在广泛的视觉语言任务上取得了最先进的结果，例如图像文本检索（平均+2.7%recall@1)、图像字幕（CIDEr中+2.8%）和VQA（VQA得分+1.6%）提出了BLIP，一种新的 Vision-Language Pre-training (VLP) 框架，它可以灵活地转移到视觉语言理解和生成任务中。

对于给定训练数据集其中viv_{i}vi​是第 i 张训练图片；s 是所有的训练图片数目；qiq_{i}qi​和aia_{i}ai​分别是第 i 个问题和对应的答案模型 IO 设计输入viv_{i}vi​和qiq_{i}qi​，自回归地输出aia_{i}ai​。

Book name : Computer Vision: A Modern ApproachBook URL: https://www.academia.edu/38213969/Computer_Vision_A_Modern_Approach_2nd_Edition第二章：光照及阴影图像中像素点的亮度由投影到该像素点的场景中单位表面的亮度决定，而单位面积表面的亮度取决于到达其表面的入射...

Book name : Computer Vision: A Modern ApproachBook URL: https://www.academia.edu/38213969/Computer_Vision_A_Modern_Approach_2nd_Edition第六章：纹理纹理容易辨认但较难定义，一个物体在图像中的效果是否被称为纹理是由观察它的尺度来决定的，如一片树叶占据了图像中...

Paper nameSimple Open-Vocabulary Object Detection with Vision TransformersPaper Reading NoteURL:https://arxiv.org/abs/2205.06230DEMO: https://huggingface.co/spaces/adirik/OWL-ViT

Paper nameVIMA: General Robot Manipulation with Multimodal PromptsPaper Reading NoteURL:https://arxiv.org/pdf/2210.03094.pdfProject URL: https://vimalabs.github.io/ICLR review URL: https://openreview.

代码 URL：https://github.com/lllyasviel/ControlNet。

题目2.5D&3D视觉感知技术在室内机器人中的应用视频链接https://apposcmf8kb5033.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_6145ba2de4b0b558b932032b/4分享人隋伟地平线3D视觉资深算法工程师中科院自动化所模式识别与智能系统博士，研究方向为3D视觉、三维重建及SLAM，参与完成了多个3D视觉产品研发和项目落地，拥有丰富的工程实践经验

介绍：通过可组合性使用大型语言模型构建应用程序【背景】大型语言模型 (LLM) 正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建他们以前无法构建的应用程序，但是单独使用这些 LLM 往往不足以创建一个真正强大的应用程序，当可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，就有真的价值了。LangChain 旨在协助开发这些类型的应用程序使用文档：https://langchain.readthedocs.io/e

如下图所示，所提出的主要模块叫做 Prompt Manager，作用是基于用户输入，结合 chatgpt 和各个视觉基础模型实现用户给定的多模态任务。Visual ChatGPT 多模态对话系统的功能对于上面每轮答案 Ai 都需要利用一系列 VFM(F) 模型，具体的处理模块为 Prompt Manager (M)，公式表示为。整体流程如下图所示，左边展示了三轮对话内容，中间展示了 Visual