在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)犹如两颗璀璨的明珠,各自照亮着图像理解与语言交互的广阔天地。近年来,随着深度学习技术的不断突破,尤其是大模型的兴起,CV大模型和NLP大模型正以前所未有的速度推动着AI技术的进步与应用。 一、CV大模型:视觉世界的深度洞察 1. 核心概念 CV大模型,顾名...
目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。 所以对比学习的出现,是图像领域为了解决“在没有更大标注数据集的情况下,如何采用自监督预训练模式,来从中吸取图像本身的先验知识分布,得到一个预训练的...
计算机视觉(CV) 计算机视觉是让计算机“看”的技术,它使得机器能够理解和处理图像或视频中的信息。其应用包括人脸检测、物体识别、图像分类等。 自然语言处理(NLP) 自然语言处理是让计算机“听”和“理解”的技术,它使得机器能够与人类语言进行交互。应用包括语音识别、文本生成、情感分析等。 二、实现流程 下面是一个...
CV与NLP数据标注岗位全解析 目前,市面上的数据标注岗位主要分为两大类:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)。CV(计算机视觉)方向 📸 CV方向的数据标注岗位主要服务于自动驾驶领域,如滴滴、毫末、轻舟智航等车企。这个方向的数据标注工作通常包括“2D拉框”和“3D拉框”,主要是为智能驾驶业务提供图像数据质检和标...
🤖CV与NLP:研究生如何抉择? 🎓在人工智能领域,研究生们常常面临选择CV(计算机视觉)还是NLP(自然语言处理)的困惑。 👀CV领域,上手相对简单,但缺乏可解释性,多炼丹,更玄学。发展已经很全面,挖掘新东西比较难,但容易毕业,好水文章。NERF类似工作是一个还可以的方向。 🗣️NLP领域,上手稍难,但稍具可解释性...
在当今的科技领域,深度学习、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和大型语言模型(LLM)是备受关注的前沿技术。它们各自有着独特的研究领域和应用场景,同时又相互关联,共同推动了人工智能(AI)的发展。一、深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它利用深度神经网络来模拟人类大脑的学习过程。通过训练,深度...
人工智能正在日益渗透到所有的技术领域，而深度学习(DL)是目前人工智能中最活跃的分支。最近几年，DL 取得了许多重要进展，其中一些因为事件跟大众关系密切而引人瞩目，而有的虽然低调但意义重大。深度学习在计算机视觉 CV、自然语言处理 NLP、语音识别 Audio 这三大领域方向中都取得了显著的成果。CV领域应用 深度学习因...
cv跟nlp都要用到cnn吧,不过现在深度学习岗位不是很多吧?还是先夯实下机器学习的基础,到时候再搞cnn手到擒来的事,就业的话转数据挖掘也应该没啥问题的。 来自iPhone客户端12楼2017-07-29 15:43 收起回复 慏悦 初级粉丝 1 zaiding 来自Android客户端13楼2017-08-01 00:24 回复 xhdbfujd 初级粉丝 1 ...
人工智能研究生:NLP与CV如何选? 🤖 自然语言处理(NLP)是研究如何让计算机理解并处理人类语言的科学。想象一下,ChatGPT、智能翻译、智能客服等都是NLP的杰作。NLP的发展空间非常广阔,尤其是在智能家居、智能音响和教育领域,自动批改作业、情感分析等都有巨大的潜力。 📸 计算机视觉(CV)则专注于让计算机能够“看懂...
多模态处理:NLP与CV如何协同? 🤔 在多模态处理领域,目前主要有两种主流方法: 1️⃣ 第一种是以LLavA为代表的,通过clip等工具将图像转换为embedding,然后投影到文本embedding的维度,将其视为文本token,再利用大语言模型(LLM)来处理图像。 2️⃣ 第二种是以Gemini和AnyGPT为代表的(采用Decode-only架构处理...