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人工智能大模型是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数十亿乃至数百亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能拟人的效果。现在大模型火的不行，项目中如果没有大模型好像都缺少点啥？没办法要跟着时代进步，最近研究了一下开源的通义千问大模型，翻阅了大量文档，记录一下使用心得。我使用的是通义千问Qwen-VL
Mistral Large 也通过微软的 Azure 平台提供，使得用户可以利用 Azure AI Studio 的交互式环境和 Azure Machine Learning 的机器学习服务来使用 Mistral Large 模型。这一成绩的取得，凸显了 Mistral Large 在处理复杂任务时的高效性和准确性。结合 Mistral AI 在 la Plateforme 上实施的输出内容限制模
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本文对transformers之pipeline的深度估计（depth-estimation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的使用计算机视觉中的深度估计（depth-estimation）模型，应用于3D建模、自动驾驶距离测算等。
Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection阅读笔记Abstract视觉异常检测，解决图像中偏离正常外观的区域分类和定位问题。一种流行的方法是在无异常图像上训练自动编码器，并通过计算输入图像和重建图像之间的差异来执行异常检测。这种方法假设自动编码器将无法准确重建异常区域。但在实际中，神经网络拟合能力太强，导致异常图像也能够被重建
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：新智元编辑：小咸鱼 好困 LRS【导读】近日，微软正式发布了一个新的计算机视觉基础模型Florence（佛...
IEEE GRSL期刊投稿经历
随着预训练的视觉语言模型(如CLIP)在视觉表征任务中的成功，将预训练的模型转移到下游任务已成为一个重要的范式。近年来，受自然语言处理(NLP)启发的提示调优范式在VL领域取得了重大进展。然而，之前的方法主要侧重于构建文本和视觉输入的提示模板，而忽略了VL模型与下游任务之间类标签表示的差距。为了解决这一挑战，我们引入了一种创新的标签对齐方法LAMM，该方法可以通过端到端训练动态调整下游数据集的类别
yolo算法
所有基准测试都是在80GB VRAM的A100 GPU上使用2B版本的SD3模型进行的，使用fp16精度和PyTorch 2.3。我们运行了10次管道推理调用，并测量了管道的平均峰值内存使用量和执行20次扩散步骤所需的平均时间。
Kolors 可以说是最近开源的文生图模型中最给力的一个了。从技术报告来看，改进也是很全面的，更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了，实测效果也确实很不错。在看到 Kling 视频生成的强大表现，不得不让人赞叹快手的技术实力。
（深度学习/计算机视觉/目标检测），毕设&课题｜毫米波雷达信号处理（目标检测、时频分析、分类与识别），mmyolo从环境部署到训练自己的数据集，手把手带你玩转YOLO系列开源工具箱—MMyolo！
本专栏搜集了CVPR 2024中与3D目标检测有关的论文，主要包括BEV检测、可见光与Lidar融合的检测、车道线检测等自动驾驶方面的研究，可以方便您跟踪该领域当下的热点问题。
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1 什么是 CNN2 输入层3 卷积层3.1 卷积操作3.2 Padding 零填充3.3 处理彩色图像4 池化层4.1 池化操作4.2 池化的平移不变性5 全连接层6 输出层
近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大地促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。本案例演示了如何在ImageN
然后在yolov5s.yaml中，在backbone把索引为4的层从C3 * 2修改为C2 * 2 ，因为yolov5s.yaml已经写明depth_multiple为0.33，0.33 * 6 约等于 2，所以第4层为：[-1, 6, C2, [256]]其实还有隐藏任务，就是去除了索引为7、8的层后，原来8层后面的索引也会改变的，这也是要注意的，特别是有concat的地方，更要注意了，这会在后
支持向量机（SVM）进行图像识别的完整过程，包括从获取并可视化MNIST数据集、进行数据标准化、划分训练和测试集、通过网格搜索优化SVM模型、评估模型性能到预测新图像的各个步骤，并在代码中添加了调试输出和计时器以便更好地跟踪和优化整个过程。
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