(2023|AABI,多模态信息瓶颈,变分近似,视觉语言模型可解释性)通过多模态信息瓶颈归因对图像文本表示的视觉解释 Visual Explanations of Image-Text Representations via Multi-Modal Information Bottleneck Attribution 公众号:EDPJ(添加 VX:CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群:922230617 获取资料) 目录… EDPJ 收藏!深度学习必...
随着深度学习技术的迅猛发展，视觉基础模型（Visual Foundation Models, VFMs）作为一种新兴的图像处理方法，在众多领域展现出了超越传统计算机视觉（Computer Vision, CV）技术的强大能力。VFMs相对于传统CV方法有优势，但也存在局限性。一、传统计算机视觉方法 1.基本概念 计算机视觉（Computer Vision, CV）致力于使机器...
GoogleNet(又称“InceptionNet”)是由谷歌的研究人员们设计的一个网络架构。GoogleNet在2014年的 ImageNet大赛中获得了冠军,证明了它是一个功能强大的模型。 在这个网络架构中,研究人员们不仅加深了网络深度(GoogleNet包含22个层,而VGG网络只有19个层),还研究出了一个叫做“Inception模块”的新方法。 如上图所示,这个...
CV大模型是指用于计算机视觉任务的大型深度学习模型，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习算法来实现。近年来，随着深度学习技术的发展和计算能力的提升，CV大模型在计算机视觉领域取得了很多重要成果，例如图像分类、目标检测、图像分割等任务。CV大模型的基本思想是通过学习从输入图像到输出...
中国基于CV大模型带动的AI行业市场规模2022年为189.5亿元，处在行业开始的萌芽期。随着CV大模型的技术成熟与商业化落地场景的拓宽，预计未来基于CV大模型的Al行业市场规模将进入高速增长期，在2027达到508.4亿元。2020-2027年中国CV大模型市场规模预测及增速 资料来源：共研产业咨询（共研网）《2024-2030年中国CV大...
那么如何可视化CV模型呢?这里我们介绍两种方法,第一种方法是CAM,一般用于ResNet等以卷积网络为主体的模型;第二种方法是直接绘制Attention Map,可以用于近期比较火的以Transformer为主题结构的ViT等模型中。最后,我们会详细介绍ViT可视化Attention Map的示例和代码,可以比较方便的用于各种分析场景。
一、CV模型 简单介绍 %% CV模型 % xk = xk-1 + vxk * delta_T + 0.5*ax*delta_T^2 % vxk = vxk-1 + ax*delta_T % yk = yk-1 + vyk * delta_T + 0.5*ay*delta_T^2 % vyk = vyk-1 + ay*delta_T % X = [x;vx;y;vy]; ...
NLP中的高超性能让不少人开始在CV领域中探索Prompt的魔力,不过都只局限于跨模态任务中文本编码器的输入。 在本文中,作者将他们所提出的Visual Prompt Tuning方法,简称为VPT。这是首次有人将Prompt应用到视觉模型主干(backbone),并做出成果。 具体来说,比起全面微调,VPT受最新大型NLP模型调整方法的启发,只在输入空间...
ConvNext是纯CNN冲击swin地位的模型,它的出现证明了CNN宝刀未老。当ViT席卷CV领域时,我在知乎上看到网友对self-attention的质疑。 质疑者认为:ViT中用到了很多新trick,比如划片(patchify),LN代替BN,GeLU代替ReLU等等,并不只是self-attention。 如果有一个CNN模型,...
仅靠视觉（像素）模型能走多远？UC 伯克利、约翰霍普金斯大学的新论文探讨了这一问题，并展示了大型视觉模型（LVM）在多种 CV 任务上的应用潜力。最近一段时间以来，GPT 和 LLaMA 等大型语言模型 (LLM) 已经风靡全球。另一个关注度同样很高的问题是，如果想要构建大型视觉模型 (LVM) ，我们需要的是什么？LLaVA ...