Scenic是一个以注意力为核心的计算机视觉研究代码库。

学习离散化表示是计算机视觉领域的一个令人兴奋的研究领域。像CLIP这样的大规模对比方法一度让离散化研究失去了市场。然而，现在，借助开源扩散模型，我们可以利用文本标记的力量来解开图像中的对象，实现对AI生成图...

TIMM中有许多顶级计算机视觉模型，但在处理生产系统时，通常需要更多。OpenMMlab提供了一套高质量的系统，用于各种视觉任务，如姿态和分割。

**研究团队最新发布的技术论文介绍了SoViT，这是一种针对大小和形状进行了优化的视觉转换器，使用先进的缩放方法，其性能与更大的模型相当，但计算量更少。SoViT在图像分类、字幕生成、视觉问答和零样本转移等各个任...

近年来，自主车辆研究的减速使计算机视觉领域的进展似乎放缓了。但现在，一种新技术正在让人们看到希望。该技术使用三个图像模型的水螅来增强自然图像抠图的性能，效果非常引人注目。 ## 核心要点： - Matte Anyth...

## 新闻概要： 以下是这篇文章中的三个核心点： - 技术的兴衰周期在当今被压缩得非常紧密。传统技术发展18个月的速度，如今在AI的带动下，瞬息万变。 - 资金和人才正在涌入AI领域，这是一个非常有趣的趋势。 - 现...

最近，研究人员发现文本图像模型（如Stable Diffusion）可以具有紧急对应关系检测能力。这些对应关系是图像中的语义特征，即表示相同的事物，例如人的鼻子，动物的耳朵，汽车的轮胎等。通过巧妙的算法，可以从各种图...

研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment Anything Model”（SAM）进行了升级，提高了其轮廓识别复杂结构对象的能力。该模型保留了原有的优点。 ### 核心要点： - 研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment...