Towhee

ubuntu 安装 towhee

安装Towheepip3installtowhee如果你想在towhee中安装模型pip3installtowhee.models打开python终端python3引入towhee数据转换是Towhee
MonkeyKing_sunyuhua·2023-11-23 14:05

《向量数据库指南》——用Milvus cloud搭建聊天机器人

那么，如何让这个应用程序开发变得易于管理及更好理解，那就需要借助Towhee（https://towhee.io/）了。
LCHub低代码社区·2023-10-06 10:48

用AI原生向量数据库Milvus Cloud 搭建一个 AI 聊天机器人

文档存储机器人需要存储文档块以及使用Towhee提取出的文档块向量。在这个步骤中，我们需要用到Milvus。
LCHub低代码社区·2023-10-03 08:43

手把手教你用 Milvus 和 Towhee 搭建一个 AI 聊天机器人

那么，如何让这个应用程序开发变得易于管理及更好理解，那就需要借助Towhee（https://towhee.io/）了。
LCHub低代码社区·2023-10-02 15:17

手把手教你用 Milvus 和 Towhee 搭建一个 AI 聊天机器人！

那么如何让这个应用程序开发变得易于管理及更好理解，那就需要借助Towhee（https://towhee.io/）了。
·2023-09-27 13:39

使用towhee向milvus插入数据后Number of data inserted is 0问题

使用的程序片断如下所示：......112p_insert=(113pipe.input('img_path')114.map('img_path','img',ops.image_decode('rgb'))115.map('img','vec',ops.image_embedding.timm(model_name=MODEL,device=DEVICE))116.map('vec','vec
ygd11·2023-09-15 09:41

资源类❀超实用学术必备的论文学习网站和英文论文编写，人工智能学习网站（免费）

AI总结3.文献翻译3.1.DeepL4.论文撰写4.1.Grammarly/prowritingaid4.2.Ginger4.3.PrepostSEO5.编码学习网站5.1.W3Schools5.2.towhee6
夏天｜여름이다·2023-06-21 16:20

Towhee 每周模型

本周将继续推荐5个视频领域的SoTA模型：MPViT通过多嵌入和多路径探索多种视觉任务、BridgeFormer利用别样的选择题训练方式加速视频文本检索、SVT用自蒸馏让视觉Transformer训练摆脱对比学习、CoFormer融合动作分类和物体检测来识别视频中的情境、ActionCLIP用检索任务开拓动作识别新思路。如果你觉得我们分享的内容还不错，请不要吝啬给我们一些免费的鼓励：点赞、喜欢、或
·2023-06-19 17:54

Towhee 每周模型

周报出品人：Towhee技术团队本周我们分享5个视频相关的AI模型：轻便好用的视频动作识别模型系列MoViNets、实现文本与视频跨模态搜索的CLIP4Clip、比CLIP4Clip更好的视频检索模型DRL
·2023-06-19 17:54

超越 ChatGPT，GPT-4 将成为下一个“顶流”？

出品人：Towhee技术团队从2022年底开始预热，智能对话机器人ChatGPT（即GPT3.5）成功地又一次掀起了人工智能的热潮。除了AI相关的从业者以外，如今ChatGPT已是家喻户晓。
·2023-06-16 14:54

Video-LLaMA 开源，大语言模型也能读懂视频了！

出品人：Towhee技术团队作者：张晨架构Video-LLaMA旨在使冻结的LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。
·2023-06-15 16:50

YOWOv2：优秀的实时视频动作检测框架

出品人：Towhee技术团队顾梦佳为时空动作检测任务设计实时框架仍然是一个挑战。YOWOv2提出了一种新颖的实时动作检测框架，利用三维骨干和二维骨干进行准确的动作检测。
·2023-06-15 15:41

从零到一，教你搭建「CLIP 以文搜图」搜索服务（二）：5 分钟实现原型

Notebook链接https://github.com/towhee-io/...这里我们选取“搜萌宠”这个小例子：面对成千上万的萌宠，帮助用户在海量的图片中快速找到心仪的那只猫咪或修勾~让我们来看看做这样一个原型都需要些
·2023-06-13 15:35

Unlimiformer:用搜索的思路来处理注意力机制长度限制

出品人：Towhee技术团队作者：王翔宇Transformer模型是一种非常强大的序列建模工具，但由于其注意力操作的复杂性，它在处理长序列时受到了限制。
·2023-06-07 22:24

超越 ChatGPT，GPT-4 将成为下一个“顶流”？

出品人：Towhee技术团队从2022年底开始预热，智能对话机器人ChatGPT（即GPT3.5）成功地又一次掀起了人工智能的热潮。除了AI相关的从业者以外，如今ChatGPT已是家喻户晓。
Zilliz Planet·2023-04-14 10:51

以图搜图服务快速搭建

以图搜图就可以很好的帮助解决这个问题，通过Towhee（resnet50模型）+Milvus如何实现本地环境搭建以图搜图。
AndCo·2023-04-09 12:46

towhee+elasticsearch实现本地以图搜图

towhee-img-searchtowhee+elasticsearch实现本地以图搜图github地址：https://github.com/xjhqre/towhee-img-searchelasticsearch
xjhqre·2023-04-09 12:45

EfficientFormer 提升速度的同时保持性能，使 ViT 在移动端成为可能

出品人：Towhee技术团队顾梦佳由于大量的参数和其模型设计（注意力机制），基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。
·2023-02-23 19:59

【AAAI 2023】针对视频分类的知识迁移

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳从与任务无关的预训练深度模型中为下游任务转移知识是计算机视觉研究中的一个重要课题。随着计算能力的增长，现在已经有了大规模的开源视觉语言预训练模型和大量的数据。
·2023-02-23 19:24

【NeurIPS 2022】视频动作识别，AFNet 用更低的成本接收更多数据

出品人：Towhee技术团队顾梦佳为了避免大量的计算，现有的视频动作识别方法通常会采样几帧来表示每个视频，然而这往往会限制识别的性能。
·2023-02-22 19:28

MAR：针对动作识别的视频掩码建模

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳视频识别的标准方法通常会对完整的视频输入进行操作，这往往会由于视频中广泛存在的时空冗余导致效率低下。
·2023-02-22 19:58

新型掩码自编码器 AdaMAE，自适应采样

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳MaskedAutoencoders(MAEs)通过从可见数据的token重建带掩码的输入数据，学习图像、文本、音频、视频等的通用表征。
·2023-02-22 15:39

SparK 用稀疏掩码为卷积设计 Bert 预训练

出品人：Towhee技术团队顾梦佳稀疏掩码建模(SparK)是第一个BERT-style的预训练方法，无需修改主干即可直接在任何卷积网络上，克服了它们无法处理不规则的掩码输入。
·2023-02-21 15:24

Transformer 再添一员，比 Swin 更强的 DiNAT

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳在视觉领域，除了常规Transformer的持续发展，分层的Transformer结构也因为其性能和易集成性获得了极大的关注。
·2023-02-21 15:23

【ECCV 2022】TeSTRa：稳定的流式视频识别

出品人：Towhee技术团队顾梦佳流式视频识别视频会关注每一个视频帧中的对象及其行为。一个好的流式识别模型可以捕获视频的长期动态和短期变化。
·2023-02-21 15:17

PMR 提取视频特征，理解上下文

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳视频理解包括许多有趣的任务理解空间和时间信息，其中最具挑战性的问题之一就是特征提取。
·2023-02-20 20:29

【NeurIPS 2022】视频动作识别，AFNet 用更低的成本接收更多数据

出品人：Towhee技术团队顾梦佳为了避免大量的计算，现有的视频动作识别方法通常会采样几帧来表示每个视频，然而这往往会限制识别的性能。
·2023-02-20 16:43

BATMAN：将双边注意力用于视频对象分割

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳视频对象分割(VideoObjectSegmentation，VOS)是视频理解的基础。
·2023-02-17 18:09

DiT：Transformers 与扩散模型强强联手

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳扩散模型在图像生成领域有着难以撼动的地位，而其通常都选择了卷积U-Net作为主干模型。
·2023-02-17 12:26

SVFormer：走进半监督动作识别的视觉 Transformer

出品人：Towhee技术团队顾梦佳半监督学习（SSL）的动作识别是一个关键的视频理解任务，然而视频标注的高成本加大了该任务的难度。
·2023-02-17 11:22

DAAM：首次利用视觉语言学解释大型扩散模型

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳大规模扩散神经网络代表了文本到图像生成的一个重要里程碑，但它们仍然缺乏可解释性分析。
·2023-02-16 22:07

【ECCV 2022】高效视频学习框架 EVL，CLIP 助力视频识别

出品人：Towhee技术团队顾梦佳视频识别一直以端到端的学习范式为主，即首先使用预训练图像模型的权重初始化视频识别模型，然后用视频进行端到端训练。
·2023-02-16 22:03

DiffusionDet 用扩散模型解决目标检测

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳DiffusionDet是一个新的目标检测框架，将目标检测建模为从噪声框到目标框的去噪扩散过程。
·2023-02-06 15:20

MoBYv2AL ：结合 BOYL 和 MoCo 的主动学习算法

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳主动学习（AL），即查询学习，旨在从大量未标记的数据中抽取信息最丰富、最多样化的有效示例来查询它们的标签。
·2023-02-03 16:19

CMAE 结合对比学习和掩码，提高表征辨别力

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳掩码图像建模在各项视觉任务上都取得了可喜的成果，然而学习到的表征依然缺乏可辨别性。
·2023-02-02 18:33

CMAE 结合对比学习和掩码，提高表征辨别力

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳掩码图像建模在各项视觉任务上都取得了可喜的成果，然而学习到的表征依然缺乏可辨别性。
·2023-02-02 18:01

微软提出 TinyMIM，首次用掩码预训练改进小型 ViT

出品人：Towhee技术团队顾梦佳掩码图像建模（MIM）在预训练的大型视觉Transformer（ViTs）中表现强劲，然而实际生产中更实用的小模型却依然受益不显。
·2023-02-02 18:01

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳近年来以ConvNeXt为代表的现代ConvNets在各种视觉场景中都表现出了强大的性能。
·2023-01-31 20:43

MixMIM 创建混合图像，提出新型掩码方案

出品人：Towhee技术团队顾梦佳商汤和港中文联合提出一种简单但有效的掩码图像建模（MIM）方法MixMIM，通过创建混合图像利用BEiT和MAE的优点，又避免了它们的局限性。
·2023-01-31 19:12

SimMIM：更简单的掩码图像建模

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳掩码图像建模（MIM）通常会将输入token的随机子集替换为一个特殊的掩码符号，目的是从损坏的图像重建原始图像token。
·2023-01-30 19:33

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳近年来以ConvNeXt为代表的现代ConvNets在各种视觉场景中都表现出了强大的性能。
·2023-01-20 12:37

Transformer 再添一员，比 Swin 更强的 DiNAT

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳在视觉领域，除了常规Transformer的持续发展，分层的Transformer结构也因为其性能和易集成性获得了极大的关注。
·2023-01-19 17:39

光神经网络ONN：直接对光信号进行神经网络处理

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳光学成像通常用于工业界和学术界的科学和技术应用。光学神经网络(Opticalneuralnetworks，ONN)提供了一个在模拟、光学领域处理数据的平台。
·2023-01-18 14:17

CuPL 利用大规模的语言模型，更高效地生成提示

出品人：Towhee技术团队顾梦佳开放词汇模型（比如CLIP）在推理过程中对自然语言指定的任意一组类别进行分类，是一种很有前途的图像分类新范例。这种称为“提示”的自然语言通常由一组手写模板组成。
·2023-01-17 19:11

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘long‘

importnumpyasnpprint(np.long)在跑towhee官网案例里的clip4clip时居然报这个错了，但是网上的博客都是讲的没有np.integer这个属性别的博客中integer的解决方案应该和这个
最 上 川·2023-01-17 09:28

Mega 改进序列模型，引入移动平均捕捉时空依赖

出品人：Towhee技术团队顾梦佳Transformer注意力机制的设计包括弱归纳偏置和复杂的二次计算，限制了它对长序列建模的应用。
·2023-01-16 15:02

世界杯来了，让 Towhee 带你多语言「以文搜球」！

在这样一场球迷的盛宴中，不如让Towhee带你「以文搜球」，一览绿茵场上足球战将们的风采吧～「以文搜球」是跨模态图文检索的一部分，如今最热门的跨模态图文检索模型莫过于CLIP，关于模型的原理详解和相关使用教程
·2023-01-13 17:05

EfficientFormerV2 加速 ViT，更高效的移动端视觉模型

EfficientFormerV2加速ViT，更高效的移动端视觉模型出品人：Towhee技术团队顾梦佳EfficientFormerV2仿造卷积结构的MobileNet，对transformers进行一系列针对移动端加速的设计和优化
·2023-01-13 17:02

CLIPPO：纯图像的 CLIP，参数减半且更强大！

出品人：Towhee技术团队张晨、顾梦佳多模态模型变得越来越有效，部分原因在于统一的组件，例如Transformer架构。然而，多模态模型仍然经常包含许多特定于任务和模态的部分和训练过程。
·2023-01-12 19:23

EfficientFormer 提升速度的同时保持性能，使 ViT 在移动端成为可能

出品人：Towhee技术团队顾梦佳由于大量的参数和其模型设计（注意力机制），基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。
·2023-01-12 19:22
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