链接：https://www.zhihu.com/question/519588362编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：徐海洋-mPLUGhttps://www.zhihu.com/question/519588362/answer/3075372547现在进入Multimodal LLM时代，融合方式基本就是VIT+Only Decoder Transformer的结构了，

作者：王云鹤本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。此前备受大家关注的加法神经网络（AdderNet，ANN）已被CVPR 2020接受，并录...

问题陈述通过使用 Kaggle 的 MRI 数据集的图像分割来预测和定位脑肿瘤。这是该系列的第二部分。如果你还没有阅读第一部分，我建议你访问使用深度学习进行脑肿瘤检测和定位：第1部分以更好...

由于计算机科学和电子技术的迅速发展，如今，就市场份额而言，人脸识别正成为仅次于指纹的全球第二大生物特征认证方法。越来越多的制造商在他们的产品中加入了人脸识别功能，例如苹果公司在手机上采用...

图像处理是操纵图像以从中提取特征的现象。在当今计算机视觉和深度学习的世界中，大量使用不同的图像处理算法对图像数据集进行边缘检测、识别和分类。有时，这些算法也会逐帧应用于视频，以从中提取特征...

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近几年来，人工智能领域出现过很多热门的话题，有些热度持续很长时间，有些如同昙花一现，而随着机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，这些领域涌现了大量独角兽公司，开发出大量以3D感知、融合定位、重建、测距等多个应用场景的产品。三维重建这个名词也再次变得火热起来。简单来说，三维重建（3D Reconstruction）是指用相机等传感器拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物

介绍本文将探讨生成对抗网络（GANs）及其在图像生成方面的卓越能力。GANs已经彻底改变了生成建模领域，通过对抗性学习为通过创造性的方法来创建新内容提供了创新性的途径。在本指南中，我们将带你踏上一段迷人的旅程，从 GAN 的基本概念开始，逐步深入研究时尚图像生成的复杂性。通过实际项目和逐步说明，我们将引导你使用TensorFlow和Keras构建和训练自己的GAN模型。准备好发掘GAN的潜力，见证

链接：https://www.zhihu.com/question/536012286编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：知乎用户https://www.zhihu.com/question/536012286/answer/2516244624首先说说我的背景。我从20年diffusion model刚出来就开始（花部分精力）做这个问题，到目前已经...