FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
视觉语言模型（VLMS）可与文本输入一起视觉理解。它们通常是通过将视觉令牌从验证的视觉编码传递到预处理的大型语言模型（LLM）通过投影层来构建的。通过利用视觉编码器的丰富视觉表示以及LLM的世界知识和推理能力，VLM可用于广泛的应用程序，包括可访问性助手，UI导航，机器人技术和GAMING.VLM精度通常可以通过更高的输入图像解决，可以在精确的情况下提高精确折磨，> vlm的精度可以提高。
Cavia: Camera-controllable Multi-view Video Diffusion with View-Integrated Attention
近年来，图像到视频的一代取得了显着突破。但是，生成的帧的3D一致性和相机可控性尚未解决。最近的研究试图将相机控制纳入生成过程中，但是它们的结果通常仅限于简单的轨迹或缺乏从多个不同的相机路径中为同一场景生成一致的视频的能力。为了解决这些局限性，我们介绍了Cavia，这是一个可控制摄像机的多视频视频生成的新型框架，能够转换输入图像……
FastVLM: Efficient Vision encoding for Vision Language Models
缩放输入图像分辨率对于增强视觉语言模型（VLM）的性能至关重要，尤其是在文本丰富的图像理解任务中。但是，由于大量令牌和高度编码延迟，流行的视觉编码器（例如VIT）在高分辨率下效率低下。在不同的操作分辨率下，可以沿两个轴优化VLM的视觉编码器：减少编码延迟并最小化传递给LLM的视觉令牌的数量，从而降低整体延迟。基于对互动的综合效率分析…
CoMotion: Concurrent Multi-Person 3D Motion
我们介绍了一种从单眼相机流中检测和跟踪多个人的详细3D姿势的方法。我们的系统在充满困难的姿势和遮挡的拥挤场景中保持了时间连贯的预测。我们的模型既可以执行强大的人均检测，又可以进行学习的姿势更新，以从框架到框架跟踪人们。 Poses并没有直接从新的输入图像中更新，而不是跨时间匹配检测，该图像可以通过遮挡在线跟踪。我们在许多图像和视频数据集上培训，以利用伪标记的注释来产生…
Novel View Synthesis with Pixel-Space Diffusion Models
从单个输入图像中综合新的视图是一项具有挑战性的任务。传统上，通过估计场景深度，扭曲和钻孔来完成此任务，并通过机器学习模型实现了管道的一部分。最近，在新型视图合成（NVS）中越来越多地使用了生成模型，通常包含整个端到端系统。在这项工作中，我们适应了现代扩散模型体系结构，用于像素空间中的端到端NV，从而大大优于先前的最新技术（SOTA）技术。我们探索了编码几何的不同方法…
DSplats: 3D Generation by Denoising Splats-Based Multiview Diffusion Models
生成高质量的 3D 内容需要能够学习复杂场景及其中真实物体的稳健分布的模型。最近基于高斯的 3D 重建技术通过以前馈方式预测 3D 高斯函数，在从稀疏输入图像中恢复高保真 3D 资产方面取得了令人印象深刻的结果。然而，这些技术通常缺乏扩散模型提供的广泛先验和表现力。另一方面，已成功应用于多视图图像去噪的 2D 扩散模型显示出生成广泛...
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
