
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。
《龙珠》、《神奇宝贝》、《新世纪福音战士》等上个世纪开播的动漫是很多人童年回忆的一部分,它们曾给我们带来了充满了热血、友情与梦想的视觉之旅。某些时候,我们会突然有重温这些童年回忆的冲动,但我们却可能会略带遗憾地发现这些童年回忆的分辨率非常低,根本无法在客厅的 4K 大屏电视上创造出良好的视觉体验,以至于可能阻碍我们与在高分辨率数字世界中成长的孩子分享这些童年回忆。
FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪,支持基于模型和无模型设置,在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法.
一年一度的CVPR 2024录用结果出炉了。今年,共有2719篇论文被接收,录用率为23.6%。
物体姿态估计对于各种应用至关重要,例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据,并且不能应用于测试时未见过的新物体;而类别级方法消除了这些假设(实例训练和 CAD 模型),但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
现在,AI 大模型已经疯狂到这种地步了吗?此时此刻,正有两个 Claude 模型在无休止地对话,它们在探索整个宇宙的奥妙。
目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间,严重拖慢了研究的进度,并成为了该领域亟待解决的一大痛点。
扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现,开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion,DALLE,Imagen,SORA 等大模型如雨后春笋般涌现,进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而,当前的扩散模型在理论上并非完美,鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外,奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
最近,华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型 Monkey [1](Li et al., CVPR2024)工作的基础上提出 TextMonkey。在多个场景文本和文档的测试基准中,TextMonkey 处于国际领先地位,有潜力带来办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业应用领域的技术变革。
物体姿态估计在许多现实世界应用中起到至关重要的作用,例如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等。