摘要：本文提供了一个将LabelMe标注的JSON文件转换为YOLO格式的Python脚本。该脚本支持图像分割和目标检测任务，主要功能包括：自动识别标注类别并按出现频率排序、随机划分训练集/验证集、转换多边形坐标为YOLO格式坐标、生成YAML配置文件。使用argparse接收输入输出路径和数据集划分比例参数，实现了完整的标注数据转换流程，便于YOLOv8等模型的训练准备。脚本会自动处理多种常见图

python绘画基础练习，包含一些基本方法，以及一些简单图形的绘制

BLIP-2提出了一种高效的多模态预训练方法，通过冻结视觉和语言模型，仅训练轻量级Q-Former作为桥梁。Q-Former通过32个可学习query从图像特征中提取关键信息，形成信息瓶颈。训练分为两阶段：先让Q-Former学习视觉特征与文本的关联（使用对比学习、匹配和生成任务），再学习与语言模型的特征对齐。这种方法避免了直接端到端训练带来的模态鸿沟问题，显著降低了多模态模型的训练成本。代码已开

love New [MASK] 需要预测被 Mask 的 Token。 iBOT： ```text Image ↓ Mask Random Patches ↓ Student 要预测被 Mask 的 Patch （基于 Teacher 给出的特征） 因此，iBOT 同时优化两个目标： 1. DINO 的图像级目标 2. Masked Patch Prediction 这样训练出的模型： CLS T

​ROUGE指标与BLEU指标非常类似，均可用来衡量生成结果和标准结果的匹配程度，不同的是ROUGE基于召回率，BLEU更看重准确率。​其中k表示在候选句子(candidate)中出现的第k个词语,Ck则代表在候选句子中这个词语出现的次数，而Sk则代表在参考文本(reference)中这个词语出现的次数。​2.公式:candidate和reference中匹配的 n-gram 的个数 /candi

检索生成阶段：（1）问题向量化–> （2）根据问题查询匹配数据–> （3）获取索引数据 --> （4）将数据注入Prompt–> （5）LLM生成答案。数据准备阶段：（1）数据提取–> （2）分块（Chunking）–> （3）向量化（embedding）–> （4）数据入库。

摘要：SAM3是Meta推出的统一基础模型，支持通过文本或视觉提示（点、框、遮罩）实现图像/视频中的物体检测、分割和跟踪。相比前代只能分割单个实例，SAM3创新性地引入Promptable Concept Segmentation范式，支持通过名词短语或图像范例自动分割所有匹配概念实例。文章提供了开箱即用的Python实现代码，包括模型加载、文本提示分割以及将结果转换为LabelMe标注格式的完整

接着，LLM分别为每个检索到的知识块生成答案，然后为每个答案生成反思评分来评估检索到的文档是否相关，最后将评分高的文档当作最终结果一并交给LLM。你的目标是提供准确的信息，并尽可能帮助提问者解决问题。：如果果原始查询太复杂或返回的信息太广泛，我们可以选择生成一个抽象层次更高的“退后”问题，与原始问题一起用于检索，以增加返回结果的数量。：多向量检索同样会给一个知识文档转化成多个向量存入数据库，不同的