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2023-08-07 talkingdev

PerceptionCLIP,开源增强zero-shot击图像分类方法

一项最新研究介绍了PerceptionCLIP,这是一种模拟人类视觉感知过程的两步图像分类方法,旨在更好地利用CLIP,一种突出的视觉语言模型。首先,通过识别背景属性并利用它们区分前景物体,这种新方法在图像分类任务中提...

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2023-08-07 talkingdev

深入了解LLMs的奇特世界

本文是对LLMs领域近几年发展的总结,旨在帮助行外人士了解LLMs是什么、可以用于什么、如何训练它们以及在使用它们时所面临的挑战,包括安全性、效果和伦理等方面。文章包含了演讲中的带有注释的幻灯片以及额外的笔记...

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2023-08-02 talkingdev

YouTube测试AI生成的视频摘要

YouTube已经开始在搜索和观看页面上测试AI生成的视频摘要。这些新的AI摘要不会取代内容创作者编写的视频描述。这是YouTube在进一步利用人工智能技术来改善用户体验的一个尝试,通过AI生成的摘要,用户可以更快地获取...

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2023-07-28 talkingdev

推出Tidepool:面向AI应用的产品分析工具

AI基于文本的接口为我们与软件交互开辟了一种全新的方式,但是在非结构化文本中寻找洞察力却十分困难。Tidepool就是为解决这一问题而生,它能在用户的文本交互中找出模式,帮助你做出更好的产品决策。AI在许多领域已...

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2023-07-28 talkingdev

HQTrack-高质量视频对象追踪和分割开源框架

这个仓库介绍了HQTrack,这是一个高质量的视频对象追踪框架,利用先进的感知算法来追踪单个和多个对象,同时精细化他们的边界。尽管只在有限的数据集上进行训练,HQTrack通过在不使用任何额外的数据增强或模型集成的...

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2023-07-27 talkingdev

增强版视频对象分割方法:SgMg(GitHub 仓库)

这个GitHub仓库介绍了一个名为SgMg的新方法,改进了视频中所提到的对象分割过程。该方法解决了特性漂移的问题,利用视觉细节更好地优化分割。新方法还使得视频中多个对象的同时分割成为可能,使得这个过程更加快速和...

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2023-07-26 talkingdev

CTVIS-在线视频分割新的训练方法

最近的一份研究论文提出了一种名为一致在线视频实例分割(CTVIS)的新训练方法,以便在视频分割中更好地区分时间线上的对象。通过使用来自多个帧的一致信息,而不仅仅是一个,以及向数据添加噪声,CTVIS可以更有效地处...

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2023-07-26 talkingdev

TF-ICON:无需训练的文本驱动图像合成新框架开源

最近,一个名为TF-ICON的新技术在GitHub上引起了广泛关注。该方法利用文本来指导将对象无缝集成到不同的图像中,无需进行额外的训练或调整模型。这种方法的独特之处在于使用了一个'卓越提示',能够从真实的图像中精...

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