MICCAI2022|CLFC基于对比学习的多模态脑肿瘤分割与单模态正常脑图像的特征比较MultimodalBrainTumorSegmentationUsingContrastiveLearningBasedFeatureComparisonwithMonomodalNormalBrainImages摘要已经提出了许多基于深度学习（DL）的脑肿瘤分割方法。他们中的大多数人强调阐述深度网络的内部结构，以增强学习肿瘤相关特征的能力，而其他有价值的相关信息，如正常的大脑外观，往往被忽视。受放射科医生在识别肿瘤区域时经常被训练为与正常组织进行比较这一事实的启发，在本文中，我们提出了一种新的脑肿瘤分割
DissectingDeepMetricLearningLossesforImage-TextRetrieval剖析图像文本检索中的深度度量学习损失2022.10视觉语义嵌入（VSE）是图像-文本检索中的一种流行的应用方法，它通过学习图像和语言模式之间的联合嵌入空间来保留语义的相似性。三元组损失与硬负值的挖掘已经成为大多数VSE方法的事实目标。图像领域深度度量学习（DML）产生了新的损失函数，超越了三元损失。尽管在设计基于梯度运动的损失方面做了一些尝试，但大多数DML损失是在嵌入空间中根据经验定义的。本文提出了一个新的基于梯度的目标分析框架，即GOAL，以系统地分析现有DML函数中梯度的组合和
目前各个帖子都没有完美解决QT下模态窗口的键盘无响应问题，此帖已解决此问题。问题原因：原因主要是模态窗口卡住了虚拟键盘的事件响应，导致两者冲突，出现界面假死现象目前主要解决方案是设置Dialog为非模态窗口，此法属于绕过虚拟键盘问题，模态窗口的作用就没有了，也就没有这个帖子的意义了。那要怎么解决这个事件无响应，并且不能修改模态窗口的属性呢？我思索了很久，偶然想起来模态窗口的子控件是完全可以响应事件的，那我们可以在创建虚拟键盘时将模态窗口设置为虚拟键盘的父对象，不就可以了吗？//如果当前焦点控件的父控件存在模态窗口就将键盘窗口设置为模态窗口的子类if(!m_keyboard){if(b){m_k
8月19日，中国图象图形大会CCIG2022在成都召开。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜在会上发表《跨模态大模型技术创新与实践》主题演讲，并正式发布AI艺术和创意辅助平台——文心·一格，这是百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜为艺术创想插上科技羽翼人人都能成为“艺术家”人学习作画一般得从基本功练起，大体上包括线条、色彩、明暗、形体、结构、透视、构图和空间。要想画得出众，除了日积月累勤奋练习，还需要一些天赋，以及对世界的精细观察和创作者独特的创想。这让大部分人只能当画作的观赏者而非创
很多场景下，我们需要将信号进行分解，为我们下一步操作提供方便，常用的分解方法可以有EMD族类，例如EMD、EEMD、FEEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等，当然也有小波分解、经验小波分解等，总之分解方式多种多样，根据样本的特点，选用不同的分解方式。这里简要介绍VMD分解。 Konstantin等人在2014年提出了一个完全非递归的变分模态分解（VMD）它可以实现分解模态的同时提取。该模型寻找一组模态和它们各自的中心频率，以便这些模态共同再现输入信号，同时每个模态在解调到基带后都是平滑的。算法的本质是将经典的维纳滤波器推广到多个自适应波段，使得其具有坚实的理论基础，并且容易理解。采用
很多场景下，我们需要将信号进行分解，为我们下一步操作提供方便，常用的分解方法可以有EMD族类，例如EMD、EEMD、FEEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等，当然也有小波分解、经验小波分解等，总之分解方式多种多样，根据样本的特点，选用不同的分解方式。这里简要介绍VMD分解。 Konstantin等人在2014年提出了一个完全非递归的变分模态分解（VMD）它可以实现分解模态的同时提取。该模型寻找一组模态和它们各自的中心频率，以便这些模态共同再现输入信号，同时每个模态在解调到基带后都是平滑的。算法的本质是将经典的维纳滤波器推广到多个自适应波段，使得其具有坚实的理论基础，并且容易理解。采用
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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
