1、介绍让我们看一下ChatGPT的回答[手动狗头]:mmdetection3D是基于PyTorch框架的3D目标检测工具包，它是mmdetection的3D扩展版本。它提供了一个灵活且高效的框架，可以训练和测试各种3D目标检测算法，包括点云、体积数据和混合数据。mmdetection3D的主要特点包括：灵活的模块化设计：模块化设计使得用户可以轻松地构建自己的检测算法，并且可以很方便地替换各种组件
目录导读背景方法实验局限性总结 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2212.08045.pdf 代码链接： https://github.com/google-research/big_vision 论文标题： Image-and-Language Understanding from Pixels Only导读这篇论文讨论了一种称为 CLIP-Pixels Only（CL
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdfgithub地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVALLaVA文章1. 基本思想简单来说是想借助GPT-4的能力，丰富image-text数据集中的文本信息，例如在一个数据集包含以下两种信息:从image caption的任务获取到caption的文本从目标检测或者分割的任务获取
原创
2024-03-18 15:50:46
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话说多模态大模型
多模态大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，旨在处理和理解多种类型的数据，例如文本、图像、音频和视频。这些模型结合了来自不同模态的信息，使得AI系统能够更全面地理解和生成内容。以下是对多模态大模型的详细介绍：
1. 定义与背景
多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发
原创
2024-10-22 08:59:03
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还记得这张把谷歌AI搞得团团转的经典梗图吗？现在，微软亚研院的新AI可算是把它研究明白了。拿着这张图问它图里有啥，它会回答：我看着像鸭子。但如果你试图跟它battle，它就会改口：看上去更像兔子。并且还解释得条条是道：图里有兔子耳朵。是不是有点能看得懂图的ChatGPT内味儿了？这个新AI名叫Kosmos-1，谐音Cosmos（宇宙）。AI如其名，本事确实不小：图文理解、文本生成、OCR、对话QA
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2024-05-26 16:21:56
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一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
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2023-11-10 19:22:18
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多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发展得益于深度学习技术的进步，特别是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformers）的广泛应用。
原创
2024-10-26 17:49:03
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作者： Purvanshi Mehta导读使用深度学习融合各种来源的信息。多模态数据我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清
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2024-08-21 09:36:55
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一、什么是多模态多模态（multimodal）是指涉及到多种模态（如视觉、语音、文本等）的数据或信息。在计算机科学和人工智能领域中，多模态通常指将多种类型的数据或信息相结合，来解决特定的问题或任务。以图像识别为例，图像可以被视为一种视觉模态，而对图像的分类或识别就是单模态任务。而如果将图像和语音或文本数据相结合，就可以做更复杂的任务，如图像描述（image captioning）或视觉问答（vis
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2023-11-07 09:26:05
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MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-23 15:46:11
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MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-14 06:56:04
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大模型学习路线—多模态模型 前言 （Frankly speaking，博主太懒了）章节一只对CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP进行了整理，章节二以CLIP、VisualGLM作为实践案例。 实际上多模态模型除了CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP，还有LLa ...
摘要:个性化推荐在许多在线内容分享平台中扮演着核心角色。要想提供高质量的微视频推荐服务，就必须考虑用户与项目(即微视频)之间的交互，以及项目内容的不同形态(如视觉、听觉、文字)。现有的多媒体推荐工作主要利用多模态内容来丰富项目表示，而在利用用户和项目之间的信息交换来增强用户表示和进一步捕获用户对不同模式的细粒度偏好方面做的工作较少。在本文中，我们提出了利用用户项交互来指导每个模态的表示学习，并进一
本文提出OmniAVS数据集和OISA模型，解决多模态视听分割中的推理能力不足问题。OmniAVS包含复杂的认知链表达，超越基本声学特征。OISA模型整合文本、语音、声音和图像输入，通过音频-视觉交错实现跨模态对齐，并采用查询传播机制优化动态目标跟踪。实验表明，该方法在多个数据集上表现优异，消融实验验证了关键模块的有效性。该研究为全模态推理分割提供了新思路。
在这个数字化的时代，AIGC（人工智能生成内容）大模型与多模态（多种数据类型的结合）正在改变我们的工作和生活方式。然而，在开发和优化这些复杂系统的过程中，我们常常会遇到一些挑战。以下是我在处理“AIGC大模型和多模态”问题时的详细记录，包含了问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
### 问题背景
随着人工智能技术的发展，AIGC大模型通过深度学习算法处理和生成多模态数
阿里巴巴达摩院1月11日发布了《2023十大科技趋势》，其中既囊括了AI、芯片、云计算等领域正在酝酿的技术裂变，同时也给出了计算光学成像、城市数字孪生、双引擎智能决策等热门技术中肯的展望评估。趋势01 多模态预训练大模型人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能，向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。多模态统一建模，目的是增强模型的跨模态语义对齐能力，打通各个模态之间的关系，使得模型逐
羿阁 百万量级的多模态对话数据集来了！MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。其中包括非重复图片153万张，涉及4184个主题，还支持多种表情符号。就像人在网上聊天时除了文字，还会发表情包、图片一样，多模态数据集正是旨在促进AI像人类一样交谈。举个例子，下图是MMDialog收录的一段人类对话，可以看到，双方正在用文字、图片和表情
什么是多模态？如果把LLM比做关在笼子里的AI，那么它和世界交互的方式就是通过“递文字纸条”。文字是人类对世界的表示，存在着信息提炼、损失、冗余、甚至错误（曾经的地心说）。而多模态就像是让AI绕开了人类的中间表示，直接接触世界，从最原始的视觉、声音、空间等开始理解这个世界，改变世界。好像并没有对多模态的严谨定义。通常见到的多模态是联合建模Language、Vision、Audio。而很多时候拓展到
近些年来，大量的神经影像模式识别研究尝试利用结构MRI或DTI数据来对精神分裂患者（schizophrenia，SZ）进行分类。尽管这些研究可以实现较高的分类准确率，但是利用多模态神经影像数据来对SZ特别是首发精神分裂（first-episodeschizophrenia，FES）进行分类的研究并不多见。大量的研究表明，不同模态的成像数据可以从不同角度和侧面揭示疾病的异常变化，
