近日，一项名为Test-Time Visual In-Context Tuning（TT-VICT）的创新性研究在计算机视觉领域引发广泛关注。该技术突破性地提出仅利用测试样本即可实现视觉上下文学习模型（VICL）的自适应调优，有效解决了传统方法...

近期，Qwen公司宣布推出了其最新研发的视觉推理模型QvQ，这款模型在视觉理解和推理方面取得了重大突破。QvQ利用深度学习技术，通过分析图像内容，对图像中的对象、场景和动作进行精准识别与推理。QvQ模型的推理能力...

字节跳动近期发布了一项名为'Byte Latent Transformer'的新型算法，在大规模模型训练中，采用了Patch而非Token作为基本的处理单元。该算法对于图像和视频内容的理解与分析展现出了卓越的性能，尤其适用于处理高分辨...

CIFAR-10是一项图像分类基准测试。这段代码提供了一个训练配置，能在惊人的短时间内实现良好的性能。CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像分类数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像，其中50000张用于训...

苹果公司最近向Hugging Face开源AI仓库贡献了20个Core Machine Learning模型，以此来提升公有模型在图像分类和深度分割方面的性能。此举紧随苹果发布Ferret大型语言模型和四个OpenELMs到Hugging Face的步伐。这一举...

近日，一个全新的Mamba模型引起了工业界的广泛关注。该模型通过使用对比性语言-图像预训练(CLIP)的方式进行训练，展现出在零样本图像分类任务上的出色效率和性能。据了解，零样本分类任务一直是计算机视觉领域的一个...

SURE技术是一种将多种技术结合起来，提高深度神经网络对于图像分类任务中不确定性预测可靠性的新方法。该方法通过模型置信度估计、模型不确定性估计和置信度校准三个步骤来实现置信度的提高。SURE技术的应用将大大提...

这篇论文重新审视了经典的高斯判别分析（GDA）算法，以改善CLIP在图像分类任务中的性能，而不需要额外的训练或资源。GDA算法通过增加一个基于贝叶斯公式的先验，实现了对输入向量的加权处理，从而有效地降低了噪声对...