苹果公司最新的研究成果在3D物体重建这一具有挑战性的问题上展现了惊人的性能。这项名为FineRecon的新技术，利用深度感知前馈网络，将2D图像转化为精细的3D模型。这一突破性的技术有望在许多领域得到应用，包括虚拟...

DeepMind最近推出了一款名为SynJax的新工具，该工具被设计为处理结构概率分布，如树、序列、分割、对齐等对象上的概率。SynJax的出现，无疑为我们在处理这类问题上提供了更多的便利。该工具不仅包含了许多实用的工具...

在这篇文章中，Max Woolf详细解释了他如何通过训练AI生成的劣质图像，使Stable Diffusion的最新版变得更好。他通过深度学习技术，让AI从错误中学习，并在此基础上进行改进。这种方法不仅提高了AI生成图像的质量，还...

Deepmind的研究人员在最新的研究中，试图提升他们的AlphaZero象棋智能体的玩耍能力，以减少幻觉并提高广泛的创造力。他们发现，这个智能体所下的棋步类型更加多样化，能解决一些真正具有挑战性的位置谜题。看到其如...

本文将深入探讨热门的《transformer数学101》文章，以及基于transformer架构的高性能分布式训练。变形金刚模型已经在深度学习领域广泛应用，其强大的处理能力和优异的性能表现赢得了业界的一致好评。然而，对于这种...

虽然段落任意模型（SAM）在各种数据集的分割任务中表现优异，但在面具的特定类别细节上存在疏漏。FoodSAM成功克服了这一问题。它结合了SAM的优势和新的特性，有效地分割食品图像，甚至识别出场景中的单个食品和其他...

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...

深度神经网络在计算机视觉领域有着出色的表现，但是更快的推理时间是必要的。这篇论文介绍了一种新的Inter-Class Similarity Distillation方法和一种Adaptive Loss Weighting策略，能够更好地从老师网络向学生网络传...