然而，在借助该技术将感知任务的训练图像扩充到各类分布偏移场景时，必须确保物体的三维信息与原始标注相匹配，否则就会给视觉感知模型带来额外噪音干扰。技术方案 基于前面的讨论，我们不禁思考：要怎么去设计一个无需额外训练的可控生成方法，在准确保留物体三维信息的前提下，实现感知模型训练图像的可控扩充？来自香港中文大学（深圳）等单位
Vision-RWKV 是从 RWKV 改进而来的视觉模型,可以处理稀疏输入并高效执行健壮的全局处理。它能够很好地扩展到大型参数和数据集,优于其降低了空间聚合复杂性使得在高分辨率图像处理时无需窗口操作。在图像分类方面,VRWKV 在性能上优于 ViT,表现出更快的速度和更低的内存使用量,尤其是对于高分辨率输入。在密集预测任...
近期视觉基础模型(Vision Foundation Models)方向一直在探索建立一个通用的视觉感知系统,已有的方法可以分为三类: 第一类采用自监督的训练方式,例如DINO和CLIP等,这类方法在做下游感知类任务的时候需要再训练单独的Head或者Adapter; 第二类方法是开集检测,对齐图像的局部区域和文本表达,例如GLIP、UNINEXT和GroundingDINO等...
近期视觉基础模型(Vision Foundation Models)方向一直在探索建立一个通用的视觉感知系统,已有的方法可以分为三类: 第一类采用自监督的训练方式,例如DINO和CLIP等,这类方法在做下游感知类任务的时候需要再训练单独的Head或者Adapter; 第二类方法是开集检测,对齐图像的局部区域和文本表达,例如GLIP、UNINEXT和GroundingDINO等...
写在前面最近在 通用视觉感知领域,即开放场景检测方向,出现了一些值得关注的工作。这些研究试图让模型在识别已知类别的同时,也能更好地应对未知或未见过的目标,在实际应用中显得尤为重要。笔者梳理了几篇近期…
近期视觉基础模型(Vision Foundation Models)方向一直在探索建立一个通用的视觉感知系统,已有的方法可以分为三类: 第一类采用自监督的训练方式,例如DINO和CLIP等,这类方法在做下游感知类任务的时候需要再训练单独的Head或者Adapter; 第二类方法是开集...
本研究得出多项关键结论:纯感知模型可解释50%以上的情感评分方差,深层特征与经验学习是其核心,凸显了基于自然图像统计的表征学习在视觉诱发情感中的主导性,挑战了传统理论中“情感主要依赖生理或认知”的观点;视觉-语言模型可通过文本标签中的情感信息进一步提升预测效果,但需控制数据规模影响;核心情感(唤醒度、效价)与...
输入多视图图像后,视觉模型分别生成交通元素和车道线段的检测结果。提出的快速系统利用一个大型视觉语言模型(VLM),以预定义的视觉-文本少样本和文本提示为输入,生成可执行代码以处理视觉模型的预测结果。提出的慢速系统包括一个视觉问答(VQA)API集...
感知是从多个维度去感知问题的存在。视觉是模拟人类视觉原理。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视角下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。视觉模型是指通过创意、色彩、造型等的独特设计，以观看者的视网神经感觉为主，影响其神经网络...
本文将首先介绍人眼感知机制的基本原理,然后探讨几种常见的视觉感知模型。 二、人眼视觉感知机制 1.人眼结构 人眼包括角膜、虹膜、晶状体、玻璃体、视网膜、视神经等部分。其中视网膜是人眼最重要的部分,它包含了感光细胞——视锥细胞和视杆细胞,它们分别对彩色和黑白两种光敏感。 2.光敏感受器 视锥细胞分为三种类型...