Panda3D中添加一个简单的粒子效果。步骤1:准备粒

openwin_top·2025-03-24 19:03

前端高级 CSS 用法实战指南

前端高级CSS用法实战指南CSS的高级用法能显著提升开发效率、优化页面性能并实现复杂的视觉效果。

Real Man★·2025-03-24 18:55

OpenCV 基础模块 Python 版

Scalar/Point）│└─imgproc：图像处理流水线（滤波→变换→检测）├─交互层│├─highgui：GUI与媒体I/O（显示/捕获/交互）│└─video：视频分析（运动检测/目标跟踪）├─3D视觉层

ice_junjun·2025-03-24 15:31

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

目前常用的机器视觉工具库总结，选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。

以下是常用机器视觉工具的总结，包括它们的特点、优点、缺点和是否付费：1.Halcon特点：由MVTec公司开发，专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。

yuanpan·2025-03-24 12:41

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

UI/UX设计服务行业分析

行业现状UI（用户界面）设计关注用户与产品交互的界面设计，包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合，旨在提供用户友好的界面，使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。

LPiling·2025-03-24 09:40

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。

DoYangTan·2025-03-24 08:57

194.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解效果预览1.交互反馈系统概述1.1反馈类型//反馈类型定义interfaceFeedbackTypes{visual:boolean;//视觉反馈

·2025-03-24 07:29

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下：相同点架构基础：都以Transformer架构为基础进行开发。

alankuo·2025-03-24 06:16

神经网络中层与层之间的关联

BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM，如文本生成）2.4Transformer

iisugar·2025-03-24 06:40

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod

骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod

Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer

dkgee·2025-03-23 18:22

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

SLAM十四讲【一】基本概念

SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】视觉里程计

略知12·2025-03-23 11:33

Opencv之计算机视觉一

一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。

闭月之泪舞·2025-03-23 11:31

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

【地图 Map3d】——2

但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？

花花 Show Python·2025-03-23 09:15

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

Python预训练模型实现俄语音频转文字

importtorchimportlibrosafromtransformersimport

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

（二）前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

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