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马里兰&NYU合力解剖神经网络,CLIP模型神经元形似骷髅头
对于大多数图像生成模型来说,会输出正面的图像。但是优化算法,可以让模型生成更多诡异、恐怖的图像。 就拿CLIP模型来说,可以衡量一段文本和一张图片的匹配...
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities这五个主流测试基准中,我们的模型在单源和多源场景下的性能都明显优于SO...
复旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顾时序建模与开集识别的视频理解模型
本文提出了一种新的CLIP向视频领域的迁移方法,找到模型泛化和专用化之间的平衡,让模型既能识别微调时已经见过的动作和事件,又能够借助CLIP的零样本识别...
Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域,旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。
LERF:当CLIP遇见NeRF!让自然语言与3D场景交互更直观
但自然语言不同,自然语言与 3D 场景交互非常直观。我们可以用图 1 中的厨房场景来解释,通过询问餐具在哪,或者询问用来搅拌的工具在哪,以这种方式就可以...
新品 | 可拼接灯板矩阵 Puzzle Unit & 创意固定套件CLIP-A/CLIP-B
本月的第三波新品上线了3款全新产品,涵盖了多种需求和应用领域。从激发兴趣和创意的PuzzleUnit,到多功能创意套件CLIP-A&CLIP-B...
共读好书 功率芯片通过封装实现与外部电路的连接,其性能的发挥则依赖着封装的支持,在大功率场合下通常功率芯片会被封装为功率模块进行使用。芯片互连(in...
PIGEON:借助OpenAI的CLIP神经网络,精准预测图像地理位置
借助 PIGEON APP,仅需一张街景照,就能有效确定位置,精确度高达 92%。更有逾 40%的时间,可以将定位结果精准至离实际位置 25 公里之内。
更强!Alpha-CLIP:让CLIP关注你想要的任何地方!
然而CLIP必须以整张图片作为输入并进行特征提取,无法关注到指定的任意区域。然而,自然的2D图片中往往包含不同的物体,part和thing。如果能由用户...
如何利用CLIP 的2D 图像-文本预习知识进行3D场景理解
自我监督学习的目的是获得有利于下游任务的良好表现。主流的方法是使用对比学习来与训练网络。受CLIP成功的启发,利用CLIP的预训练模型来完成下游任务引起...
3D打印是制造业领域的一项新兴技术,被称为“具有工业革命意义的制造技术”。近年来,随着工业技术的进步,3D打印技术得到迅速发展并得到媒体的广泛关注,各类...
别再怕图片搜索结果牛头不对马嘴了,你可以试试这个 精准图片搜索,来自 OpenAI最新的技术 CLIP。 只需一句 “大白话”描述,便能给出想要的图片。...
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