
零开销,消除图像幻觉!基于零空间投影挖掘正常样本特征 | CVPR 2025
零开销,消除图像幻觉!基于零空间投影挖掘正常样本特征 | CVPR 2025当前大型视觉语言模型(LVLMs)存在物体幻觉问题,即会生成图像中不存在的物体描述。
当前大型视觉语言模型(LVLMs)存在物体幻觉问题,即会生成图像中不存在的物体描述。
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测,实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。
视频是信息密度最高、情感表达最丰富的媒介之一,高度还原现实的复杂性与细节。
在 3D 重建领域,无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting(3DGS),在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题:视角一旦偏离训练相机位置,图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影,严重影响实际应用。
生成模型会重现识别模型的历史吗?
CVPR 2025落下帷幕,这次关注度和社交参与感,非常深度了。
CVPR 2025,自动驾驶传来重大进展: Scaling Law,首次在这条赛道被验证!
不去今年的CVPR不知道,原来中国自动驾驶在AI领域的创新已经这么牛了。作为今年唯一受邀参与CVPR演讲的车企,这家公司在AI顶流圈层上桌吃饭了!
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。