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馬里蘭&NYU合力解剖神經網絡,CLIP模型神經元形似骷髏頭
對于大多數圖像生成模型來說,會輸出正面的圖像。但是優化算法,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一張圖片的匹配...
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities這五個主流測試基準中,我們的模型在單源和多源場景下的性能都明顯優于SO...
復旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顧時序建模與開集識別的視頻理解模型
本文提出了一種新的CLIP向視頻領域的遷移方法,找到模型泛化和專用化之間的平衡,讓模型既能識別微調時已經見過的動作和事件,又能夠借助CLIP的零樣本識別...
Active Learning主動學習是機器學習 (ML) 的一個研究領域,旨在通過以智能方式查詢管道的下一個數據來降低構建新機器學習解決方案的成本和時間。
新品 | 可拼接燈板矩陣 Puzzle Unit & 創意固定套件CLIP-A/CLIP-B
本月的第三波新品上線了3款全新產品,涵蓋了多種需求和應用領域。從激發興趣和創意的PuzzleUnit,到多功能創意套件CLIP-A&CLIP-B...
共讀好書 ? 功率芯片通過封裝實現與外部電路的連接,其性能的發揮則依賴著封裝的支持,在大功率場合下通常功率芯片會被封裝為功率模塊進行使用。芯片互連(in...
PIGEON:借助OpenAI的CLIP神經網絡,精準預測圖像地理位置
借助 PIGEON APP,僅需一張街景照,就能有效確定位置,精確度高達 92%。更有逾 40%的時間,可以將定位結果精準至離實際位置 25 公里之內。
更強!Alpha-CLIP:讓CLIP關注你想要的任何地方!
然而CLIP必須以整張圖片作為輸入并進行特征提取,無法關注到指定的任意區域。然而,自然的2D圖片中往往包含不同的物體,part和thing。如果能由用戶...
如何利用CLIP 的2D 圖像-文本預習知識進行3D場景理解
自我監督學習的目的是獲得有利于下游任務的良好表現。主流的方法是使用對比學習來與訓練網絡。受CLIP成功的啟發,利用CLIP的預訓練模型來完成下游任務引起...
3D打印是制造業領域的一項新興技術,被稱為“具有工業革命意義的制造技術”。近年來,隨著工業技術的進步,3D打印技術得到迅速發展并得到媒體的廣泛關注,各類...
別再怕圖片搜索結果牛頭不對馬嘴了,你可以試試這個 精準圖片搜索,來自 OpenAI最新的技術 CLIP。 只需一句 “大白話”描述,便能給出想要的圖片。...
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