2024 年全球电力巡检无人机市场规模达 234 亿元，中国市场规模达 89 亿元。据前瞻网行业报告，未来五年全球电力巡检无人机市场复合增长...
❝ 扩散模型（DM）在文本到图像生成任务中取得革命性进展，能生成高质量、多样化的图像内容。然而，模型通常具有庞大的计算成本和模型规...
节点为Python 链表中最重要的部分，通过构建class Node（）类，节点引入并存储value和next变量，其中value为Node中存储的链表内容，next...
SigLIP 2 是一个新型多语言视觉-语言编码器系列，通过整合基于字幕的预训练、自监督学习机制（包括自蒸馏和掩码预测）以及在线数据管理...
视觉 Transformer（ViT）在各种计算机视觉任务中展现了最先进的性能，但其高计算需求使其在资源有限的边缘设备上不切实际。本文提出了 M...
STAR (Spatial-Temporal Augmentation with Text-to-Video Models) 提出了一种创新的视频超分辨率解决方案，针对现有模型中存在的过度平...
这篇论文提出了在设计现代卷积神经网络（ConvNets）时采用大卷积核范式的设想。 作者建立了一个结论，即使用少数几个大核，而不是堆叠多...
大语言模型（LLM）通过其参数储存了大量信息，这些信息主要以密集层中线性矩阵变换的权重形式存在。然而，参数规模的扩大必然导致计算成...
作者提出了 Waterfall Transformer 架构用于人体姿态估计 (WTPose)，这是一个单次通过、端到端可训练的框架，旨在进行多人姿态估计。作...
目前正积极研究如何提升视觉 Transformer (ViTs)的效率。大多数研究都集中在有效 Token 混合器的研究上，忽略了归一化可能带来的潜在关...
对比语言图像预训练（CLIP）因其卓越的零样本性能和优秀的迁移能力而受到了广泛关注。然而，训练这样的大型模型通常需要大量的计算和存...
大型语言模型在各个领域都展现出了卓越的性能，但其核心组件之一——softmax 注意力机制在计算资源消耗方面存在显著局限性。本文将深入探...
许多计算机视觉应用的基本任务之一是修复在恶劣天气条件下捕获的图像。然而，大多数现有的天气恢复方法只能处理特定类型的退化，这在实...
文本到图像的扩散模型（DMs）发展得飞快，得到了深入的理论探索和实证分析的支持。然而，DMs 与自回归模型（ARMs）之间的差异使得实现视...
随着大型语言模型(LLMs)在 AI 应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4 的运行成本约为 700 美元/小时，2...
【导读】研究人员对基于 Transformer 的 Re-ID 研究进行了全面回顾和深入分析，将现有工作分类为图像/视频 Re-ID、数据/标注受限的 Re-I...
