XiaoMi-AI文件搜索系统
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评估对象对象的基于视觉模型的弹性...
摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力，因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中，我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性，以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集，以引起对物体特征（观点，比例，颜色）的变化或实际图像上使用的图像转换技术（对抗性变化，常见的损坏），以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di！使用模型来产生背景变化。但是，这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制，从而使它们不适合任务。另一方面，我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化，同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标，我们利用文本对图像，图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集（Imagenet，Coco），将多样的和相同的背景纳入图像中，或在背景中引入颜色，纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验，并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。
![arxiv：2503.07465v1 [cs.cv] 2025年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\af2a7dce29aefe4e4b6e956d62ebff4e79d71644.webp)
arxiv：2503.07465v1 [cs.cv] 2025年3月10日
对象检测和细分被广泛用于计算机视觉应用中，但是诸如Yolo系列的传统模型虽然有效而准确，但受预定义的类别的限制，从而阻碍了开放的SCE-Narios的适应性。最近的开放式方法利用文本提示，vi-sual提示或迅速的范式来克服这一点，但由于高计算需求或部署复合物而导致的性能和效率之间经常妥协。在这项工作中，我们介绍了Yoloe，该YOLOE在单个高效的模型中跨越了各种开放及时机制的检测和分割，实现了任何事物。对于文本提示，我们提出了可重新参数的区域文本对齐（REPRTA）策略。它通过重新参数轻巧的辅助网络来完善预处理的文本嵌入，并具有零推理和转移开销的视觉文本对齐。对于视觉提示，我们提出了语义激活的视觉提示编码器（SAVPE）。启用了解耦的语义和激活分支，以最小的复杂性带来了改进的视觉嵌入和准确性。对于迅速的场景，我们引入了懒惰的区域贡献对比（LRPC）策略。它利用大型词汇和专业嵌入中的内置来识别所有对象，避免了昂贵的语言模型。广泛的实验表明，Yoloe的出色零射击性能和可转移性具有较高的下降效率和低训练成本。值得注意的是，在LVIS上，训练成本较小，1.4倍推理加速，Yoloe-V8-S以3.5 AP超过Yolo-Worldv2-S。转移到可可时，Yoloe-V8-L可在封闭式的Yolov8-L上获得0.6 AP B，而较小的训练时间较小4倍。代码和型号可在https：//github.com/thu-mig/yoloe上找到。
人造视觉 - Yolov8算法...
Coimbatore，泰米尔纳德邦，印度摘要：失明是一种残疾或无法看见的形式。缺乏视力仅是一个需要视线的人进行的活动，这只是一个劣势。盲人可能仅由于无法进入的基础设施和社会挑战而面临麻烦。在地方周围浏览并使用行人访问标志是盲人的最大挑战之一，尤其是视力为零的人。对于一个受到身体挑战的人来说，获得独立性可能最有价值的资产和视觉障碍的人可以在设计有必要适应的环境中过着独立的生活。本文使用Yolo（您只看一次）的实时对象检测系统，基于深度学习算法，以帮助视觉受损的人在日常生活中。cobotic眼镜是专为视障个体设计的剪边产品。使用Yolo算法无缝集成面部运动识别，对象识别和文本检测功能。Yolo使用卷积神经网络（CNN）和单个正向传播通过神经网络进行实时的对象检测。在此提议的系统中，Yolov8是一种在上下文（可可）数据集中对公共对象训练的实时对象检测算法，用于识别在对象识别中产生高准确性的人面前存在的对象。系统通过合成的语音传递输出，从而增强视觉感知。索引术语 - 视觉障碍，对象检测，Yolov8，文本，语音，CNN面部运动识别模块促进了改善的社会互动，而对象识别会提高环境意识。此集成解决方案结合了边缘处理和基于云的分析，以实时处理和计算效率。cobotic奇观使视觉障碍的个体能够提供最先进的智能眼镜系统，从而增强视觉感知，促进独立性并改善其整体生活质量。
使用混合分布的 MCET 实现精确并行分割模型 (PPSM)
摘要目的——图像分割是图像处理应用中最重要的任务之一。它是许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监视系统等。然而，准确的分割是一项关键任务，因为找到适合不同类型图像处理应用的正确模型是一个长期存在的问题。本文开发了一种新颖的分割模型，旨在成为使用任何类型图像处理应用的统一模型。所提出的精确并行分割模型 (PPSM) 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。此外，提出了一种并行增强算法来提高所开发的分割算法的性能并最大限度地降低其计算成本。为了评估所提出的 PPSM 的有效性，使用了不同的图像分割基准数据集，例如 Planet Hunters 2 (PH2)、国际皮肤成像合作组织 (ISIC)、微软剑桥研究院 (MSRC)、伯克利分割基准数据集 (BSDS) 和 COntext 中的通用对象 (COCO)。获得的结果表明，与其他分割模型相比，使用不同类型和领域的基准数据集，所提出的模型能够显著缩短处理时间，实现高精度。设计/方法/方法——所提出的 PPSM 结合了三种基准分布阈值技术来估计最佳阈值，从而实现分割区域的最佳提取：高斯分布、对数正态分布和伽马分布。结果——根据所获得的结果，可以观察到，所提出的基于 PPSM——最小交叉熵阈值 (PPSM - MCET) 的分割模型是一种具有高性能的稳健、准确、高度一致的方法。原创性/价值——使用 MCET 构建了一种利用高斯、伽马和对数正态分布组合的新型混合分割模型。此外，为了以最小的计算成本提供准确、高性能的阈值，所提出的 PPSM 使用并行处理方法来最大限度地减少 MCET 计算中的计算工作量。所提出的模型可用作许多面向应用的宝贵工具，例如医疗保健系统、模式识别、交通管制、监控系统等。关键词最小交叉熵阈值、混合分布、精确分割、并行计算论文类型研究论文
实时援助原型：用于...
摘要：视力障碍的个体在移动性，导航和执行日常任务中遇到重大挑战。传统工具（例如拐杖和导犬）有帮助，但有局限性，尤其是在陌生或复杂的环境中。技术的最新进步引入了创新的解决方案来解决这些困难。本文探讨了一系列辅助技术，旨在改善视力受损的人的生活。这些包括可穿戴设备，移动应用程序和智能传感器系统，这些系统使用了诸如机器学习（ML）和基于语音的交互之类的尖端方法。诸如配备传感器和相机的智能眼镜之类的工具可以安全地检测障碍物，并可以安全地指导用户。具有文本识别和语音反馈等功能的移动应用程序使视觉障碍的个人能够阅读，识别对象并浏览其周围环境[3]。基于语音的系统进一步简化了交互，从而使用户可以免提执行任务。其中许多技术取决于互联网连接，从而引起了对可访问性和可靠性的担忧。本文强调了这些创新如何改变视觉受损的人的流动性和独立性。它还强调需要进一步发展以克服现有局限性。通过了解辅助技术的当前状态，这项研究提供了有关如何继续提高视觉受损人的生活质量的见解[10]。这些挑战强调需要创新的技术解决方案，以增强视觉障碍的个人。关键字：视觉障碍导航，语音帮助，对象检测，文本待办词，NLP，可可数据集，机器学习，深度学习，实时，相机，障碍物检测，音频反馈。简介：视觉障碍的人在日常生活中遇到了重大挑战，尤其是在流动性和导航中。传统辅助工具（如白色的甘蔗或导犬），尽管有帮助，但在复杂或陌生的环境中提供有限的功能。这些人经常在诸如识别障碍，阅读文本和识别对象之类的任务上挣扎，从而阻碍了他们的独立性。安全问题也是一个持久的问题，因为避免危害并确保安全运动需要持续保持警惕，有时还需要外部援助。
invaio-sciences-welcomes-chris-judd-as-as-cco and-scott- ...
Invaio科学欢迎克里斯·贾德（Chris Judd）担任首席商务官员，斯科特·坎托（Scott Kantor）担任马萨诸塞州剑桥首席财务官，2024年11月26日 - 旗舰机构的旗舰生物封装公司Invaio Sciences（Invaio Sciences），专注于加速升级为自然官员的农业官员（Chars Promistional），曾担任Chris官员（Chars Co）的统治者（CCO），这是COCO的任命。 （CFO）。这些对Invaio领导团队的战略补充标志着该公司革新作物健康和生产力的一个激动人心的阶段。克里斯·贾德（Chris Judd）是一位经验丰富的营销和生物技术和农业创新的商业领导者，为他的新角色带来了丰富的经验。克里斯（Chris）在BASF，Novozymes和Certis生物学家等全球公司担任领导职务。他的成就包括推出新的生物解决方案，推动国际业务增长以及率先制定变革性营销策略。，克里斯（Chris）将凭借提供两位数增长并提高各种市场的盈利能力的记录，因此将监督Invaio的商业运营，以确保该公司继续扩大其全球足迹并为全球种植者提供影响力的解决方案。斯科特·坎托（Scott Kantor）加入Invaio，是一位有成就的财务主管，拥有超过二十年的全球财务管理，并购和业务转型经验。最近，斯科特（Scott）担任Emulate，Inc。的首席财务官，在那里他在推动金融纪律和可持续增长方面发挥了关键作用。他在私募股权支持和公开交易的公司中广泛的背景涵盖了高科技，生物技术和生命科学工业。Scott的领导始终通过战略规划，组织转型和人才发展实现价值。Seasond Finance专业人士，斯科特（Scott）的位置良好，可以推进Invaio的财务战略和卓越运营。“我们很高兴欢迎克里斯（Chris）和斯科特（Scott）加入Invaio Sciences，” Invaio Sciences首席执行官Amy O'Shea说。“他们的深厚专业知识和可靠的领导能力将有助于我们加快为农业提供可持续和科学驱动的解决方案的努力斯科特的金融敏锐度和克里斯的商业愿景与我们扩展和创新的目标完全相吻合。”斯科特（Scott）和克里斯（Chris）的任命强调了Invaio致力于组建世界一流的领导团队，以推动公司的成长和对农业领域的影响媒体联系人：Media@invaio.com关于旗舰开拓公司Invaio Sciences Invaio Sciences，是一家Bioplatform公司
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、乙醇用糖蜜、动物饲料用糖蜜、蒸馏用糖蜜
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、用于生产乙醇的糖蜜、用于动物饲料的糖蜜、用于蒸馏的糖蜜、用于食品配料的糖蜜、结晶果糖粉、葡萄糖粉、一水葡萄糖、高果糖玉米糖浆、液体葡萄糖糖浆、麦芽糊精粉、麦芽糖浆、乙酰磺胺酸钾 (Ace-K)、阿斯巴甜、糖精钠、三氯蔗糖、木糖醇、天然玉米淀粉、改性玉米淀粉、玉米粉、天然木薯淀粉、木薯淀粉、小麦淀粉、苹果、葡萄、柠檬、芒果、橙子、梨、菠萝、番茄、芦荟、杏、香蕉、樱桃酸、番石榴、橘子、胡萝卜、椰子、百香果、桃子、椰果、草莓、碱化脂肪还原可可粉、去皮花生碎、碎花生、去壳芝麻、花生粉、花生酱/花生酱、花生、芝麻、花生碎、全澳洲坚果、无水乳脂、黄油、酪蛋白粉、全脂奶粉、全脂奶粉、脱脂奶粉、甜乳清粉、乳清蛋白浓缩物、全脂奶粉、AFP 卷、HDPE 树脂、LDPE 树脂、LLPDE 树脂、PP 树脂、PET 树脂、PS 树脂、不透明白色 r、rPET 薄片、rPET 树脂、rHDPE 树脂、rPP 树脂、玻璃瓶、纸、大卷、牛磺酸、酸度调节剂、无水柠檬酸、柠檬酸粉、一水柠檬酸、苹果酸、苹果酸粉、柠檬酸钠、柠檬酸钠粉末、抗坏血酸、抗坏血酸粉末、丙酸钙、丙酸钙粉末、谷氨酸钠、味精粉末、山梨酸钾、山梨酸钾粉末、苯甲酸钠、苯甲酸钠粉末、羧甲基纤维素 (CMC)、角叉菜胶、改性淀粉、天然玉米淀粉、果胶、木薯淀粉、黄原胶、青苹果香精、清凉薄荷、大米基葡萄糖糖浆、大麦、木薯片、可溶性干酒糟 (DDGS)、玉米、棉花、柑橘颗粒、鱼粉、大米、大豆、豆粕、大豆油、葵花籽油、硝酸铵、混合 NPK、NPK、尿素、甘蔗渣、甘蔗渣颗粒、椰子壳、椰子壳、混合热带草颗粒、秸秆颗粒、棕榈仁、稻壳、稻壳颗粒、木材颗粒、空果串、VIVE 验证的可持续生物质、传统能源、激励能源（可再生）、VIVE 或 I-REC 验证的可持续能源信用、含水乙醇、无水乙醇、燃料级乙醇、工业级乙醇、中性级乙醇、太阳能……
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我对轨迹规划和执行的知识和思考。本论文所述算法的实现主要利用开源软件和库来完成。虽然对这些软件包做出贡献的人太多，无法一一承认，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter，以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上那些非常善良的人，他们让我对电脑的痛苦变得更容易忍受。毫无疑问，如果没有办公室和部门同事的无微不至的陪伴和无条件的帮助和支持，这些年就不会是这样的。致大卫、萨拉、丹妮和米克，我希望看到他们的小玩意在天体上发出微弱的光芒，感谢你们给我带来的所有美好时刻；致我在冥界的流亡同伴，亚历克斯 (Alex)、宾 (Bin) 和马可 (Marco) (现为冥界之王)；致卡洛斯 (Carlos)，我办公室里的老邻居；致 Manu，感谢我们曾一起分享对图形或编程方面那些虽小但绝对关键的细节所表现出的超乎寻常的热情。致卢卡 (Luca) 和罗科 (Rocco)：首先，我欢迎我们的新意大利霸主。对于 Gonzalo，我希望有一天他能原谅我向其他人提及《辛普森一家》；对于 Güemes，他已经过上了更好的（有报酬的）生活。感谢托尼，他对幽默的极限进行了颇具影响力的研究，多亏了这项研究，我现在可以免去在胡安贝内特大楼里讲最糟糕的笑话的荣幸。致 Daniele、Massoud、Valentin 以及我们研究小组的所有前成员，以及 Eduardo、Nacho 和未来的成员。致所有其他等离子体学者，从他们那里我学到了很多电力推进术语，但我不知道是否愿意去探索它们的含义。由于忍受我对少数人来说太过辛苦，多年来很多人都做出了贡献，感谢他们才是公平的。感谢阿尔瓦罗 (Álvaro)、阿隆 (Aarón)、卡洛斯 (Carlos) 和萨拉 (Sara) 与我们共度的下午时光。致 Marco、Carmen、Javi、Isa、Juli、Celia、Pablo、Arturo、Vir、Elena 和 Thomas：你们中的大多数人已经知道比赛期间会发生什么，不允许退款。感谢 Miriam、María、Pablo、Ana、Laura、Rebeca 和 Alberto 举办的精彩派对。致 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，感谢你们多次讨论什么是酷的，什么不是酷的。感谢费尔以及所有我的队友们给予我的许多分数。最后，我要感谢我的家人多年来的欣赏和理解，特别是西尔维娅、劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和科科，我对他们的支持和爱永远表示感谢：谢谢你们，爸爸妈妈。
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我在轨迹规划和执行方面的知识和思想。本论文中描述的算法的实现大部分是使用开源软件和库完成的。为所有这些软件包做出贡献的人太多了，无法一一感谢，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter 以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上非常善良的人，他们使计算机疼痛变得可以忍受。毫无疑问，这几年我没有因为我的无助而感到惭愧，也没有因为我的离去而无奈地得到我同伴的帮助和支持。大卫、莎拉、丹尼和米克，他们在天上的光辉灿烂，感谢所有伟大的时刻； amis compañeros de exilio en el Inframundo, Álex, Bin y Marco (ahora Señor del ídem)；卡洛斯，我的回忆录；德斯帕乔；一个马努，通过对我们非理性的比较的热情，对具体的图形或程序进行绝对的批评。卢卡·罗科（Luca y Rocco）：我个人欢迎我们的新意大利霸主。贡萨洛（Gonzalo），我希望我能与洛斯·辛普森（Los Simpson）一起参考其他人物，是的，我是一个出色的生活（remunerada）。托尼（Toni）对胡安·贝内特（Juan Benet）大厦的太阳系人民的荣誉进行了幽默限制的调查。丹尼尔、马苏德、瓦伦丁，以及爱德华多、纳乔和未来调查组的所有未来的事情。等离子研究中的许多人都知道许多关于电力推进的术语，但这些术语并不意味着今天已经发生了。 Dado que aguantarme es demasiado trabajo para unas pocas personas, mucha gente ha contribuido dorante estos años, y es justo agradecérselo.阿尔瓦罗、亚伦、卡洛斯和萨拉，感谢您的帮助。马可、卡门、哈维、伊莎、朱莉、西莉亚、巴勃罗、阿图罗、维尔、埃琳娜和托马斯：他们在卡雷拉的哈比亚大街上度过了漫长的岁月，但不承认自己已经堕落了。米里亚姆、玛丽亚、巴勃罗、安娜、劳拉、丽贝卡和阿尔贝托，感谢 los maravillosos saraos。 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，都在谈论莫拉和诺。谨向您提供所有相关信息，感谢您提供的信息。最后，我要对我的家人进行一次宝贵的理解，特别是西尔维娅和劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和可可，他们将帮助您完成所有的事情：谢谢，妈妈和爸爸。
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我对轨迹规划和执行的知识和思考。本论文所述算法的实现主要利用开源软件和库来完成。虽然对这些软件包做出贡献的人太多，无法一一承认，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter，以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上那些非常善良的人，他们让我对电脑的痛苦变得更容易忍受。毫无疑问，如果没有办公室和部门同事的无微不至的陪伴和无条件的帮助和支持，这些年就不会是这样的。致大卫、萨拉、丹妮和米克，我希望看到他们的小玩意在天体上发出微弱的光芒，感谢你们给我带来的所有美好时刻；致我在冥界的流亡同伴，亚历克斯 (Alex)、宾 (Bin) 和马可 (Marco) (现为冥界之王)；致卡洛斯 (Carlos)，我办公室里的老邻居；致 Manu，感谢我们曾一起分享对图形或编程方面那些虽小但绝对关键的细节所表现出的超乎寻常的热情。致卢卡 (Luca) 和罗科 (Rocco)：首先，我欢迎我们的新意大利霸主。对于 Gonzalo，我希望有一天他能原谅我向其他人提及《辛普森一家》；对于 Güemes，他已经过上了更好的（有报酬的）生活。感谢托尼，他对幽默的极限进行了颇具影响力的研究，多亏了这项研究，我现在可以免去在胡安贝内特大楼里讲最糟糕的笑话的荣幸。致 Daniele、Massoud、Valentin 以及我们研究小组的所有前成员，以及 Eduardo、Nacho 和未来的成员。致所有其他等离子体学者，从他们那里我学到了很多电力推进术语，但我不知道是否愿意去探索它们的含义。由于忍受我对少数人来说太过辛苦，多年来很多人都做出了贡献，感谢他们才是公平的。感谢阿尔瓦罗 (Álvaro)、阿隆 (Aarón)、卡洛斯 (Carlos) 和萨拉 (Sara) 与我们共度的下午时光。致 Marco、Carmen、Javi、Isa、Juli、Celia、Pablo、Arturo、Vir、Elena 和 Thomas：你们中的大多数人已经知道比赛期间会发生什么，不允许退款。感谢 Miriam、María、Pablo、Ana、Laura、Rebeca 和 Alberto 举办的精彩派对。致 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，感谢你们多次讨论什么是酷的，什么不是酷的。感谢费尔以及所有我的队友们给予我的许多分数。最后，我要感谢我的家人多年来的欣赏和理解，特别是西尔维娅、劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和科科，我对他们的支持和爱永远表示感谢：谢谢你们，爸爸妈妈。