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2023-12-06 talkingdev

DMP开源,可提升AI图像预测精度

Diffusion Models as Prior (DMP)是一种新的方法,它在AI生成的图像中提高了语义预测的准确性。该创新性方法巧妙地将预先训练的文本到图像模型应用于各种任务,例如3D属性估计和语义分割,在有限的训练数据下表现优...

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2023-11-01 talkingdev

MPVSS,视频语义分割的掩码传播技术

最新研究引入了一种名为MPVSS的视频内容分割方法,这种方法通过关注关键帧,然后基于这些关键帧预测其他帧的掩码,从而减少计算负载。在这种方法中,首先选定一些关键帧,然后在这些帧上进行语义分割。接下来,通过...

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2023-08-15 talkingdev

论文:轻量级RGB-D分割技术助力移动机器人理解环境

有效的RGB-D语义分割可以帮助移动机器人更好地理解他们所在的环境。尽管深度数据提供了有用的几何洞察,但它可能会带来噪声。本文介绍了一种精简的网络,该网络使用的计算功率较少,但仍然稳健,有效地融合了色彩和...

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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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