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![arxiv：2402.08360v1 [cs.cv] 2024年2月13日](/simg/2\2d78d0b4c73cd9c3f9833e88723c51f5677c71db.webp)
arxiv：2402.08360v1 [cs.cv] 2024年2月13日
大型语言模型（LLM）革命性的自然语言处理（NLP）应用程序正在扩展到多模式输入的领域。由于它们解释图像的影响，多模式LLMS（MLLM）主要用于视觉任务。当前，MLLM尚未扩展到针对特定领域的视觉任务，这需要对视觉信息有更明确的理解。我们开发了一种将特定于域的视觉和视觉语言数据集形成的方法中的统一问题答案格式，称为视觉询问回答指令（VQA-IN），从而将MLLM扩展到特定于域的任务。使用较小版本的LLMS（SLLMS），将VQA-IN应用于训练多个MLLM架构。实验结果表明，所提出的方法在域特定的视觉任务上达到了高分度量，同时还以多任务方式保持其在视觉任务上的性能。
基于CNN和GRU
在这些指示的指导下的位置。但是，有效地融合视觉和语言方式之间的信息仍然是一个重大挑战。为了实现自然语言和视觉信息的深入整合，本研究引入了多模式融合神经网络模型，该模型将视觉信息（RGB图像和深度图）与语言信息（自然语言导航指令）结合在一起。首先，我们使用更快的R-CNN和RESNET50来提取图像特征和注意机制，以进一步提取有效的信息。其次，GRU模型用于提取语言功能。最后，另一个GRU模型用于融合视觉语言功能，然后保留历史信息以将下一个动作指令提供给机器人。实验结果表明，所提出的方法有效地解决了机器人真空吸尘器的本地化和决策挑战。关键字：机器人真空吸尘器；视觉语言导航；多模式融合； Resnet50; gru;
语言模型的视觉检查
学习建模字符串之间的关系的学习是什么教授大型语言模型（LLMS）关于Vi-Sual世界的？我们系统地评估了LLMS生成和识别出增加复杂性的各种视觉概念的能力，然后演示如何使用文本模型来培训预先的视觉表示学习系统。由于语言模型缺乏将视觉信息作为像素消耗或输出视觉信息的能力，因此我们使用代码来表示研究中的图像。尽管LLM生成的图像看起来不像自然图像，但图像产生的结果以及模型校正这些固定图像的能力表明，字符串的精确建模可以教授有关Vi-Sual World的许多方面的语言模型。此外，使用文本模型生成的图像进行了自我监督的视觉表示学习的实验，突出了能够训练能够使用LLMS对自然IM的语义评估进行训练视觉模型的潜力。
使用AI和图像处理的盲目辅助系统
摘要：每天，数以百万计的视力障碍挑战，面临着在家中的日常任务或没有帮助的困难。根据世界卫生组织（WHO）的说法，超过2.5亿人患有视觉障碍，大约3500万人完全盲目。这种人群遇到了世界泛滥的危险，即使在街道上越过，由于他们无法感知障碍和交通，因此甚至越过街道。尽管对独立性有强烈的渴望，但许多视觉障碍的人都取决于其他人的常规任务。但是，技术的进步，尤其是计算机视觉方面，为更大的自主权提供了希望。虽然传统的辅助工具，例如白色的甘蔗，导犬和专业软件是无价的，但新兴的创新旨在通过将视觉信息转化为声音来彻底改变感知。这些事态发展具有增强的自主权和安全性的希望，从而增强了视力障碍，以增加信心来驾驶世界。关键字：失明，视觉残障，援助，独立性。
美国的人工智能 (AI)
根据人工智能的功能，它还可以分为不同的类型：• 机器学习（ML）。指计算机程序自学的能力。ML 基于已有数据的学习周期，这使得程序能够识别模式并通过重复或训练随着时间的推移提高其性能。• 自然语言处理。将语言学与机器学习算法相结合，以便机器能够阅读和理解人类语言。• 语音识别。通过语音促进人与计算机之间的交流。用于语音控制导航系统、听写应用程序和语音助手，如 Alexa、Siri 或 Cortana。后者是自然语言处理和语音识别的结合。• 计算机视觉。能够识别和解释视觉信息（物体识别、运动跟踪和人脸检测）。这种人工智能的一个例子就是苹果的面部识别。• 增强现实。将现实世界与以图形方式叠加的虚拟对象结合起来。它有各种各样的应用，例如外科手术、虚拟化妆测试或在空房间中可视化家具。
皮质-丘脑反馈对丘脑视觉处理的大脑状态依赖性调节
哺乳动物的行为状态影响大脑对视觉刺激的反应，最早在丘脑背外侧膝状体 (dLGN) 中发生，丘脑背外侧膝状体是视觉信息向皮层的主要传递点。一个明显的例子是，与静止动物相比，警觉动物的 dLGN 神经元对视觉刺激的更高时间频率的反应明显更强烈。dLGN 从视觉皮层接收强烈的反馈，但这种反馈是否有助于这些对视觉刺激的状态依赖性反应尚不清楚。在这里，我们表明，在雄性和雌性小鼠中，沉默皮质-丘脑反馈会大大减少 dLGN 神经元对视觉刺激的反应的状态依赖性差异。这适用于 dLGN 对视觉刺激的时间和空间特征的反应。这些结果表明，在视觉处理的早期阶段，对视觉刺激的反应的状态依赖性转变取决于皮质-丘脑反馈。
皮质面部处理系统
要点 • 灵长类动物的大脑包含面部细胞、面部区域，它们连接到面部处理网络中。 • 经过数千万年的进化，灵长类动物的面部处理系统惊人地相似。 • 面部包含大量需要提取的社会信息，从检测面部的存在开始，到识别熟悉个体的面部。 • 面部细胞表现出可以解释面部感知主要特性的特性。 • 面部处理障碍（无论是由于发育因素还是通过脑损伤获得）对面部处理回路的功能组织和面部处理的神经机制具有重要意义。 • 面部形状信息可以与其他信息源（甚至是非视觉信息）集成，以帮助处理动态人物信息。 • 面部处理的一个主要目标是识别熟悉的个体，并且已经确定了支持这种社会感知和记忆之间联系的主要神经系统和机制。
人工智能与印度的可持续农业系统：概述
基于愿景的智能系统已经采取了一种方法来实现现代人类生活的各个方面。这些系统结合了计算机视觉，人工智能（AI）和机器学习技术，并允许机器模仿人类的视觉和认知能力，以对当前的任务做出明智的决定[1-4]。计算机视觉技术用于处理和解释周围环境中的视觉信息，而人工智能（AI）技术以及机器学习算法用于识别模式和预测动作[5]。这些智能系统通过随着时间的推移来提高性能。自20世纪后期以来，基于视觉的系统已彻底改变了每个行业。对解释视觉信息的能力始于1950年代的机器的研究。最早的智能机器之一的一个例子是Shakey，这是1960年代后期在斯坦福大学研究所开发的一个破碎机器人。1970年代见证了光学特征识别技术的起源[5]。在1980年代和1990年代，重点转移到机器学习技术在基于视觉的智能系统开发中的应用。但是，这些初始系统
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
一种改进的转导视网膜粪便细胞的方法...
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统，用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞（RGC），它们是位于视网膜内表面的神经元，与眼睛的玻璃体室相邻[1，2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经，以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1，3]。因此，不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理，并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要，对RGC或疾病（例如青光眼或视神经神经病）的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活，潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒（AAV）向量转导这些细胞。