RIS系列See-Through-TextGroupingforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1SemanticSegmentationandEmbeddings3.2ReferringExpressionComprehension3.3ReferringImageSegmentation四、方法4.1视觉表示4.2文本表示4.3See-through-TextEmbedding4.4Bottom-upSTEPHeatmaps5.5Top-downHeatmapRefinement细节4.6训练五、实验5.1消融研究

我使用kerberos身份验证设置我的HDFS服务，这就是配置:hadoop.http.filter.initializersorg.apache.hadoop.security.AuthenticationFilterInitializerhadoop.http.authentication.typekerberoshadoop.http.authentication.simple.anonymous.allowedfalsehadoop.http.authentication.signature.secret.file/opt/hadoop/hdfs/default/etc/had

图像分割ImageSegmentation图像分割是指将一幅图像划分成多个不重叠的区域或像素集合的过程。其目标是将图像中的每个像素分配到不同的类别或对象中，从而实现对图像的语义理解和区域识别。图像分割在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括目标检测、图像分析、图像编辑和机器人视觉等。通过对图像进行分割，可以提取出感兴趣的目标区域，进而实现更高级别的图像分析和理解。图像分割可以基于不同的标准和方法进行，下面列举几种常见的图像分割方法：1、基于阈值：这是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个或多个阈值，将图像的像素根据其灰度值或颜色信息分为不同的区域。阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图

    医疗图像分割任务中，捕获多尺度信息、构建长期依赖对分割结果有非常大的影响。该论文提出了 Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）模块，融合了多尺度特征，并使用Attention提取全局上下文信息。论文地址：MCANet:MedicalImageSegmentationwithMulti-ScaleCross-AxisAttention代码地址：https://github.com/haoshao-nku/medical_seg一、MCA(Multi-scaleCross-axisAttention)MCA的结构如下，将E2/3/4通过concat连接起来（

(如有更新，见原文：https://blog.iyatt.com/?p=12345)1前言我笔记本电脑的独显上半年的时候烧掉了，所以只能用CPU，折腾了一下午总算给配置出来了。我这里用的官方Python，网上很多教程用Anaconda（也是一种Python发行版），其实没必要。最开始我就跟着用Anaconda，挺折腾的，到后面发现只是需要Python而已，那整体简单多了。喜欢用Anaconda的也可以用，不影响，只是需要Python这个基础，然后在上面跑PyTorch，StableDiffusion又是基于PyTorch，结构就是这样。下面的图片是用SD生成的，没独显还是老CPU，速度超级慢。

之前的项目中为了提高效率，避免使用UE功能不完善的UMG系统，使用了WebUI插件，在UI中内嵌浏览器来展示网页。用Vue框架配合插件制作网页还是比UMG要快很多的，毕竟UE的UI制作插件比较少。一.UE蓝图首先在UMG中创建一个新UI，拉一个新的面板，然后在里面加一个WebInterface组件。之后就可以使用蓝图节点来设定默认网页了，一般常用的是LoadFile或者LoadHTML来调用项目中Content文件夹或Content/HTML文件夹中的项目和文件。如果前端项目并没有在UE项目中，就可以使用LoadURL来通过网络访问网页。点击变量WebInterface，可以看到有如下几种事件

摘要:2023-12-20AIGC-使用SD创建虚拟数字人使用SD创建虚拟数字人其他数字人工具：●Heygen： https://www.heygen.com/●d-id：https://studio.d-id.com/前段时间heygen可谓是只需3步便能生成虚拟数字人。那么免费的Stablediffusion当然也不能落下，今天带给大家的是让stablediffusion+sadTalk插件的方式来生成虚拟数字人，并让其开口说话和唱歌。本次着重讲解在本地部署方式，如果大家想直接体验可去抱脸网。大家去官网摸索可能需要一段时间才能成功，下面带着大家实战一把，文章中并穿插讲解每一步的作用，坑我已

距离上次给大家推荐的AILOGO生成器，也就才过了一个多月的时间，转眼AI又进化了，本期要给大家分享又一个最新“天菜级别”的AI LOGO生成神器——LogoDiffusion。由于这款AI工具实在太火了，以至于网站都崩溃了，与过往分享的AI LOGO生成器最大的区别在于，这款AI工具可以通过你随手给他画个草图的方式，或者上传一张照片，AI即可帮你生成想要的LOGO，甚至你还能将2D的LOGO变成3D图像，这个真的是太强大了。而且你还可以控制LOGO的风格，想变成什么样子就变成什么样子，并且可以下载成矢量文件，我的天，这下LOGO设计彻底不用求人了。接下来详细演示一遍操作流

前言最近终于有机会从围墙里往外看，了解到外面的世界已经有了天翻地覆的变化，感叹万千，笔者在本地mac，windows，linux，docker部署了不下20遍后，整理出来的linux极简避坑安装方案，供大家参考学习。注系统：linux用户：pypython：3.10涉及工具：wget、miniconda、gitStableDiffusionWebUI简称：webui安装目录：/data/github地址https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui安装miniconda由于stable-diffusion-webui的安装需要特定

OS-AIGC，全称新一代智脑操作系统，是元经纪旗下企业级AIGC智能办公系统。它是利用人工智能技术生成内容的能力，通过学习大量数据和知识，生成与人类创作相似甚至超越人类水平的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC是人工智能领域发展的新里程碑，它能够加速内容生产，提高创作效率，降低创作成本，为人类提供更加便捷、高效、准确的内容生成服务。OS-AIGC的主要功能特点包括强大的生成能力和自主学习能力。通过持续的数据学习和优化，AIGC能够不断提升自身的生成质量和效率，适应不同的应用场景。此外，AIGC技术还可以与其他技术进行融合，形成更加复杂和多样化的应用模式。AIGC技术的应用场景非常广泛，包括