Ollama推出了全新版本,带来了三大功能升级,其中最吸引眼球的无疑是MiniCPM 视觉模型2.6的上线。这个版本不仅增强了图像识别能力,还扩展了对多图像和视频理解的支持。MiniCPM 视觉模型通过集成最新的SigLip-400M和Qwen2-7B技术,参数数量达到了8B,相比之前的MiniCPM-Llama3-V 2.5,性能有了显著提升。这个模型在视觉和...
1. 升级OllamaOllama 发布了一个新版本,并且带来了三个很酷的新功能。首先,我们现在支持 MiniCPM 视觉模型, 还支持 Yi-Coder 模型和 DeepSeek V2.5 版本。 如果你还不了解 MiniCPM 视觉模型,可以告诉你,它是…
能力强且通用:RAM可识别任意常见类别,支持中英文,精度上其Zero-Shot能力超越了有监督模型,高于CLIP/BLIP等经典多模态模型20+点,并可对标甚至超越Google的商用API; 可复现且成本低:RAM完全基于开源数据训练,通过自动化的数据引擎获取 了上亿级无须人工标注的高质量图像标签,RAM的基础版本模型只需八卡训练1天,最强版...
Vision Transformers (ViT)：ViT是一种基于Transformer的图像识别模型，它在图像分类任务上取得了很好的效果...
- 经典模型:AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet、MobileNet等,这些模型在ImageNet等大规模图像识别挑战中取得了显著成果,奠定了深度学习在图像识别领域的主导地位。 - 专用模型:针对特定任务或资源受限环境设计的模型,如FaceNet(人脸识别)、YOLO(目标检测)、Mask R-CNN(实例分割)、U-Net(语义分割...
参考消息网4月7日报道据美国福克斯新闻频道网站4月5日报道，脸书母公司元宇宙平台公司(Meta)周三发布了一份报告，详述了其最新的人工智能(AI)模型，该模型可“分割”照片中的不同物体。该公司研究部门称，它发布了“分割任何对象模型”(SAM)和相应的数据集。元宇宙平台公司说，SAM能够识别图像和视频中的物体——甚至...
图像识别模型排行榜最新 下面将会使用VGG16为基础,来微调(Fine-tune)模型达到训练我们自己的数据的目的。这里将会分类一些地表的卫星图片来区分森林、水域、岩石、农田、冰川和城市区域。数据集已经上传至 一、数据集 这里需要了解一下python在命令行下的参数解析...
NasNet实践:图像识别领域最佳模型 谷歌最近推出的NasNet,是当前图像识别领域的最佳模型,近日对此模型进行复现了下,也大致了解了其原理。这个模型并非是人为设计出来的,而是通过谷歌很早之前推出的AutoML自动训练出来的。该项目目的是实现“自动化的机器学习”,即训练机器学习的软件来打造机器学习的软件,自行开发新系统的代码...
可以看出 ObjectNet 图像中的目标有各种奇怪的语义。 为了增加难度,他们还选择去美国之外的地方拍摄,因为 Facebook 的一项研究表明,在识别家用物品方面,模型在欧洲和北美的识别准确度要高于在亚、非的识别准确率。 此外,他们选择的拍摄背景也比较杂乱。 研究人员绞尽脑汁想出的这些拍摄方式无非是为了充分还原现实世界的...
谷歌开源的新的图像识别模型 EfficientNet,将图像识别效率提升 10 倍,且参数减少 88%。在工作中有图像识别的业务,因此学习这篇论文,并在实际工作场景中进行使用。#423头条知识节##人工智能##科技青年# 卷积神经网络(ConvNets)的设计通常受到有限资源的约束。如果有更多资源可用,则可以将模型放大,以获得更高准确性。