作为在超过1100万张图像上预训练的大型视觉模型，Segment-Anything Model (SAM)[1]引起了研究行人的关注。然而，最近的研究表明，SA...

近期大型语言模型（LLM）的进展显著提高了它们在各类自然语言处理任务中的性能。这些模型能够进行语言理解和逻辑推理，使它们能够处理复杂的语言功能，如总结文本、回答...

这些挑战将阻碍它们将视觉-语言模型（VLMs）适应于下游任务的能力。受到这一关键观察的启发，作者提出了一种新颖的方法，称为NODE-Adapter，该方法利用神...

视觉-语言基础模型（VLMs）[17, 21, 29]的最新进展在各个计算机视觉任务上取得了显著的进步。这些模型展现出了强大的零样本能力，这是由于它们在大规模图...

2010年代初，当深度神经网络能够使用大规模图像或文本数据学习强大的表示时，深度学习在单领域任务（如图像分类或语言翻译）中取得了初步成功[5,10]。由于公开可...

适配器模式让特定的API接口可以适配多种场景。例如，现有一个名为"Reader()"的API接口只能解析txt格式的文件，给这个Reader()接口增加适配器以...

2.初始化 Canal 数据库，并且增加对应的数据库账号和开启 slave 权限；

最近，Transformers 在计算机视觉领域取得了巨大成功。得益于动态建模能力和注意力机制的长程依赖性，各种 vision transformers 很快在...

修改I2C的CLK的频率 【适用范围】 全志R16 平台。 【问题现象】 I2C 通讯经常性发生sunxi_i2c_do_xfer incomp...

目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多...

图像到视频生成（I2V）任务旨在将静态图像转化为动态视频，这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息，同时确保图像内容的真...

在深度学习中，视觉Transformer（ViTs）已成为一种主流的卷积神经网络架构，被广泛应用于计算机视觉领域。预训练的ViT模型通常通过finetuning...

为了挑战计算机视觉（CV）全量微调的主导地位，作者提出了一种新的调优范式Mona-tuning，它基于Multi-cognitivevisualadapters...

以下代码是我参考prometheus官方给出的remote write adapter修改的：

以下代码是我参考prometheus官方给出的remote write adapter修改的：

假如你正在开发一款股票市场监测程序， 它会从不同来源下载 XML 格式的股票数据， 然后向用户呈现出美观的图表。

适配器模式又称为：封装器模式、Wrapper（包装）、Adapter。适配器是一种结构型设计模式，它能使接口不兼容的对象能够相互合作。

T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-...

Uni-ControlNet: All-in-One Control to Text-to-Image Diffusion Models