为什么ImageNet-D很关键:ImageNet-D利用diffusion model生成高质量的图像作为数据来源,从中挖掘困难样本组成最终数据集。实验结果表明,ImageNet-D有效降低了大量模型的测试准确率,包括最新的大模型CLIP和LLaVa-NeXT等。ImageNet-D从一个新的角度揭露了当前大模型的错误,有利于启发模型的进一步迭代。同时,整体数据集构建...
图2. Example 1024×1024 images from the fine-tuned Imagen (left) model vs. vanilla Imagen (right) 由于ImageNet-1K数据集的图像在尺寸和分辨率上有所不同,平均图像分辨率为469×387,论文在不同的分辨率下检查合成数据生成,包括64×64、256×256和1024×1024。与直接在ImageNet数据上训练扩散模型的以前工作...
imagenet segmentation high-resolution vision-transformer efficientvit segment-anything deep-compression-autoencoder efficient-diffusion-model Updated Jan 24, 2025 Python qubvel / efficientnet Star 2.1k Code Issues Pull requests Implementation of EfficientNet model. Keras and TensorFlow Keras. deep-lear...
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3-4 年前,互联网规模的数据推动了第一个 GPT 和 Diffusion,定义了这个基础模型的时代。Jim Fan认为 2023 年最终是机器人#机器人# 技术规模化的一年。像VIMA( vimalabs.github.io ,Jim Fan的团队在 NVIDIA 的工作)和 RT-1/2( deepmind.com/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-...
在深度学习中,比传统的机器学习领域更成功的应用之一是图像识别。我们使用广泛使用的MNIST手写数字图像数据集。 数据集官网: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 使用tensorflow进行完整的DNN深度神经网络CNN训练完成手写图片识别 MNIST_data_bak文件下载来源 ...
在计算图形学领域,材质外观刻画了真实物体与光线之间的复杂物理交互,通常可表达为随空间位置变化的双向反射分布函数(Spatially-Varying Bidirectional Reflectance Distribution Function,缩写为 SVBRDF)。它是视觉计算中不可或缺的组成部分,在文化遗产、电子商务、电子游戏和视觉特效等领域中有着广泛的应用。
fastai/imagenette 1,009 Tasks Edit Image Classification Similar Datasets NOVIC Caption-Object Data OVIC Datasets Imagewoof Source:https://docs.fast.ai/tutorial.imagenette.html. Usage Created with Highcharts 9.3.0Number of Papers20212022202320242025010515ImagenetteNOVIC Caption-Object DataOVIC Datasets...
一些知名的理论和算法出自 Malik 教授和他领导团队的研究,包括各向异性扩散(anisotropic diffusion)、归一化分割(normalzied cut)、高动态范围成像(high dynamic range imaging)等。 根据Google Scholar 的数据,Malik 教授有 6 篇论文平均被引用超过千次。
一些知名的理论和算法出自 Malik 教授和他领导团队的研究,包括各向异性扩散(anisotropic diffusion)、归一化分割(normalzied cut)、高动态范围成像(high dynamic range imaging)等。 根据Google Scholar 的数据,Malik 教授有 6 篇论文平均被引用超过千次。