最近，一个新的GitHub项目GroupContrast引起了技术界的广泛关注。该项目通过将片段分组与语义感知对比学习相结合，重新定义了自监督3D表示学习的概念。这种创新的方法不仅能够提高3D场景理解的准确性，还能够在不依...

本文讨论依赖于真实标注数据的评估指标。它探讨了通用和RAG特定的评估指标。所有指标都带有Python实现或指向一个Hugging Face模型卡的链接。

最近，研究人员提出了一种名为CLIP-DINOiser的新方法，它将CLIP模型的零样本能力与自监督特征相结合，从而实现了更好的语义分割，无需标注。CLIP-DINOiser方法使用了自监督任务DINO来学习图像特征，并将其与CLIP模型...

估计手部与物体接触的时机对于增强现实/虚拟现实和机器人技术来说是一项关键挑战。在深度学习领域，数据就是女王。这个新的大规模数据集包含了数百万帧的标注数据，可用于执行各种任务，如手部重构、模拟物体运动等...

该研究介绍了一种新的方法称为'体积融合'（Volume Fusion，VF），它可以在不需要大量预标注数据的情况下训练三维医学成像模型。研究表明，结合新的网络结构，VF能够提高不同身体部位医学图像解读的准确性。