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视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
如何处理中风或脑损伤后的视力问题
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脑震荡后视力问题情况说明书
为什么我在脑震荡后会出现视力问题？您之所以能够看到周围的世界，是因为您的眼睛和大脑之间发生了一个复杂的过程。您的眼睛从周围环境中获取信息，而与眼睛相连的大脑则处理并理解这些信息。视力取决于您的眼睛和大脑是否能够正常发挥其独特的功能。如果在脑震荡期间其中任何一个受到损伤，您就会出现视力问题。脑震荡会通过损伤眼睛本身、眼睛周围的肌肉或与视力有关的大脑部分来影响视力。即使是很小的视力变化也会影响您的日常生活，使您难以阅读、驾驶、锻炼以及开展工作或学习活动。
基于视力检测的系统文献综述...
摘要常规火灾检测系统使用的主要方法是基于传感器的检测，在准确性和检测时间方面具有局限性。传统方法和技术可以通过基于计算机视觉预测和检测的计算机视觉技术的最新进步来提高。因此，本文旨在对使用计算机视觉技术进行早期火灾检测和预测的早期研究进行全面的文献分析。在本系统的审查中应用了用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目，或2020年的Prisma 2020。在本研究中搜索了三个数据库，例如科学，Scopus和IEEE等相关出版物。系统评价表明，现有研究主要集中于火焰而不是烟雾检测。此外，大多数研究都集中在特定发生，忽视室内或室内环境的特定情况下。视频监视系统成为这些调查中使用的硬件和数据集的主要来源。值得注意的是，卷积神经网络（CNN）脱颖而出，是用于分类目的的最经常使用的深度学习方法。系统评价通过结合来自几个学术来源的数据，阐明了使用计算机视觉技术的火灾检测研究。通过系统的方法，这项研究对利用基于视觉的技术进行火灾检测和预测的机会和挑战有了更深入的了解。关键字：系统文献综述；基于视觉的；火灾检测；火灾预测；机器学习
通过增强学习加速视力变压器
摘要近年来，变形金刚领导了自然语言处理的一场革命，而视觉变形者（VIT）承诺在计算机视觉中也这样做。广泛使用VIT的主要障碍是它们的计算成本。的确，给定图像分为一个贴片列表，vits计算每一层，每个贴片相对于所有其他贴片的注意力。在文献中，许多解决方案试图使用量化，知识蒸馏和输入扰动来降低注意力层的计算成本。在本文中，我们的目标是在这种情况下做出贡献。特别是，我们提出了一个使用加强学习来培训代理的框架，该框架是在培训VIT期间确定最不重要的补丁的代理商。一旦确定了此类斑块，AgentVit就将其删除，从而减少了VIT处理的斑块数量。我们的目标是减少VIT的训练时间，同时保持竞争性能。
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
对视力语言预训练的正确分类
我们介绍了超类，这是一种超级简单的分类方法，用于对图像文本数据进行视觉预训练。与与文本编码器对比的对比度剪辑[57]不同，SuperClass直接利用令牌化的原始文本作为监督分类标签，而无需其他文本过滤或选择。由于没有文本编码为对比目标，超级类不需要文本编码器，也不需要像夹子[57]那样保持较大的批量大小。超类在各种下游任务上表现出卓越的性能，包括经典的计算机视觉基准和下游任务的视觉语言。我们进一步探索了超类对模型大小，训练长度或数据大小的缩放行为，并报告了令人鼓舞的结果和剪辑比较。
当玻璃体从眼后脱离时，管理您的视力
浮点非常普遍，许多人没有PVD或其他眼睛条件，这意味着他们不必担心。但是，有时候漂浮物可能是另一种眼睛状况的标志，例如眼睛中的炎症。，如果您注意到新的浮子或浮动器的增加，则应始终应尽快检查眼睛，以确保没有其他眼睛状况导致它们。