«Топовые важные статьи по компьютерному зрению на неделю с 9/10 по 15/10»
«Топовые важные статьи о компьютерном зрении на неделю с 9/10 по 15/10»
Оставайтесь актуальными в отношении последних исследований компьютерного зрения
Еженедельно несколько ведущих академических конференций и журналов представляют инновационные исследования в области компьютерного зрения, представляя захватывающие открытия в различных подобластях, таких как распознавание изображений, оптимизация моделей зрения, генеративно-состязательные сети (GAN), сегментация изображений, анализ видео и многое другое.
В этой статье мы предоставим полный обзор самых значимых работ, опубликованных во второй неделе октября 2023 года, выделяя последние исследования и достижения в области компьютерного зрения. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, практикующим или энтузиастом, эта статья предоставит ценные идеи о передовых техниках и инструментах в области компьютерного зрения.
Ищете ли вы возможность начать карьеру в области науки о данных и ИИ и нуждаетесь в обучении? Предлагаю сессии менторства по науке о данных и долгосрочное менторство в карьере:
- Сессии менторства: https://lnkd.in/dXeg3KPW
- Долгосрочное менторство: https://lnkd.in/dtdUYBrM
Подпишитесь на мой бюллетень To Data & Beyond, чтобы получать полный и ранний доступ к моим статьям:
- Встречайте Universal Simulator (UniSim) интерактивный симулятор взаимодействия с реальным миром через генеративное моделирование
- «Распознавание и генерация состояний объектов в машинном обучении с использованием метода Орезать и учиться»
- Перевоплощение носимой технологии сверхэффективный алгоритм измерения сердечного ритма и расширение медицинского набора инструментов Edge Impulse
To Data & Beyond | Youssef Hosni | Substack
Наука о данных, машинное обучение, ИИ и то, что находится за ними. Читайте To Data & Beyond, авторство Юссефа Хосни…
youssefh.substack.com
1. Модели языка изображений
1.1. Модели языка зрения PaLI-3: Меньше, быстрее, сильнее
Эта статья представляет модель языка зрения PaLI-3, которая является меньшей, быстрее и сильнее, чем аналогичные модели, которые в 10 раз больше. В рамках достижения такой высокой производительности мы сравниваем модели Vision Transformer (ViT), обученные с использованием классификационных задач, и модели с предварительным обучением контрастивно (SigLIP).
Мы обнаруживаем, что, несмотря на небольшое снижение производительности на стандартных бенчмарках классификации изображений, модель PaLI на основе SigLIP продемонстрировала…
