比如，“猫鼻子”的Token和“猫眼睛”的Token总是一起出现，并且位置固定，那么它们就可以被合并成一个代表“猫脸”的新Token。目前的多模态大模型（MLLM）在融合视觉和语言信息方面取得了很大进展，但背后一直存在一个根本性的挑战：图像和文字，这两种模态的信息表示方式，存在一道天然的鸿沟。BPE算法的核心思想很简单：在文本处理中，它会不断地把语料库里最高频出现的相邻字符对（比如'e'和's'）

关注公众号，发现CV技术之美随着深度学习与大数据的进一步发展，效果好的模型往往有着较大的规模和复杂的结构，往往计算效率与资源使用方面开销很大，无法部署到一些边缘设备、移动终端或者嵌入式设备...

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关注公众号，发现CV技术之美本文介绍一篇人脸技术传统方向“人脸动作单元识别”的论文：Meta Auxiliary Learning for Facial Action Unit Detec...

前文已经盘点了大部分CVPR 2020 图像分割方向论文，主要分为以下几类：CVPR 2020 论文大盘点-语义分割篇CVPR 2020 论文大盘点-实例分割篇CVPR 2020 论文大...

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『Inferring Camouflaged Objects by Texture-Aware Interactive Guidance Network』，南开&哈工程提出TINet，通过细化纹理和边缘，在显著性目标检测和伪装目标检测上实现双SOTA！详细信息如下：论文地址：https://ojs.aaai.org/inde...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享 CVPR2020 Oral 的一篇经典工作。论文为『Camouflaged Object Detection』，南开&武大&ETH提出用于伪装目标检测SINet，代码已开源！详细信息如下：论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content\_CVPR\_2020/papers/Fan\...

关注公众号，发现CV技术之美本文转自旷视研究院。此篇论文已被 AAAI 2022 收录，论文链接请见“阅读原文”。● 简介●近年来，以 DETR[1]为代表的基于 transformer 的端到端目标检测算法开始广受大家的关注。这类方法通过一组目标查询来推理物体与图像上下文的关系从而得到最终预测结果，且不需要 NMS 后处理，成为了一种目标检测的新范式。但是，这类方法尚...