在实际测试中，BEVFusion v2在多个数据集上的确是取得了显著的性能提升。主要表现在模型在识别目标、定位...
有几个版本的效果尤为突出。首先是BEVFusion v2，这个版本在原有的基础上引入了跨模态注意力机制，使得...
数据集与算法细节：数据集包括Kinetics、Moments、Sth-SthV1和V2。算法核心在于将视频特征在时间维度上分组，对不同分组的特征进行随机排序，以此实现跨时间序列的信息交换。此过程以一个十字图形表示，具体网络结构与ShuffleNet类似。网络架构：该模型在ResNet中加入视频排序模块，提供两种插入方式。作者将视频...
研究人员报告了9个细粒度数据集的ImageNet线性评估准确性和平均准确性。这里的每个项目包括1000万个描述和每个描述4张图片。下表是ImageNet线性评估与细粒度分类的比较。尽管只使用了合成数据，但SynCLR与OpenAI的CLIP和DINO v2模型取得了不相上下的结果。下表是在相同的合成数据上比较SynCLR和CLIP，可以看出，SynCLR...
实验设置:在实验中,作者使用了不同规模和领域的语言模型,包括LLAMA、LLEMMA和MEDITRON模型。实验在多个数据集上进行,包括Tülu v2 mix、GSM8k、MATH和BioASQ,涵盖了指令遵循、数学推理和生物医学问答等任务。 基线模型:作者比较了原始未调整的模型和经过微调的模型的性能,以了解Co-LLM协作学习的效果。
研究人员报告了9个细粒度数据集的ImageNet线性评估准确性和平均准确性。这里的每个项目包括1000万个描述和每个描述4张图片。 下表是ImageNet线性评估与细粒度分类的比较。 尽管只使用了合成数据,但SynCLR与OpenAI的CLIP和DINO v2模型取得了不相上下的结果。
首先对比AnyLoc在结构、非结构环境、视点偏移、时间外观变化上对比其他SOTA VPR方案的结果。AnyLoc-VLAD-DINOv2在所有的室内数据集上都取得了最高的召回率,室外环境稍差,但在Oxford数据集上效果尤其的好。而且比较有意思的是,在DINOv2上简单地使用GeM池化就可以显著提高性能。
from datasets import load_dataset ds = load_dataset("MITLL/LADI-v2-dataset", "v2a_resized", revision="script", streaming=True, download_ladi=True, base_dir='./ladi_dataset', trust_remote_code=True) You can browse the bucket here: https://ladi.s3.amazonaws.com/index.html. Note ...
著名数据集: MNIST ImageNet CIFAR-10 最简洁的数据集之一,包含 10 个类别,通常用于卷积神经网络。 简单的例子: 将两张图片上的像素强度矩阵进行相减,并对其每一像素的差值进行加和。若结果值较高,则两张图片的内容不同。 若采用这套方法,能得到 35% 的 L2 微分精度和 38% 的 L1 微分精度,比随机的图像识...
研究人员报告了9个细粒度数据集的ImageNet线性评估准确性和平均准确性。这里的每个项目包括1000万个描述和每个描述4张图片。 下表是ImageNet线性评估与细粒度分类的比较。 尽管只使用了合成数据,但SynCLR与OpenAI的CLIP和DINO v2模型取得了不相上下的结果。