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MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
![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。
呼吸功能和早期视力的要素
早期视觉的要素是什么？这个问题可能是指的是，视觉的基本原子是什么？ - 可能会根据边缘，峰，角落等诸如候选结构等各种回答。在本章中，我们采用了一个相当不同的观点并提出一个问题，视觉的基本物质是什么？这种区别很重要，因为我们希望专注于提取视觉信息的第一步。在此级别上谈论离散对象，即使是边缘和角等简单的对象。人们普遍认为，早期视力涉及测量许多基本图像属性，包括方向，颜色，运动等。图L.l显示了一种漫画（以Neisser，1976年的风格），这种建筑已成为人类和机器视觉的模型非常流行。处理的第一阶段涉及一组平行途径，每个途径都用于一个特定的视觉属性。我们建议将这些基本特性的测量视为早期视力的要素。我们认为早期视力是测量图像中存在的各种Vi-Sual“物质”的量（例如，发红或向右运动能量）。换句话说，我们对早期视野如何衡量“物质”而不是标记“事物”的方式感到困惑。那么这些基本视觉物质是什么？已经使用直觉和实验的混合物编制了各种列表。电生理学家描述了对某些视觉特性有选择性敏感的条纹皮质中的神经元。有关评论，请参见Hubel（1988）以及Devalois和Devalois（1988）。心理物理学家推断出了为具有视觉特性而调整的通道的存在。有关评论，请参见Graham（1989），Olzak和Thomas（1986），Pokorny和Smith（1986）和Watson（1986）。感知研究人员发现了视觉刺激的各个方面，这些方面是在集中前处理的（Beck，1966; Bergen＆Julesz，1983; Julesz＆Bergen，
![arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d3cf2227c80556a0a72faa9d1f5cccab39a92e30.webp)
arXiv:2208.03666v4 [cs.MM] 2022 年 8 月 18 日
最近的研究表明，使用两阶段监督框架可以生成描绘人类对脑电图 (EEG) 视觉刺激的感知的图像，即 EEG-视觉重建。然而，它们无法“重现”准确的视觉刺激，因为决定合成图像的是人类对图像的注释，而不是图像的数据。此外，合成图像通常会受到嘈杂的 EEG 编码和生成模型不稳定的训练的影响，从而难以识别。相反，我们提出了一个单阶段 EEG-视觉检索范式，其中两种模态的数据是相关的，而不是它们的注释，这使我们能够恢复 EEG 片段的准确视觉刺激。具体而言，我们通过优化对比自监督目标来最大化 EEG 编码和相关视觉刺激之间的相互信息，从而带来两个额外的好处。一是，它使EEG编码能够在训练期间处理超出可见类别的视觉类别，因为学习并不针对类别注释。此外，模型不再需要生成视觉刺激的每个细节，而是专注于跨模态对齐并在实例级别检索图像，确保可区分的模型输出。对最大的单一受试者EEG数据集进行了实证研究，该数据集测量由图像刺激引起的大脑活动。我们证明了所提出的方法完成了实例级EEG-视觉检索任务，即报告现有方法无法报告的精确视觉刺激。我们还研究了一系列EEG和视觉编码器结构的含义。此外，对于主要研究的语义级EEG-视觉分类任务，尽管没有使用类别注释，但所提出的方法优于最先进的监督EEG-视觉重建方法，特别是在开放类别识别能力方面。
为生成AI
视听媒体的历史是视听操纵的历史。 第一张相机于1816年进入世界，尽管直到1888年，美国商人乔治·伊斯曼（George Eastman）开始以“柯达”的名义营销一种设备。在20世纪初期，相机的商业性更高，但是即使在普通消费者能够拍摄照片之前，世界已经在1869年就已经看到了其第一次对视听作品进行试验。。视听媒体的历史是视听操纵的历史。第一张相机于1816年进入世界，尽管直到1888年，美国商人乔治·伊斯曼（George Eastman）开始以“柯达”的名义营销一种设备。在20世纪初期，相机的商业性更高，但是即使在普通消费者能够拍摄照片之前，世界已经在1869年就已经看到了其第一次对视听作品进行试验。威廉·穆勒（William Mumler）是波士顿的珠宝雕刻师，拍摄了自拍照（或那时，是“自画像”），在图像上揭示了他已故表弟的形状。随着故事的发展，穆勒（Mumler）与朋友开了个玩笑，但看到他的同事的惊讶，他认为他可以通过拍摄人的形象并想到自己的亲人出现在cam-ear时就可以从“精神摄影”中做出有利可图的业务。这些操作似乎是非生物介入的结果，向我们展示了双重暴露的早期例子，通过该图像，先前的图像进入了另一个使用相同玻璃板来产生负面的pho图。在美国内战带来的悲伤几年后，他被指控欺诈。在审判期间，另一位摄影师证明了证人，他用亚伯拉罕·林肯（Abraham Lincoln）的“幽灵”制作了一个伪造的图像，以消除操纵技术。穆勒最终被无罪释放。首先，只要它与我们的世界观保持一致，我们中的许多人都愿意信任我们所看到的。1穆勒审判不仅代表了最早记录的恶意视听案件之一，而且还强调了两个强大的动态，这些动态贯穿整个历史。第二，即使证明了宽容的轻松性，也可能很难在法庭上证明任何编辑都在给定的图像上进行。有效性操纵的进步，特别是深层技术，结合了人工智能的商业化
有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题
AST月，OpenAI首席执行官Sam Altman终于承认了研究人员多年来一直在说的话 - 人工智能（AI）行业正处于能源危机的方面。这是一个不可接受的入学。在世界经济论坛在瑞士达沃斯举行的年度会议上，奥特曼警告说，下一波生成的AI系统将消耗的力量要比预期的要大得多，并且能源系统将难以应付。“没有突破就无法到达那里，”他说。我很高兴他说了。自从我从2018年开始发布有关AI行业的环境成本以来，我已经看到一贯的低调和否认。Altman的承认使研究人员，监管机构和行业巨人谈论了生成AI的环境影响。那么，Altman Banking启动了什么能源突破？不是更可持续的AI系统的设计和部署，而是核融合。他在那场比赛中也有皮肤：2021年，阿尔特曼（Altman）开始投资华盛顿埃弗里特（Everett）的Fusion Company Helion Energy。大多数专家都同意，核融合不会显着构成在本世纪中叶脱碳以应对气候危机的关键目标。Helion最乐观的估计是，到2029年，它将产生足够的能量，为40,000个平均美国家庭供电；一项评估表明，由OpenAI在加利福尼亚州旧金山创建的聊天机器人Chatgpt已经消耗了33,000户房屋的能源。据估计，由生成AI驱动的搜索使用了传统网络搜索能量的四到五倍。，这不仅仅是能量。在几年内，大型AI系统可能需要与整个国家一样多的能量。生成的AI系统需要大量的淡水来冷却其处理器并发电。在爱荷华州西得梅因市，一个巨大的数据中心集群为OpenAI最先进的型号GPT-4提供。当地居民的诉讼显示，2022年7月，即Openai完成了培训模型的一个月，该集群使用了该地区约6％的水。根据公司的环境报告，当Google和Microsoft准备了大型语言模型时，两者都在用水方面有很大的峰值 - 在一年内分别增加了20％和34％。一个预印本1表明，在全球范围内，对AI的水需求可能是2027年的一半。在另外2个中，Facebook AI研究人员称工业的环境影响是追求规模的“房间里的大象”。而不是管道梦，我们需要务实的
AI技术的兴起和影响
人工智能（AI）技术已迅速改变了各个部门，成为创新和进步的推动力。从医疗保健到金融，运输到促进，AI正在重塑我们的生活，工作和互动方式。其分析大量数据，自动化流程和做出预测的能力正在彻底改变行业，并带来令人兴奋的机会和重大挑战。在其核心上，AI是指可以执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的开发。这些任务包括决策，语音识别，解决问题，学习和视感。ai可以分为两种主要类型：狭窄的AI，旨在执行特定任务，将来将其通用的AI（将来都设想为模仿各种活动的人类认知能力。当前，大多数AI系统都是狭窄的AI，专门执行特定功能，例如聊天机器人或亚马逊和Netflix等公司使用的建议系统。AI最重要的应用之一是在数据处理和分析中。AI系统能够比人类能够更有效地分析大型数据集。在医疗保健中，AI被用于识别病历中的模式，从而更快地诊断和更好的治疗计划。 AI驱动的算法也被用来预测患者的结果，个性化治疗，甚至可以帮助发现药物。 在运输领域，AI处于自动驾驶汽车革命的最前沿。在医疗保健中，AI被用于识别病历中的模式，从而更快地诊断和更好的治疗计划。AI驱动的算法也被用来预测患者的结果，个性化治疗，甚至可以帮助发现药物。在运输领域，AI处于自动驾驶汽车革命的最前沿。在金融领域，AI有助于检测欺诈，优化交易策略并自动化客户服务，从而大大提高运营效率。自动驾驶汽车使用AI算法来分析传感器，相机和雷达的实时数据，以导航街道，避免障碍并做出分裂的决定。这项技术有望减少由人为错误，提高效率和革新运输物流造成的合格。AI也用于航空中，它可以协助飞行计划和实时天气分析，从而提高安全性和运营效率。AI也在娱乐和剧作中引起轰动。推荐算法，由AI提供支持，YouTube，Spotify和Netflix等帮助平台建议为用户的偏好量身定制的内容，从而增强用户体验。AI驱动的内容创建工具正在开发中，从而使音乐，艺术甚至写作的生产。尽管这些技术增强了创造力和可及性，但它们还提出了有关原创性和人类创造者在艺术中的作用的问题。但是，AI技术的快速增长带有其自身的挑战和道德考虑。主要问题之一是AI对工作的潜在影响。确保AI开发中的透明度和问责制对于减轻这些风险至关重要。也存在确保AI在道德上使用的挑战，尤其是在执法和监视等敏感领域。
![arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d3c5c3db867d2b184eb0df01f6372f653ff1150a.webp)
arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日
仅提示在图形，VR，电影和游戏等各个领域都有应用。尽管文本提示允许对生成的3D资产进行某种程度的控制，但通常很难准确地控制其身份，几何形状和外观，仅使用文本来控制其身份，几何形状和外观。尤其是这些方法缺乏生成特定受试者的3D资产的能力（例如，特定的狗而不是普通狗）。能够生成特定于3D的主题3D资产将显着减轻艺术家和3D获取的作品流量。在个性化特定于2D图像生成的受试者T2I模型中取得了显着的成功[13，21，38]。这些技术允许在不同上下文中生成特定主题图像，但它们不会生成3D资产或负担任何3D控制，例如观点变化。在这项工作中，我们提出了“ Dreambooth3d”，这是一种主题驱动的文本到3D代的方法。给定了几个（3-6）的图像捕获主题的图像（没有任何其他信息，例如相机姿势），我们生成了主题 - 特定的3D资产，这些资产也遵守输入文本提示中提供的上下文化。也就是说，我们可以生成具有给定主题的几何和外观身份的3D资产，同时也尊重变化（例如输入文本提示提供的睡眠或跳狗）。对于Dreambooth3d，我们从重点作品[33]中汲取灵感[33]，该灵感使用T2I扩散模型得出的损失来优化NERF模型。我们观察到，简单地为给定主题个性化T2I模型，然后使用该模型来优化NERF，易于多种故障模式。一个关键问题是个性化的T2i模型往往会过度符合仅存在于稀疏主题图像中的相机观点。因此，从任意连续的角度来看，这种个性化T2I模型的结果损失不足以优化连贯的3D NERF资产。使用Dreambooth3D，我们提出了一个有效的优化方案，在该方案中，我们可以相互优化NERF资产和T2I模型，以共同使它们具有特定于主题。我们利用DreamFusion [33]进行NERF优化，并使用Dreambooth [38]进行T2I模型。特别是，我们提出了一个三阶段优化框架，在第一个阶段，我们部分地为Dreambooth模型进行了缩减，然后使用DreamFusion来选择NERF资产。部分填充的Dreambooth模型不会过分符合给定的主题视图，但也不会捕获所有特定于主题的细节。因此，结果NERF资产是3D相干的，但不是主体。在第二阶段，我们将Dreambooth模型完全填充，以捕获主题的细节并使用该模型来构建多视伪对象图像。也就是说，我们使用训练有素的Dreambooth模型将多视效果从训练有素的NERF转换为主题图像。在最终阶段，我们进一步优化了Dreambooth模型us-