最近因为开发一个项目的关系在研究《Head First设计模式》，想从中找到一些灵感，虽然之前也看过，但是每次学习，都会有新的理解和感悟，非常感谢作者提供了这样一本让我受益匪浅的书！ 面向对象程序设计（注意这里是面向对象，而不是基于对象）的一个很重要的设计原则就是：针对接口编程，而不是针对实现编程！可就是这样一句句很浅显的话，确包含了很多面向对象的知识在里面！ “什么是针对接口编程呢？”，“针对
文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
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2024-07-08 09:37:49
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ALBEF：基于动量蒸馏的视觉语言表示学习
《Align before Fuse：Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.07651.pdf相关博客：【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型【自然语言处理】【多模
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdfDeep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges摘要深度学习推动了自动驾驶感
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2024-08-26 00:09:16
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貌似公司面试都喜欢问多态，今天做个总结记录。1.什么是多态多态就是Polymorphism，一个接口的多种实现。在不同的上下问下，接口的实现表现出不同的特征。2.多态的好处多态带来两个明显的好处：一是不用记大量的函数名了，二是它会依据调用时的上下文来确定实现。确定实现的过程由C++本身完成另外还有一个不明显但却很重要的好处是：带来了面向对象的编程。 3.多态的实现
函数重载，宏多态，模板函数
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2024-07-06 18:16:33
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MMF 多模态框架介绍及问题汇总跨模态推理对人工智能至关重要。越来越需要对模态之间的交互进行建模（例如，视觉，语言），这样不仅能够改进AI对现有任务的预测能力，同时也能够发现新的应用点。多模态AI问题包括视觉问答（visual question answering, VQA), 图像描述(image captioning)、 视觉对话（visual dialogue）、embodied AI、虚拟
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2024-07-30 18:16:34
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:::本文介绍一篇多模态融合领域的新工作，该文来自卡内基梅隆大学和Deep Mind。多模态表征学习的关键是发现不同模态数据源中的信息对应关系，并进行高效的整合。目前的方法已经取得了一定的进步，相比之前方法着重于对单个模态特定的架构设计，现有的很多优秀的工作已经开始向设计和探索更为通用的多模态架构迈进，在这一过程中，仍然存在很多问题，例如这些通用模型仍然会限制在语言、视觉和音频中的一小部分模态空间
SDD目标检测算法总结一，SDD简介二、设计理念（1）采用多尺度特征用于检测（2）采用卷积进行检测（3）设置先验框三、网络结构结尾 在这几年地发展中目标检测领域取得了较大的发展，相比较原来的目标检测算法的的提升，使得想在的优势更加的凸显，下面我们要讲的是目标检测算法的SDD算法。 一，SDD简介 SDD算法的全称是Single Shot MultiBox Detector，在这个名字中开头使
10月20-10月24日，多媒体方向学术盛会ACM Multimedia 2021 于中国成都正式召开。阿里巴巴淘系技术与浙江大学联合举办的直播中多模态商品识别Workshop暨第二届淘宝直播商品识别大赛圆满结束。淘系技术通过该 Workshop 开源了业界首个大规模的多模态视频商品检索数据集，并联合浙江大学教授庄越挺、悉尼科技大学教授杨易、天津大学教授韩亚洪等国内外知名学者发起多模态检
通过这些数据，GLIP学习到了丰富的视觉概念和语义信息，比如什么是“猫”，它们长什么样，常出现在哪些场景
原创
2024-03-07 09:10:54
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前言基于视觉的机器人抓取过程中的三个关键任务，即目标定位、目标姿态估计和抓取估计：目标定位任务包括无分类的目标定位、目标检测和目标实例分割目标姿态估计任务主要是对6D目标姿态进行估计抓取估计任务包括二维平面抓取方法和6自由度抓取方法机器人抓取涉及检测、分割、姿态估计、抓取点检测、路径规划等任务，本文主要介绍这些任务的评估标准。目标检测目标检测领域主要使用IOU这一标准来评估Predict Box与
https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测 基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。 基于
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2024-05-03 14:54:16
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引言各种模态充斥着我们的生活，让模型能够对多种模态信息理解和推理，是目前研究的热点方向。本文将介绍AAAI 2022关于多模态的相关工作，一篇关于Knowledge-Based VQA，两篇关于Multimodal Summarization。文章概览1. Multi-Modal Answer Validation for Knowledge-Based VQA论文地址：https://arxiv
前言在前面我们回顾了R-CNN系列，总体来说，先生成候选框，然后对候选框进行剔除，随后对目标进行分类和box回归，进而实现目标检测。 简单说：生成候选框候选框分类总体来说，分了两步，即我们熟悉的two stage。本文开始，我们正式进入one-stage！YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写。1. 正文时间： 2015论文： https://arxiv.o
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2024-07-15 14:45:18
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作者：无影 | 编辑：CVer在多模态模型中，差异较大的异质模态数据朝着统一优化目标被同时训练，那么各个模态间的关系是竞争还是合作？训练的更快更好的模态会对相对较弱的模态起到指导作用还是抑制作用？如何合理的调整不同模态训练进程使之能够取长补短，从而达到整体最优，是一个值得去探究的问题。最近，本实验室针对这一问题提出了一种新的多模态优化方法，使得多模态模型能够针对自身模态间的训练
Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysishttps://arxiv.org/pdf/2311.08172.pdfhttps://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning指令调优是大型语言模型（LLMs）的一个重要的有监督训练阶段，旨在增强LLMs执行指令和适应用户偏好的能力。随着多
原创
2023-12-06 15:07:36
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多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning多模态在文本分类的应用讽刺检测情感分类情感分析假新闻识别商品分类 写在前面：仅用于记录自己学习观看的视频摘抄的笔记一篇多模态综述多模态简介什么是多模态Multimodal Machine Lea
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2024-03-28 07:03:55
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RM-MEDA: A Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm 摘要该文的中文题目是：基于规则模型的多目标估计分布算法。引言当前的MOEA研究主要集中在以下高度相关的问题上。合理分配和多样性：由于帕累托支配不是一个完整的排序，原来开发用于标量目标优化的常规选择算法不能直接应用于多目标优化。
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2024-05-21 14:51:25
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目录掩膜 mask定义用法细粒度图像分类(fine-grained image classification)双线性CNN双线性注意力池化方法（BAP）BN（批量标准化）和IN（实例标准化）BNIN激活函数Pytorch：autograd及Variable 掩膜 mask定义掩膜，通俗地讲就是一个遮挡板，喷漆，或者雕刻或者喷漆的时候，会用一个特定形状的遮板放在被修改的材料上，按照挡板的形状就可以
分解多目标优化与帕累托多任务学习 2020年11月4日晚，香港城市大学电脑学系讲座教授、博士生导师、IEEE Fellow张青富教授应我院王振坤教授的邀请，在线举办了一场主题为“分解多目标优化与帕累托多任务学习”的学术讲座。此次讲座采用线上和线下两种渠道，线上共有188名同学参加。多目标优化问题作为现实世界中常见的优化问题之一，近几十年来得到了广泛的研究。多目标优化算法是解决多目标优化问题的一
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2024-07-16 10:15:30
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