继TimeSformer模型之后，咱们再介绍两篇来自FacebookAI的论文，即MultiscaleVisionTransformers以及改进版MViTv2:ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetection。本文由深圳季连科技有限公司AIgraphX自动驾驶大模型团队编辑。如有错误，欢迎在评论区指正。由于本司大模型组最近组织阅读的论文较多，为理清相互之间的脉络，画草图如下MViT，MultiscaleVisionTransformersMViT就是Transformer和多尺度分层建模相融合的产物。Abstr
原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Huang_Tri-Perspective_View_for_Vision-Based_3D_Semantic_Occupancy_Prediction_CVPR_2023_paper.pdf1.引言体素表达需要较大的计算量和特别的技巧（如稀疏卷积），BEV表达难以使用平面特征编码所有3D结构。本文提出三视图（TPV）表达3D场景。为得到空间中一个点的特征，首先将其投影到三视图平面上，使用双线性插值获取各投影点的特征。然后对3个投影点特征进行求和，得到3D点的综合特征。这样，可
AI绘画王者Midjourney，开始进军硬件领域！它家已经从苹果挖来VisionPro工程师担任主管，官方秘而不宣，但消息不胫而走。消息传出，网友炸开了锅。永远在吃瓜一线的英伟达科学家JimFan看到这个消息后，兴奋之情都要溢出屏幕了。他表示，数据驱动的模拟是NVIDIA的热门话题，也是他个人非常重视的方向。网友们也开始了激情讨论：What，要做硬件？！这家公司也太野心勃勃了吧！有人很兴奋能看到这一幕，认为大伙儿终于开始往硬件方面倾注心力了，赞一个！挖来VisionPro工程师担任硬件主管“Midjourney要搞硬件”这件事，半个多月前在推特上已经出现了一些小道消息。但消息大面积传开，还是
【论文笔记】ForgingVisionFoundationModelsforAutonomousDriving:Challenges,Methodologies,andOpportunities原文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.08045.pdf1.引言传统的自动驾驶（AD）感知系统使用模块化结构和精心设计的算法处理专门的任务，但这些被划分的组件优先考虑单个任务的性能，而牺牲了更广泛的上下文理解和数据关系。大型基石模型通常在大量而丰富的数据集上训练，也会使用自监督技术。一旦训练完成，可以通过微调来处理各类特定任务。目前的大参数模型可以进行少样本学习，从而可以处理分
长期以来，苹果被誉为最注重隐私的科技公司之一，但如今，凭借售价3499美元的VisionPro，苹果可能已经打造出了一款终极监控机器。作为苹果首款头戴式“空间计算”显示设备，号称将打造数字世界与物理世界交汇的新空间，不仅将提供大量3D电影、Disney+和AmazonPrimeVideo等流媒体服务，同时也具备先进的空间音频系统，用户无论是在工作中、在家里、在床上还是在户外都可以自由使用，而这一切都基于空间计算。VisionPro有两个深度传感器、12个摄像头和6个麦克风，这些设备将不断地扫描和跟踪你或你周围的人所做的每一个动作。试想一下，这是否会存在用户眼球每一次转动所产生的数据可能都会被出
全球第一台VisionPro被捧出店门的那一刻，整个人群沸腾了。历史会记住这一刻。苹果VisionPro的诞生，注定改变全人类，改变全世界。2月2日早上9点，库克亲临现场，推开纽约苹果门店的大门。国内的网友，开始打飞的去大洋彼岸抢VisionPro了。而现在，第一批拿到VisionPro的用户，已经开始各种整活了！显眼包们戴着VisionPro过马路、开车看看这位来自未来的人，正戴着苹果头显过马路，不仅随时观测左右两边路况，双手还在空中各种比划操作。小哥倒是一本正经，但这波操作着实带着莫名的喜感。还有这个逛商场版的，看着同样很滑稽。戴着VisionPro在纽约这人车环境复杂的街道过马路，必须要
头上长VisionPro出现人传人现象，这是伦敦街头上演的最新一幕：秉承着“既然要刺激，那就贯彻到底”的原则，这位小哥一身休闲西装，头戴VisionPro，遛着自家机器小狗，成为最亮眼的显眼包。面前有个小台阶时，小哥还朝机器狗伸了伸手，仿佛在对自己（没毛的）毛孩子说，小心哦～充满未来感的赛博遛狗画面，给了大伙儿更多灵感——连表情包都该及时加上VisionPro的元素，更新换代了。比如这张经典“男友回头”，当他戴上VisionPro看不存在的美女时，旁边女士的表情都更耐人寻味了一点。出街最靓单品，只有更离谱最出名的玩家应该是这位开特斯拉的哥子，上演了一出“戴着VisionPro出街，启动FSDB
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Guo_LIGA-Stereo_Learning_LiDAR_Geometry_Aware_Representations_for_Stereo-Based_3D_Detector_ICCV_2021_paper.pdf论文代码：https://github.com/xy-guo/LIGA-Stereo摘要基于立体的3D检测旨在从立体图像中检测3D目标，为3D感知提供了低成本的解决方案。然而，与基于激光雷达的检测算法相比，其性能仍然较差。为了检测和定位准确的3D边界框，基于Li
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Zeng_Parameterized_Cost_Volume_for_Stereo_Matching_ICCV_2023_paper.pdf源码地址：https://github.com/jiaxiZeng/Parameterized-Cost-Volume-for-Stereo-Matching概述 现有的立体匹配方法针对大视差场景预测时时间和显存消耗成本大，限制了模型在现实世界的应用。先前的研究工作主要聚焦于使用局部信息的动态代价体进行迭代优化，此类方法虽可以节省内存，但
微软的Azure页面：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/concepts/models调用代码：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/how-to/switching-endpointsopenai说明:https://platform.openai.com/docs/guides/vision服务器区域选择与购买(略)不同区域的服务器开通不同模型美国西部参考代码，GPT4识别图片，并中文回复prompt=“What’sinthis
