Depth Anything是一种新的单目深度估计方法,它依赖于约6200万张图像的大规模数据集来提高其精度。通过使用数据增强和预训练编码器的辅助监督,该模型实现了令人印象深刻的泛化能力,并在深度估计方面树立了新的标准...
Read More最近,一种名为DiverseEvol的新方法在GitHub上发布,它可以让AI模型选择自己的训练数据,使其在不需要人工或其他先进AI系统的帮助下变得更好。DiverseEvol方法包括两个步骤:第一步是从数据集中选择用于训练模型的样...
Read More针对图像-文本训练中使用的视觉基础模型,研究人员提出了一种名为ViSFT的新方法,以提高其性能。ViSFT使用类似于语言模型中的微调的两阶段过程来增强视觉基础模型。首先,该模型使用大规模的无监督预训练来学习图像...
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