作者提出了SAM-I2I框架,用于跨模态MRI合成,通过利用视觉基础模型(SAM2)中编码的知识来实现。该模型使用SAM2预训练的Hiera图像编码器作为 Backbone 模型,以提取相关的层次特征。使用可训练的图像解码器,结合 Mask 自注意力单元,有效地聚合了之前提取的特征,并生成了目标模态图像。这种设计可以降低计算成本,使得网络在特...
我们提出了Nougat(Neural Optical Understanding for Academic Documents),这是一种视觉转换器模型,用于执行光学字符识别(OCR)任务,将科学文档处理成标记语言,并在新的科学文档数据集上展示了我们模型的有效性。所提出的方法为增强数字时代科学知识的可访问性提供了一个有前景的解决方案,通过弥合人类可读文档与机器可读文本...
将2D转为3D的方法有很多种,以下是一些常见的方法: 1. 空间分析法:通过对2D图像进行空间分析和投影,将其转化为3D模型。这种方法适用于几何图形和线条较简单的情况。 2. 深度提取法:利用图像中不同区域的深度信息,例如阴影、透视等,推测出物体的三维结构。这种方法可以应用于相机标定和视觉重建等领域。 3. 立体成...
通过结合卷积神经网络和视觉Transformer,我们的模型能够从整个组织大视野及其片段中提取局部和全局信息,从而实现图像片段的同时配准和拼接。 我们采用弱监督训练方法,利用合成单模态训练数据集,使模型能够在无需依赖多模态真实标注数据的情况下完成Faxitron与乳腺组织病理学图像的配准。实验结果表明,模型在多模态测试数据上的表...
本文对Transformer模型,特别是视觉转换器在自动驾驶(AD)中的应用进行了全面分析和总结,探讨了它们的基础架构、在自然语言处理和计算机视觉中基于注意力的处理优势,以及它们在各种自动驾驶任务中的卓越表现,包括3D目标检测、2D车道检测和高级场景分析。 自动驾驶中的Transformers作为高级特征提取器,与CNN的不同之处在于,它...
zerox基于视觉模型 API 服务,提供了将 PDF 文档转化为 Markdown 的功能。其原理是先将原文件(如 pdf、docx)转换为图片,然后把图片发给视觉模型处理,最后汇总所有结果生成完整的 Markdown 文件。 主要功能 一种非常简单的 OCR 文档以进行 AI 摄取的方法。毕竟,文档应该是一种视觉表示。带有奇怪的布局、...
从相机坐标系到图像坐标系,属于透视投影关系,从3D转换到2D。 图像坐标系也叫平面坐标系,用物理单位表示像素的位置,单位是mm。坐标原点为摄像机光轴与图像坐标系的交点位置。 根据相似三角原理 在齐次坐标下表示为 这一步完成了相机坐标系到理想的图像坐标系的转换,因为我们默认各个坐标系的变换是线性的。但实际上由...
语言模型图片转文字提示词视觉语言模型模型精确性开源项目工作流稳定性模型大小性能要求qwen模型模型对比 介绍了一个能够将图片内容转换为文字提示词的工具,重点在于利用视觉语言模型来提高转换结果的精确度。该过程涉及一个官方工作流,其中比较了四种不同的文本加标签(tag)的方式来生成新图片。第四种结合了文本和标签并...
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基于中间视觉的场景模拟及亮度转换模型研究