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
How to Fix “AI’s Original Sin”
上个月，《纽约时报》声称科技巨头 OpenAI 和谷歌涉足了版权灰色地带，他们转录了大量 YouTube 视频，并将这些文本用作其 AI 模型的额外训练数据，尽管服务条款禁止此类行为，而且《纽约时报》认为版权法 […]
Warrior Tactical Academy Prepares Soldiers for Deployment
第832军械营是许多见习士兵前往各自部队之前的最后一站。因此，当这些士兵有机会接受额外训练，为可能的海外部署做好准备时，他们...
