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2023-08-11 talkingdev

论文:利用DETR改进3D物体检测的新方法

当前的3D物体检测器常常会误解数据,使其关注点距离目标物体较远。为了解决这个问题,一种名为“3D顶点相对位置编码”的新方法已经被开发出来。这种新方法可以引导检测器的注意力集中于靠近目标物体的点。这不仅提高了...

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2023-08-07 talkingdev

PerceptionCLIP,开源增强zero-shot击图像分类方法

一项最新研究介绍了PerceptionCLIP,这是一种模拟人类视觉感知过程的两步图像分类方法,旨在更好地利用CLIP,一种突出的视觉语言模型。首先,通过识别背景属性并利用它们区分前景物体,这种新方法在图像分类任务中提...

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2023-08-07 talkingdev

Magic123开源:2D图像转化为3D,研究社区的新突破

近期,研究社区一直在努力将单张照片生成为3D资源,但对于稍具细微差别的物体,这一过程通常会出现失败,并且其效果总体来说并不理想。然而,一个名为Magic123的全新方法似乎实现了突破。Magic123采用2D和3D先验知识...

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2023-08-04 talkingdev

论文:无需训练的实例分割,颠覆图像识别技术

此研究引入了一种名为“无需训练的实例分割”的全新方法,该方法无需进行繁琐的训练或详细的图像注释,就能在图像中分割实例。该方法通过使用现有的语义分割模型并通过可学习的对象边界分支对输出进行精炼,无需额外的...

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2023-08-03 talkingdev

论文:提升脑瘤分类的新方法,用于MRI图像的L2标准化空间注意力网络

近期的一项研究提出了一种新颖的分类网络,该网络使用L2标准化空间注意力,以提高在MRI图像中识别不同类型脑瘤的准确性。这种网络的应用,将为医生在识别和分析脑瘤类型的过程中提供极大的帮助,从而提高治疗的准确...

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2023-08-03 talkingdev

新研究提出‘聚焦线性注意力’方法,提升视觉变压器的效率与功效(GitHub Repo)

最新研究中,科研人员引入了一种名为‘聚焦线性注意力’的新方法,使变压器(Transformers)变得更为高效和强大。研究人员设计了新的映射函数和秩恢复模块,旨在在保持计算需求较低的同时,提升模型的性能。这一突破性...

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2023-08-01 talkingdev

开源新方法推动大规模数据生成

这项研究提出了一个新的范式,用于创建大规模、多样化的数据集,以训练AI代理进行视觉导航。在这种新的方法中,我们采用了一种创新的数据生成策略,这种策略能够有效地处理大规模的数据,同时保证数据的多样性和质量...

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2023-07-31 talkingdev

论文:自我监督学习助力医疗影像技术提升

研究人员引入了一种名为vox2vec的创新方法,该方法通过自我监督学习,能够在体素(3D像素)级别更好地理解医疗图像,如CT扫描图。研究结果显示,与领域内的其他技术相比,vox2vec表现出色,提供了一种更高效的解决方...

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