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在半導(dǎo)體行業(yè)中,封裝技術(shù)對(duì)于功率芯片的性能發(fā)揮起著至關(guān)重要的作用。隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,特別是在大功率場(chǎn...
2025-02-19 標(biāo)簽:芯片封裝半導(dǎo)體芯片Clip 1909 0
語(yǔ)言模型的弱監(jiān)督視頻異常檢測(cè)方法
LGT Adapter由局部關(guān)系Transformer和全局關(guān)系圖卷積串聯(lián)組成??紤]到常規(guī)的Transformer在長(zhǎng)時(shí)視頻...
三項(xiàng)SOTA!MasQCLIP:開放詞匯通用圖像分割新網(wǎng)絡(luò)
MasQCLIP在開放詞匯實(shí)例分割、語(yǔ)義分割和全景分割三項(xiàng)任務(wù)上均實(shí)現(xiàn)了SOTA,漲點(diǎn)非常明顯。這里也推薦工坊推出的新課...
馬里蘭&NYU合力解剖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),CLIP模型神經(jīng)元形似骷髏頭
對(duì)于大多數(shù)圖像生成模型來說,會(huì)輸出正面的圖像。但是優(yōu)化算法,可以讓模型生成更多詭異、恐怖的圖像。 就拿CLIP模型來說,可以衡量一段文本和...
2023-11-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型 885 0
深度解析CLIP在視覺語(yǔ)言理解與定位任務(wù)上的無監(jiān)督遷移研究
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個(gè)主流測(cè)試基準(zhǔn)中,我們的模型在單源和多源場(chǎng)景下的性能都明顯優(y...
2023-10-18 標(biāo)簽:spl網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Clip 1403 0
車規(guī)模塊系列(四):Cu-Clip互連技術(shù)簡(jiǎn)析
在上篇討論TPAK封裝時(shí),我們聊到了Cu-Clip技術(shù),當(dāng)然它可以應(yīng)用在很多模塊封裝形式當(dāng)中
APE:對(duì)CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個(gè)通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對(duì)某個(gè)下游任務(wù)來說,CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2227 0
復(fù)旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顧時(shí)序建模與開集識(shí)別的視頻理解模型
本文提出了一種新的CLIP向視頻領(lǐng)域的遷移方法,找到模型泛化和專用化之間的平衡,讓模型既能識(shí)別微調(diào)時(shí)已經(jīng)見過的動(dòng)...
2023-06-25 標(biāo)簽:建模數(shù)據(jù)集Clip 1520 0
計(jì)算機(jī)視覺中的主動(dòng)學(xué)習(xí)
Active Learning主動(dòng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的一個(gè)研究領(lǐng)域,旨在通過以智能方式查詢管道的下一個(gè)數(s...
2023-03-31 標(biāo)簽:人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 996 0
LERF:當(dāng)CLIP遇見NeRF!讓自然語(yǔ)言與3D場(chǎng)景交互更直觀
但自然語(yǔ)言不同,自然語(yǔ)言與 3D 場(chǎng)景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場(chǎng)景來解釋,通過詢問餐具在哪,或者詢問用來攪拌的工具在哪...
ControlNet給出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)在是過于驚艷了,近期視覺領(lǐng)域最讓人興奮的工作。
開源模型OpenCLIP達(dá)成ImageNet里程碑成就!
LAION全稱為L(zhǎng)arge-scale Artificial Intelligence Open Network,是一家非營(yíng)利組織,其成員來自世界各地,...
2023-02-15 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集Clip 1701 0
雖然最近關(guān)于根據(jù)文本提示生成 3D點(diǎn)云的工作已經(jīng)顯示出可喜的結(jié)果,但最先進(jìn)的方法通常需要多個(gè) GPU 小時(shí)來生成...
為什么不同模態(tài)的embedding在表征空間中形成不同的簇
文中將一些經(jīng)典的多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)模型中兩個(gè)模態(tài)的embedding,通過降維等方法映射到二維坐標(biāo)系中。
2022-12-05 標(biāo)簽:Clip深度學(xué)習(xí) 1279 0
用于學(xué)習(xí)對(duì)象級(jí)、語(yǔ)言感知和語(yǔ)義豐富視覺表征的GLIP模型
Visual recognition 模型通常只能預(yù)測(cè)一組固定的預(yù)先確定的目標(biāo)類別,這限制了在現(xiàn)實(shí)世界的可擴(kuò)展能力,因?y...
人們很容易用文字來描述類別的視覺特征,并利用這些文字描述來輔助感知,用于分類檢測(cè)等各種感知任務(wù)。
如何充分挖掘預(yù)訓(xùn)練視覺-語(yǔ)言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學(xué)習(xí)能力
因此,合適的prompt對(duì)于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明,prompt的微小差別,可能會(huì)造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計(jì)...
2022-10-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 1776 0
介紹一個(gè)基于CLIP的zero-shot實(shí)例分割方法
CLIP是近年來在多模態(tài)方面的經(jīng)典之作,得益于大量的數(shù)據(jù)和算力對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,模型的Zero-shot性能非?...
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