写在前面&amp，出发点真实的场景重建和视图合成对于通过模拟安全关键场景来推动自动驾驶系统的发展至关重要，3DGaussianSplatting在实时渲染和静态场景重建方面表现优异，但由于复杂的背景、动态目标和稀疏的视图，它在模拟驾驶场景时遇到了挑战，这里提出了AutoSplat，这是一个采...

  近年来，随着计算机视觉与自然语言处理技术的飞速发展，CLIP，ContrastiveLanguage，ImagePre，training，模型作为一种强大的跨模态预训练模型，其应用与研究领域不断拓展，为了进一步提升CLIP模型在处理复杂任务时的效能与精度，众多研究团队致力于对传统的CLIP模型进行多...

  标题，SplatLoc，3DGaussianSplatting，basedVisualLocalizationforAugmentedReality作者，HongjiaZhai，XiyuZhang，BomingZhao，HaiLi，YijiaHe，ZhaopengCui，HujunBao，Guofe...

  作为一项有着数百年传统的体育运动，网球一直非常抗拒变化，其他的体育运动已经迅速接受了数据和分析的使用，以改变运动员的招募、训练和比赛准备，帮助他们在比赛中适应不断变化的环境，以及在比赛后分解成功和失败，国际网球联合会，ITF，的IT执行总监MatPemble表示，可以说，网球没有辜负它作为一项传统运...

  VOC数据集，视觉对象类，于2005年作为PASCALVOC挑战的一部分首次引入，该挑战旨在推进视觉识别的最新水平，它由20种不同类别的物体组成，包括，动物、交通工具和常见的家用物品，这些图像中的每一个都标注了图像中物体的位置和分类，注释包括边界框和像素级分割掩码，...。...

  2023，2024年，以GPT，4V、Gemini、Claude、LLaVA为代表的多模态大模型，MultimodalLLMs，已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮，然而，对于这些模型的评测多集中于语言上的任务，对于视觉的要求多为简单的物体识别，相对的，计算机视觉最...

  论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2404.10407​​视觉Transformer，ViT，在计算机视觉领域标志性地实现了一次革命，超越了各种任务的最先进模型，然而，它们的实际应用受到高计算和内存需求的限制，本研究通过评估四种主要的模型压缩技术，量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝，...

  本期推出结合CVPR2022视觉顶会论文RepLKNet的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务，创新模型还未发表！！！有小论文、毕业论文需求的不容错过！提供马尔可夫转换场MTF、递归图RP、格拉姆矩阵GAF、连续小波变换CWT、短时傅里叶变换...

  来自奥本大学和阿尔伯塔大学的研究人员发现，最先进的具有视觉能力的大型语言模型，VLMs，在理解涉及基本几何形状的空间信息方面表现得非常糟糕，例如判断两个圆是否重叠，他们提出了一个名为BlindTest的新基准测试，包括7项简单任务，这些任务在互联网上自然语言中不太可能有现成答案，以测试VLM像人类一...

  人工智能在第四次工业革命发挥着至关重要的作用，它广泛的融入日常生活，例如Google助手、Siri、智能手机摄像头、社交媒体过滤器、自动标记、医疗成像、导航等，所有这些技术都切实的改进和增强日常活动的便利性和习惯，大模型技术发展到现在已经趋于稳定，而加入视觉的多模态大模型才开始兴起，它除了日常生活，...

  材料科学侧重于研究和开发具有特定性能和应用的材料，该领域的研究人员旨在了解材料的结构、性能和性能，以创新和改进现有技术，并为各种应用创造新材料，该学科结合了化学、物理和工程原理，以应对挑战并改进航空航天、汽车、电子和医疗保健中使用的材料，材料科学面临的一个重大挑战是整合来自科学文献的大量视觉和文本数...

  大家好，我是来自NVIDIAGPU计算专家团队的陶砺，很高兴今天有机会在这里跟大家分享一下我和我的同事陈庾，在SwinTransformer这个视觉大模的型训练和推理优化上的一些工作，其中一些的方法与策略，在其他的模型训练、推理的优化上都可以使用，来提高模型的吞吐、提升GPU的使用效率、加快模型的迭...