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2024-05-07 16:24:09
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论文：MCSE: Multimodal Contrastive Learning of Sentence Embeddings链接：https://aclanthology.org/2022.naacl-main.436.pdf视觉作为人类感知体验的核心部分，已被证明在建立语言模型和提高各种NLP任务的性能方面是有效的。作者认为视觉作为辅助语义信息可以进一步促进句子表征学习。在这篇论文中，为了同
现在，小结一下这里面涉及到的多模型深度学习的相关：
2017看山杯第二：参照 brightmart 的 github 开源，我们尝试了前 5 种模型，分别是 FastText、TextCNN、TextRNN、RCNN、HAN其中，HAN 的原始论文中用的是词和句子两层 Attention，而数据中是看不出句子的，所以这个方法我只用了一层 word，效果不好。而 RCNN 因为同时用到了 RNN 和
前言 本文回顾了深度多模态学习方法的演变，并讨论了使主干对各种下游任务具有鲁棒性所需的预训练的类型和目标。 多模态表示学习是一种学习从不同模态及其相关性中嵌入信息的技术，已经在视觉问答(Visual Question Answering, VQA)、视觉推理自然语言(Natural Language for Visual Reasoning, NLVR)和视觉语言检索(Vision La
亚马逊AI Lab在ICLR 2023发表了一篇多模态表示学习文章，借助mask language model和mask image model实现图文表示学习。下面带大家理解下这篇文章的核心做法。论文标题：Masked Vision and Language Modeling for Multi-modal Representation Learning下载地址：https://arxiv.or
本文为匈牙利布达佩斯理工大学（作者：Adaloglou M. Nikolaos）的硕士论文，共98页。磁共振图像中的体分割对于诊断、监测和治疗计划是必需的。手工操作需要解剖学知识，成本高，耗时长，而且由于人为因素可能不准确。自动分割可以节省医生的时间，并为进一步分析提供精确的可重复的解决方案。本文研究了多模态三维磁共振图像（MRI）的自动脑分割技术。对目前最先进的三维深度神经网络进行了广泛的比较分
一、简介VisualGLM-6B 是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练，中英文权重相同。该
目录1. 论文&代码源2. 论文亮点3. 多视角的生成对抗网络3.1 网络生成历程3.2 网络结构3.3 损失函数3.3.1 判别器损失（Discriminator Loss）3.3.2 视角分类损失（View Classification Loss）3.3.3 循环一致性损失（Cycle Consistency Loss）3.3.4 识别损失（Identification Loss）3
当前T2I模型的一大限制就是如何有效地融合文本和图像信息？目前常用的有特征拼接（features concatenation）、跨模态注意（cross-modal attention）和条件批量归一化（CBN，Condition Batch Normalization）一、特征拼接特征拼接就是简单的将文本模态进行简单线性变换，转换成图像模态需要的特征向量尺寸，然后将文本特征向量与图像特征向量进行拼
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2024-04-21 18:53:33
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本文作者：AdamLau | 论文阅读：Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation论文：https://arxiv.org/abs/2102.10662代码（已开源）：https://github.com/jeya-maria-jose/Medical-Tran
数据收集是通过德国的直升机或飞机进行的，使用低成本的相机阵列系统，该系统由安装在灵活平台上的三台 DSLR 相机组成，用于
文章目录1 背景2 单模态表示2.1 NLP领域2.2 CV领域3 多模态领域3.1 三个关键问题模态表征模态融合预训练任务3.2 下游任务多模态理解多模态生成4 多模态模型发展双塔阵营1 VilBERT 2019 NeurlPS2 LXMERT 2019 EMNLP单塔阵营1 VisualBERT 20192 VL-BERT 2020 ICLR 1 背景从2018年Bert横空出世以后，以预训
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2024-10-08 22:00:00
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前言多模态已是当下比较热的研究方向了，基于transformer框架的预训练多模态模型也是百花齐放，比如VILBERT等等。关于当前多模态的模型，笔者之前在微信公众号写过一篇综述，感兴趣的可以看一下：多模态预训练模型综述紧跟研究热点，快来打卡多模态知识点吧~https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzOTI4ODc2Ng==&mid=2247485865&am
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2024-05-13 12:12:58
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一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
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2024-05-08 12:36:58
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多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 1. DynamicRouting：针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队：中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接：https://arxiv.o
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2020-05-08 08:56:00
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语义分割在自然数据集的分割效果不断进步，有研究逐步应用到了遥感领域，尤其是高分辨率遥感影像。由于遥感图像具有海量数据，尺度依赖，空间相关性强的特点，能够很好地用语义分割的方法来提取地物或进行分类。随着全卷积神经网络的提出，卷积网络不仅在全图式的分类上有所提高，也在结构化输出的局部任务上取得了进步。全卷积神经网络实现了对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。本期对现有的10个遥感语
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2024-05-24 09:46:27
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将多传感器模态和深度学习集成到同时定位和mapping（SLAM）系统中是当前研究的重要领域。多模态是在具有挑战性的环境中实现鲁棒性和具有不同传感器设置的异构多机器人系统的互操作性的一块垫脚石。借助maplab 2.0，这个多功能的开源平台，可帮助开发、测试新模块和功能，并将其集成到一个成熟的SLAM系统中。广泛的实验表明maplab 2.0的精度可与HILTI 2021基准测试的最新技术相媲美。
摘要： 提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。编码器网络的架构与VGG16网络中的13个卷积层拓扑结构相同。解码器网络的作用是将低分辨率的编码器特征映射到全输入分辨率的特征映射，以便按像素分类。SegNet的新奇之处在于解码器对其低分辨率输入
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2024-03-31 06:44:13
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新的框架是semseg, by hs-z1. 安装apex报错：fatal error: gnu-crypt.h: No such file or directory本质上是cryptacular的pip源有问题，使用conda install cryptacular即可 2. pip install总是安装到别的虚拟环境里这是因为当前正在使用的pip并非当前虚拟环境里的。这里
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2024-09-20 07:00:16
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# Java开源程序
Java是一种高级编程语言，具有跨平台特性，广泛应用于各种领域。在Java的生态系统中，有许多开源程序可供使用和贡献。本文将介绍一些常见的Java开源程序，并提供相应的代码示例。
## 1. Apache Commons
Apache Commons是一个开源项目，提供了一系列可重用Java组件。其中，最为广泛使用的是Apache Commons Lang，它提供了许多
原创
2023-12-31 04:37:43
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