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- 近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR[1]。 近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR[1]。
- 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。
- 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展，META的工作Segment Anything（SAM）[1]，就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。然而SAM在一些特定的分割任务中表现不佳，比如阴影检测和伪装物体检测。所以如何利用预训练的大模型去适配效果不佳的下游任务成为了一个有意义的研究方向。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展，META的工作Segment Anything（SAM）[1]，就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。然而SAM在一些特定的分割任务中表现不佳，比如阴影检测和伪装物体检测。所以如何利用预训练的大模型去适配效果不佳的下游任务成为了一个有意义的研究方向。
- 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。然而基于CNN网络架构的类MAE方式难以实现，受限于网络本身的特性。本文介绍ICLR2023的方法Spark，实现了基于CNN的MAE。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。然而基于CNN网络架构的类MAE方式难以实现，受限于网络本身的特性。本文介绍ICLR2023的方法Spark，实现了基于CNN的MAE。
- 前言最近的失业潮引起很多打工人的恐慌,特别是ChatGPT之类的生成式AI的推出,其智能程度和自主学习能力远程人们想象.加剧了大家的恐慌情绪,在裁员潮这个当口,纷纷引发各行各业的猜测--人工智能替代大部分岗位,而且有些行业甚至已经使用上了ChatGPT类的生成式AI进行替代人类的部分工作,比如前阵子传的沸沸扬扬的AI制图替代人工设计,而且相比人类设计师它还有出图快的优势.但是在于个性化的定制... 前言最近的失业潮引起很多打工人的恐慌,特别是ChatGPT之类的生成式AI的推出,其智能程度和自主学习能力远程人们想象.加剧了大家的恐慌情绪,在裁员潮这个当口,纷纷引发各行各业的猜测--人工智能替代大部分岗位,而且有些行业甚至已经使用上了ChatGPT类的生成式AI进行替代人类的部分工作,比如前阵子传的沸沸扬扬的AI制图替代人工设计,而且相比人类设计师它还有出图快的优势.但是在于个性化的定制...
- 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址： 作者简介：全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带） 一、卷积卷积（Convolution）这个名词最初来源于数学领域，指的是两个函数之间的一种数学运算，也称为函... 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址： 作者简介：全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带） 一、卷积卷积（Convolution）这个名词最初来源于数学领域，指的是两个函数之间的一种数学运算，也称为函...
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