AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章，详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。Facebook 介绍了利用该平台的图片内容描述和图片搜索技术，这些技术建立在系统能够“理解”像素级的图像内容基础上，将为更丰富的产品体验铺平道路。 回想一下你最近点赞的帖子——非常可能是包含图片或视频的。但是，直到最近，在线搜索包括图像搜索都还一直是文本驱动（text-driven）的技术，是否能搜索到某一张图像取决于它是否有充分的标记或有
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频内容生产与消费创新 音视频技术在整体大环境的影响下，近年来呈现出迅猛的发展趋势，随着更多新概念、新技术的涌现，如元宇宙、虚拟沉浸式、VR/AR等，超高
不仅大量占用土地资源、耗费水资源，而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药，会造成严重污染。
高尔夫球场，长期以来的高端社交地，但其存在的背后，却是对资源环境的侵袭。不仅大量占用土地资源、耗费水资源，而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药，会造成严重污染。
NVIDIA®Jetson™AGX Xavier和Jetson TX2提供了一个内置的Cortex-R5微控制器，该控制器也被称为传感器处理引擎(SPE)。示例使用包括传感器数据处理、唤醒管理、无人机和机器人。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子，相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合！
本实验实验原理主要是图像分割技术的应用，以海参为实验对象，将图像中海参区域与背景进行分割，转化为二值图像，统计像素面积作为大小分级依据，从而实现海参大小分级。
机器之心专栏 港科大LMFlow团队 & 港大NLP实验室 一直以来，人类梦想着机器人能够辅助人类处理生活和工作的事情。“请帮我调低空调的温度”，甚至 “请帮我写一个商城网站” 都在近年来的家居助手和 OpenAI 发布的 Copilot 上得以实现。 GPT-4 的出现，进一步为我们展示了多模态大模型在视觉理解上的潜力。开源中小模型方面，LLAVA、minigpt-4 表现不俗，可以看图聊天，还可以为人类猜测美食图片中的菜谱。然而，这些模型在实际落地中仍然面临重要的挑战：没有精准的定位能力，不能给出某物体
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型 Mini-Gemini 堪称绝绝子，相当于开源社区的 GPT4+DALLE3 的王炸组合！
随着人工智能技术的迅猛发展，OpenAI 最近推出的 ChatGPT-40 模型无疑成为了业界的一个新的高光时刻。ChatGPT-40 不仅在处理速度上超越了前代产品，还在图像理解和多语种支持上取得了显著的进步。本文将深入探讨 ChatGPT-40 的核心技术特性、它的潜在应用以及这一创新对未来语言模型发展可能带来的影响。
为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力，上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性，通过赋予其识别特定区域（由点、笔画或掩码定义）的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且实现了对图像内容强调的精确控制，使其在各种下游任务中表现出色。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
近几年，深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩，本文根据笔者的工作实践，谈谈对深度学习理解，以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论，是笔者个人的理解和不充分实验的结果，所以难免谬误，请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏，可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到！” 网络上经常出现这类观点，让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是，很多人居然相信了。那么，什么是机器学习呢？ 机器学习的对象是我们生活中所接触
在数字化时代，信息的获取和记录方式不断革新。photes.io 是一款新兴的笔记软件，它通过人工智能技术，将我们日常生活中拍摄的照片和屏幕截图转换成结构化的文本笔记，极大地提高了信息处理的效率。
大家好，我是猫头虎，今天给大家带来一个非常激动人心的消息！OpenAI 刚刚在 2023 年 9 月 25 日为 ChatGPT 推出了新的语音和图像功能，这意味着 ChatGPT 现在不仅能够与我们交流，还能看到和听到我们的世界啦！😲 下面就让我详细为大家介绍一下这些新功能以及它们将如何改变我们与 ChatGPT 的互动方式。
这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得这张把谷歌AI搞得团团转的经典梗图吗？ 现在，微软亚研院的新AI可算是把它研究明白了。 拿着这张图问它图里有啥，它会回答：我看着像鸭子。 但如果你试图跟它battle，它就会改口：看上去更像兔子。并且还解释得条条是道： 图里有兔子耳朵。 是不是有点能看得懂图的ChatGPT内味儿了？ 这个新AI名叫Kosmos-1，谐音Cosmos（宇宙）。AI如其名，本事确实不小：图文理解、文本生成、OCR、对话QA都不在话下。 甚至连瑞文智商测试题都hol
关注公众号，发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』，谷歌提出《Toke
【新智元导读】人类通常相当擅长关系推理，但对 AI 来说是难点。谷歌 DeepMind 研究人员提出了用于关系推理的人工神经网络。它拥有处理图像、分析语言甚至学习游戏的专门架构，协同地在数据中找到模式，发现事物之间存在的关系。 您要买的新家附近有多少个公园？和你的晚餐最配的葡萄酒是什么？这些问题需要关系推理，这对于 AI 来说是难点。现在，谷歌 DeepMind 的研究人员已经开发了一种简单的算法来处理这种推理，而且它已经在复杂的图像理解测试中打败了人类。 人类通常相当擅长关系推理，一种使用逻辑来连接和比较
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。 - 针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。 - 针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表现出的强大能力。 - 针对通用的深度神经网络模型，本文也将详细探讨网络的前馈和学习过程。 卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚
本文介绍了图像处理中的目标检测和前景背景分离，重点介绍了基于深度学习的方法。具体包括像素点操作、低秩矩阵应用和深度学习中的注意力模型等。
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型，它们拥有数百/数千亿个参数，能够生成令人印象深刻的语言输出。
张鉴殊：武汉大学本科三年级学生，目前在张潼教授的指导下担任研究实习生，主要研究方向是大语言模型，多模态大语言模型以及持续学习。当下在寻找 2025 fall 博士入学机会。
近日，清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent，CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent 等多种能力，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上（含 VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE 等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上（含 Mind2Web，AITW 等），大幅超过基于 LLM 的 Agent，取得第一。
【新智元导读】DeepMind 今天发表官博介绍了他们的两篇最新论文，称其都在理解“关系推理”这一挑战方面展示出了令人可喜的结果。一个是视觉互动网络 VIN，能够预测视觉场景中各个物体在未来几百步所处位置，另一个则是模块化的、具有关系推理能力的深度神经网络架构 RN，可以“即插即用”，提升其他深度神经网络结构（如 CNN）关系推理的能力。在李飞飞等人提出的图像理解数据集 CLEVR 测试结果表明，RN 的总体推理正确率已经达到 95.5%，超越人类水平。 研究一：视觉互动网络 VIN，从原始视觉观察中学习真
在本文中，我们提出了LLaMA-Adapter V2，一种参数高效的视觉指令模型。具体而言，我们首先通过解锁更多可学习参数（例如，norm、偏置和比例），增强LLaMA Adapter，这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次，我们提出了一种早期融合策略，只将视觉token输入到早期的LLM层，有助于更好地融合视觉知识。第三，通过优化可学习参数的不相交组，引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰，并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中，我们将额外的专家模型（例如，字幕，OCR系统）集成到LLaMA-Adapter中，以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比，LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数，就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力，甚至在聊天互动中表现出色。
【新智元导读】2016 I/O大会的第三天，在喧嚣和狂欢逐渐淡去之时，一场名为“Google 机器学习展望”的对谈今日凌晨在主会场举行。谷歌大脑负责人Jeff Dean与搜索和机器智能部分副总裁John Giannandrea，以及产品高级主管Aparna Chennapragada参与对话。如今TensorFlow和Cloud Machine Learning让全世界的研究人员和开发者都能更好地合作。当下机器学习领域最激动人心的话题是什么？最顶尖的挑战是什么？机器学习的边界在哪里？ 过去十年来，谷歌在其
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址：https://github.com/Sekunde/Pri3
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
1.JourneyDB: A Benchmark for Generative Image Understanding
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI GPT-4刚发布，就已经有手机应用接入了！ 只需要上传图像，再用语音提出需求，GPT-4就能帮助视障人士“看清”眼前的世界。 随时随地，实时解读，就像聊天对话一样自然。 例如想要换装，却不知道手里的衣服是什么颜色： 只需要拍照上传给GPT-4，它很快就能将衣服纹理描述出来，材质、颜色和形状一清二楚： △翻译by有道 在此之前，视障人士除了用手触摸以外，辨别物体往往需要依靠身边的人或是志愿者的帮助。 有网友看到后赞叹：这是目前见过最令人惊叹的GPT-
1.基本概念 1. 图像分类 模拟图像：连续变化的函数 数字图像：离散的矩阵表示 二值图像：只有0、1 （黑、白） 灰度图像：像素取值是 0-255 ，有中间过度。 彩色（索引）图像：两个矩
来自艾伦人工智能研究所、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、华盛顿大学的学者提出了Unified-IO 2。
以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
具有视觉功能的 GPT-4 Turbo 允许模型接收图像并回答与之相关的问题。在历史上，语言模型系统受限于仅接收单一输入模态，即文本。对于许多用例来说，这限制了像 GPT-4 这样的模型可用的领域。以前，该模型有时被称为 GPT-4V 或 gpt-4-vision-preview 在 API 中。请注意，助手 API 目前不支持图像输入。
6月22日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
1.Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-Number Field(SIGGRAPH 2023 Best Paper)
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
【导读】人工智能离不开感知，而视觉是我们最主要的感知手段。深度学习近年来颠覆了图像/视频理解的进程。这要归因于大数据，大计算，和深度学习体系结构和方法的巨大进步和创新。微软亚洲研究院高级领导团队（SLT）成员，首席主任研究员，IEEE Fellow 曾文军在这次演讲中讨论视觉智能发展中深度学习技术的关键理念和主要进展，并基于一些实际用例简单阐明如何在这个令人兴奋的领域中开拓市场，实现技术落地。本次演讲还涉及一些未来技术趋势，对前沿科技的把握很有帮助。 ▌提纲： ---- 视觉智能和深度学习简介； 深度图
【新智元导读】2017年，ImageNet ILSVRC正式宣告终结。在计算机视觉领域深耕16年的“老兵”颜水成与团队拿下最后冠军，巧合的是，5年前的PASCAL VOC收官之战，冠军也是他。有“水哥”之称的颜水成可谓计算机视觉竞赛领域名副其实的常胜将军。在本次接受新智元的专访中，他分享了自己多年来的战斗经历和实战经历。现在已担任副教授的他，对学生也有许多寄语。颜水成认为，计算机视觉的未来属于多标签、像素级、语义级分析。 颜水成，360副总裁、人工智能研究院院长，新加坡国立大学终身教职，作为计算机视觉界的老
北京时间5月14日凌晨，OpenAI 春季新品发布会举行，新一代旗舰生成模型 GPT-4o来了。GPT-4o 的推出代表着技术进步的一大步，集成了文本、语音和图像三种模态，使人机交互更加自然和高效。
它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题：
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频内容生产与消费创新 音视频技术在整体大环境的影响下，近年来呈现出迅猛的发展趋势，随着更多新概念、新技术的涌现，如元宇宙、虚拟沉浸式、VR/AR等，超高清视频、赛事直播等，未来从生产到消费音视频在哪些新的业务、产品及场景下能够创造更多新的价值是我们迫切需要思考的问题。 讲师与议题 近年来，视频形式的多元展现形式被更多行业所认可，视频技术在跨行业中的应用，被赋予了更多可能性与趣味性。不同
One picture is worth more than thousand words 人类获取的信息80%是通过视觉方式获取的，而人类能看见的波段仅为可见光，而机器几乎能对所有波段成像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
