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在数字时代，视频已经成为一种主要的内容形式。但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video-llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将视频帧和音频信号转换为与llm文本输入兼容的查询表示。video-llama结合了视频中的视觉和听觉内容，可以提高语言模型对视频内容的理解。他们提出了一个视频Q-former来捕捉视觉场景的时间变化，一个音频Q-former来整合视听信号。该模型在大量视频图像标题对和视觉指令
最近几个月，整个AI行业的LLM（大语言模型）蓬勃发展，除了过去传统的纯文字的多模态能力的视觉语言模型，如GPT-4，ImageBind等表现令人印象深刻。ChatGLM-6B是中文用户使用非常舒服的一个开源中文LLM。2023年5月17日，智谱AI和清华大学KEG实验室开源了基于ChatGLM-6B的多模态对话模型VisualGLM-6B——不仅可以进行图像的描述及相关知识的问答，也能结合常识或提出有趣的观点。智谱在ChatGLM-6b基础上，开源了多模识别的大模型VisualGLM-6b。VisualGLM-6B是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 Chat
BEiT-3ImageasaForeignLanguage:BEiTPretrainingforALLvisionandVision-languageTasks提出背景：在计算机视觉领域（CV）通常使用的是有监督的预训练，就是利用有标注的数据进行训练，但是随着视觉模型的不断扩大，标注数据难以满足模型需求，以往的无标注数据的自监督都是采用对比学习，但是对比学习对图像干扰操作过于依赖。当噪声太简单时，模型学不到有用的知识，而对图像改变过大，将会面目全非，模型无法进行有效学习，所以对比学习需要大批量的训练，对显存和工程实现要求很高，在此背景下，2021年推出了生成式自监督的视觉预训练模型BEiT，借
1概述现阶段视频分类算法，主要聚焦于视频整体的内容理解，给视频整体打上标签，粒度较粗。较少的文章关注时序片段的细粒度理解，同时也从多模态角度分析视频。本文将分享使用多模态网络提高视频理解精度的解决方案，并在youtube-8m数据集中取得较大提升。2相关工作在视频分类人物中，NeXtVLAD[1]被证明是一种高效、快速的视频分类方法。受ResNeXt方法的启发，作者成功地将高维的视频特征向量分解为一组低维向量。该网络显着降低了之前NetVLAD网络的参数，但在特征聚合和大规模视频分类方面仍然取得了显着的性能。RNN[2]已被证明在对序列数据进行建模时表现出色。研究人员通常使用RNN对CNN网络
1概述现阶段视频分类算法，主要聚焦于视频整体的内容理解，给视频整体打上标签，粒度较粗。较少的文章关注时序片段的细粒度理解，同时也从多模态角度分析视频。本文将分享使用多模态网络提高视频理解精度的解决方案，并在youtube-8m数据集中取得较大提升。2相关工作在视频分类人物中，NeXtVLAD[1]被证明是一种高效、快速的视频分类方法。受ResNeXt方法的启发，作者成功地将高维的视频特征向量分解为一组低维向量。该网络显着降低了之前NetVLAD网络的参数，但在特征聚合和大规模视频分类方面仍然取得了显着的性能。RNN[2]已被证明在对序列数据进行建模时表现出色。研究人员通常使用RNN对CNN网络
通过对齐三维形状、二维图片以及相应的语言描述，多模态预训练方法也带动了3D表征学习的发展。不过现有的多模态预训练框架收集数据的方法缺乏可扩展性，极大限制了多模态学习的潜力，其中最主要的瓶颈在于语言模态的可扩展性和全面性。最近，SalesforceAI联手斯坦福大学和得克萨斯大学奥斯汀分校，发布了ULIP（CVPR2023）和ULIP-2项目，这些项目正在引领3D理解的新篇章。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.05171.pdf论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.08275.pdf代码链接：https://github.com/sales
火爆的ChatGPT！还记得GPT-4发布的时候根据图片生成网站的功能吗？就是下面这个视频！👇GPT4根据一个图片，然后立马生成网站的HTML代码当时大家的第一感觉是震撼，这也太强了吧！可惜OpenAI直到现在还没公开这个功能！！不过最近有个同样技术的项目它开源了！！地址👇https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4项目说明MiniGPT-4是一个很酷的开源项目,它能让计算机更好地理解图片和文字!MiniGPT-4通过训练一个超大的语言模型Vicuna和一个视觉编码器BLIP-2,使得两者可以互相“通话”。这样,计算机就能同时理解图片和文字了,也能生成两者,
前言openAI的图文多模态模型CLIP证明了图文多模态在多个领域都具有着巨大潜力，随之而来掀起了一股图文对比学习的风潮。就在前几天（2022年12月），连Kaiming都入手这一领域，将MAE的思路与CLIP的思路结合，推出了FLIP，有兴趣可戳（https://arxiv.org/abs/2212.00794）。对于迷茫的CV研究生，如果你找不到研究方向，justfollowKaiming绝对不会出错。LAION今天要介绍的是一个优秀的图文多模态数据集LAION，跟CLIP原始训练数据集就有相当体量，即400个million。我第一次接触OpenAI的CLIP工作的时候，完全被其zero-
SpringBoot多模块项目打包例如父项目build_test下面有三个子模块，一个是common模块一个是a模块，一个b模块；其中common是公共模块，a和b都依赖于公共模块common,我现在想把a和b模块打包成jar包。创建项目创建父工程创建3个子模块，分别是common和a和b模块鼠标右击红框位置选New再选Module,鼠标左键点一下，同理创建出后面两个模块，最后删除父工程的src目录项目创建成功添加项目依赖build_test父工程的pom.xmlprojectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://
