Meta公司最新研发的SAM.cpp项目现已在GitHub仓库中开源。这是一项运行于纯C++环境下的分割技术，其底层驱动是GGML。SAM.cpp能够实现Meta上的任何内容的精细分割，不论是图像、视频，还是复杂的3D模型，都能够轻松应...

仅从少数样本中产生多样化的图像一直是技术上的挑战。而新的技术——TexMod，采用独特的技术方法，将各种图像的细节融合在一起，并确保生成的图像具有逻辑性的布局。TexMod的出现，不仅提升了图像生成的质量，也为图像...

在持续推动成为AI领域的开源贡献者的过程中，Meta公司近日公布了他们的DINO v2模型，并采用了更为宽松的许可证，允许社区在其基础上进行构建。此外，他们还发布了一个数据集，有助于确定并对各种计算机视觉模型中的...

大多数计算机视觉工具在使用LiDAR点追踪3D物体时，由于干扰或未注意到长期运动，常常遇到困难。为了解决这些问题，MTM-Tracker混合使用了两种方法，并分为两个阶段进行工作。在第一阶段，MTM-Tracker使用基于模型的...

近日，一群研究者开发出一套名为TOPIC的新系统，能够通过运动和外观线索有效地在视频中跟踪多个对象。TOPIC系统不仅能够处理复杂的运动，而且还可以有效处理对象的外观变化，显著提高了多目标跟踪的准确性和效率。为...

Roboflow推理是一种在最先进的计算机视觉模型上运行推理的工具。它可以在各种设备和环境上部署，无需机器学习的先验知识。Roboflow推理支持目标检测、分类、实例分割模型以及基础模型。有一个展示Roboflow推理在足球...

神经辐射场（NeRF）在计算机视觉领域已经成为热门话题，然而如何有效地将多个NeRF结合在一起仍然是一个挑战。为了解决这个问题，研究团队开发出了一种名为DReg-NeRF的新方法。DReg-NeRF能有效提取NeRF中的特征，使用...

RLIPv1是一种帮助计算机将图像与描述性词语相连接的方法，但是它存在一些问题，尤其是运行缓慢和数据缺乏。这篇新的论文介绍了RLIPv2，这是一个更快速的版本，它使用了一种新的工具ALIF来更好地融合图像和词语。同时...