本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈，并创建了Q-Pathway数据集，以分析其清晰度、色彩和亮度。

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...

Seal是一个新的系统，使用先进的视觉识别模型来更好地解释各种类型的车辆传感器数据，使其更高效和适应性。在测试中，与标准方法相比，它提高了近37%的传感器数据解释能力，显示了改善未来汽车安全和导航系统的巨大...

机器人一直是人类探索未知领域的重要工具，对于机器人学习者来说，学习资源的质量和数量至关重要。这个 GitHub 仓库收集了大量机器人学习相关的资源，无论你是初学者、专家还是从业者，都能从中受益。以下是该仓库的...