新闻动态
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202404-01
- 上海交大新框架解锁CLIP长文本能力，多
- CLIP长文本能力被解锁，图像检索任务表现显著提升！一些关键细节也能被捕捉到。上海交大联合上海AI实验室提出新框架Long-CLIP。△棕色文本为区分两张图的关...
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202403-16
- 刷榜「代码生成」任务！复旦等发布Step
- 大型语言模型（LLMs）的进步在很大程度上推动了代码生成领域的发展。此前的研究中，强化学习（RL）与编译器的反馈信号被结合在一起，用于探索LLMs的输出空间，以...
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202402-06
- 三篇论文解决「语义分割的优化和评估」难题
- 常用的优化语义分割模型的损失函数包括SoftJaccard损失、SoftDice损失和SoftTversky损失。然而，这些损失函数与软标签不兼容，因此无法支持...
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202312-04
- 横扫13个视觉语言任务！哈工深发布多模态
- 为了应对多模态大语言模型中视觉信息提取不充分的问题，哈尔滨工业大学（深圳）的研究人员提出了双层知识增强的多模态大语言模型-九天（JiuTian-LION）。需要...
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202310-09
- 细粒度图像分类中的特征选择问题
- 细粒度图像分类中的特征选择问题细粒度图像分类是近年来计算机视觉领域中一个重要且挑战性的问题，它要求分类器能够区分相似的对象或场景。在解决这个问题中，特征选择是一...
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202310-08
- 细粒度图像分类中的数据不平衡问题
- 细粒度图像分类中的数据不平衡问题，需要具体代码示例细粒度图像分类是指对具有相似视觉特征的物体进行进一步细分和识别。在这个任务中，数据不平衡是一个常见的问题，即不...
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202310-08
- 细粒度图像分类中的数据采样问题
- 细粒度图像分类中的数据采样问题，需要具体代码示例数据采样是细粒度图像分类中一个重要的问题。细粒度图像分类指的是对于同一类物体的不同细节进行分类。在许多应用中，比...
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202309-16
- UniOcc：将以视觉为中心的占用预测与
- 原标题:UniOcc:UnifyingVision-Centric3DOccupancyPredictionwithGeometricandSemanticRe...
