CVPR2023的Occupancy Prediction比赛的前五名开源方案分析总结。第一次参加CVPR的比赛，没有太多的比赛经验，以此文来总结一下大佬们开源出来的比赛方案，并提出一些自己的思考，欢迎评论区进行交流。Occupancy Prediction任务描述3D Occupancy Prediction（Occ）是Telsa在2022 AI Day里提出的检测任务，任务的提出是认为此前的3
LabVIEW是测试测量与自动化行业常用的图形化开发环境，其优点有：学习容易入门快，开发计算机视觉应用程序简单方便自带机器
在四个词汇相似性数据集（例如 SimLex999）上的定量分析结果看，1.7 亿参数的 Backpack 的意义向量优于 60 亿参数的 GPT-J-6B
上海人工智能实验室青年科学家李弘扬博士补充道，“UniAD工作奠定了多任务端到端自动驾驶大模型的基础，该工作具有很强的可扩展性，
pycharm是一个很好用的软件，刚开始我们必须要配置相应的环境，当然你使用我主页里那篇模型训练的环境也可以，在
头一次听这个词是隐私计算,我们那边有个大骗子 天天忽悠第一人 所以这次搬来这贴也算给自己学习一下由于数据隐私限制，
这里 ConvNets 对 ConvNets 的蒸馏，并发现当教师模型是大核 ConvNets ，学生模型是小核 ConvNets 时，蒸馏效果比较好：比如一个小于 30M 参数的卷积网络在 ImageNet 上实现了 83.1% 的精度本文研究的是大核卷积网络作为教师去蒸馏小核卷积网络的问题。尽管 Vision Transformer 模型在越来越大的数据量和越来越大的模型量级的加持下
SDXL 0.9在两个CLIP模型上运行，包括迄今为止训练的最大的OpenCLIP模型之一（OpenCLIP ViT-G/14），这增强了0.9的处理能
本文探讨了开放词汇目标检测和属性识别问题，即同时定位目标并推断它们的语义类别和视觉属性。我们从一个简单的两阶段框架
为什么是512*512？从输入输出角度，N个Tr
这个是BLIP-2的第二部啊 ,节约多模态训练成本：冻结预训练好的视觉语言模型参数BLIP-2提出了一种借助现成的冻结参数的预训练视觉模
VQGAN是一个改进版的VQVAE，它将感知误差和GAN引入了图像压缩模型，把压缩图像生成模型替换成了更强大的Transformer。
鉴于工业应用对segment anything模型的高需求，本文设计了一个实时解决方案，称为FastSAM，用于segment anythi
从上面图示可以看到：检测损失的梯度流经了完整的学生检测头，而蒸馏损失的梯度则经由冻结老师模型检测层后流入学生模型的隐
近年来，神经网络收敛位置的平滑性(flatness)被证明与模型泛化能力有直接的联系，而现有对平滑性的定义仍局限于sharp
内存池中的所有具有姿态的帧用于学习基于 SDF 表示的神经物体场（在单独并行的线程中），该对象场建模物体的几何和视觉纹
本帖子将以本书的逻辑和顺
虽然单层的 Transformer 无法可靠地预测上下文二元，但该研究发现通过开发感应头（induction head）
在正式开始实战之前，我们不得不提一下量化的概念，量化是指在不改变模型结构的情况下，将模型参数的表达区间从FP32 映射
Segment Anything Model (SAM)模型包含三个组件，如图1图像编码器提示编码器和掩码解码器。图1：分割一切模
在真实世界的某个场景中，如果自动驾驶系统崩溃了（例如，检测失败），
哈希网格分辨率：如果从优化一开始，所有哈希网格都被激活，为
本文提出的MOAT block通过仔细的重新设计，有效地将Mobile Convolution Block 和自注意力的优势融合到一个Bl
Award Candidate | 真实高精三维物体数据集OmniObject3D为了促进真实世界中感知、重建和生成领域的发展，我们提出了
这种定义使得AI算法能够通过与环境互动来学习，恰好符合AGI的定义：与环境互动，并且最
上述训练的网络，输入是64x64x3的，但是整幅场景图像却是512x512的，这个输入和模型的输入对不上号，这怎么办
仓库地址(TensorRT,ncnn)github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment：这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。 wh
BLIP 作为一种新的 VLP 框架可以灵活地在视觉理解任务上和生成任务上面迁移，并且提出了一种高效率利用噪声网络数据的方法
相比于图像生成，可控的视频更加复杂，因为除了视频内容的空间的可控性之外，还需要满足时间维度的可控性。机器之心联合
研究者们还展示了模型的可训练参数量，推理速度以及输出的分辨率大小，并和之前的 SOTA 模型进行了对比，由于使用去噪扩散概率模型，该模
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