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多模态融合

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ios - 从 UICollectionViewCell 复制 Apple iOS Podcast.app 模态视图 Controller

我想复制在iPad上的AppleiOS播客应用程序中看到的模态视图Controller的翻转、增长和显示。http://www.youtube.com/watch?v=llp-oi1Tm-Y&t=15m8s我是否需要继承UICollectionViewFlowLayout或UICollectionViewLayout?当用户点击单元格时,我应该使用UIView动画block吗?我应该在何时何地调用UIViewtransitionFromView:方法?谢谢。 最佳答案 在UIViewController上创建一个类别并覆盖“pres

RadOcc:通过渲染辅助蒸馏学习跨模态Occupancy知识

原标题:Radocc:LearningCross-ModalityOccupancyKnowledgethroughRenderingAssistedDistillation论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.11829.pdf作者单位:FNii,CUHK-ShenzhenSSE,CUHK-Shenzhen华为诺亚方舟实验室会议:AAAI2024论文思路:3D占用预测是一项新兴任务,旨在使用多视图图像估计3D场景的占用状态和语义。然而,由于缺乏几何先验,基于图像的场景感知在实现准确预测方面遇到了重大挑战。本文通过探索该任务中的跨模态知识蒸馏来解决这个问题,即,本文在

ios - 尝试在 iPhone 上以模态方式呈现 UIImagePickerController 时崩溃

当我尝试显示UIImagePickerController时,我的应用程序崩溃了来自特定的ViewController。我有一个对象,CLYImagePickerController,处理UIImagePickerController的简单事情,例如创建、呈现和处理UIAlertView为用户提供关于哪种UIImagePickerController的选项呈现和处理用户选择的图像。这个对象告诉委托(delegate)ViewController呈现一个UIImagePickerController使用以下方法:-(void)showImagePickerForSourceType:(U

用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱

目录1.概述2.知识图谱设计方法3.知识图谱结果与评价3.1NEO4J的基本操作3.1.1NEO4J的安装与启动3.1.2NEO4J的插入、删除实体与关系的操作3.1.3NEO4J的插入图形、图像或视频的操作3.1.4NEO4J的批量导入外部数据的操作3.1.5NEO4J的数据库查询3.2知识图谱结果3.3知识图谱的评价3.3.1有效性3.3.2.完整性3.3.3.准确性3.3.4.一致性3.3.5.可用性4.知识图谱的应用5.总结6.相关代码文件资源1.概述知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库,是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元

【LMM 007】Video-LLaVA:通过投影前对齐以学习联合视觉表征的视频多模态大模型

论文标题:Video-LLaVA:LearningUnitedVisualRepresentationbyAlignmentBeforeProjection论文作者:BinLin,YangYe,BinZhu,JiaxiCui,MunanNing,PengJin,LiYuan作者单位:PekingUniversity,PengChengLaboratory,SunYat-senUniversity,TencentDataPlatform,AIforScience(AI4S)-PreferredProgram,PekingUniversity,FarReelAiLab论文原文:https://ar

ios - 关闭模态视图后删除模态模糊效果

目前我正在开发一个带有MapView的项目,当用户按下按钮时,它会显示一个模态视图。modalView使用了iOS8典型的模糊效果。问题是,我可以呈现带有模糊效果的模型View,并可以关闭它,但我无法去除map的模糊效果。当前代码:ViewController.m-(void)actionSheet:(UIActionSheet*)actionSheetclickedButtonAtIndex:(NSInteger)buttonIndex{NSString*buttonTitle=[actionSheetbuttonTitleAtIndex:buttonIndex];if([butto

2024年1月17日Arxiv最热论文推荐:清华提出多模态知识检索新框架、MIT新方法大幅提升LLMs的连贯性、浙大新模型助力视频任务新突破、Meta 革新搜索技术、Google革新AI写作

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台(saibomaliang.com)上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文,欢迎移步 saibomaliang.com   ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题:清华&腾讯联手突破!提出多模态知识检索新框架,性能大幅领先,AAAI2024亮相标签:Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者:XinweiL

ios - 设置从模态模态呈现的 UINavigationController 的状态栏文本颜色

我有一个模态视图Controller,其导航Controller的栏样式为"UIStatusBarStyleBlack",因此其状态栏文本颜色为白色。但是,如果我从此处以模态方式呈现一个UINavigationController,并且我希望它具有"UIStatusBarStyleDefault"的栏样式,我无法控制状态栏文字颜色。我已经尝试了SO上建议的所有内容(子类、扩展等),但是没有一个解决方案考虑到这种情况(模态上的模态)。编辑:这似乎只是从非全屏模式呈现时的问题。所以,如果第一个模式是全屏,一切正常。但如果它是iPad上的表单或弹出框,那么从那里呈现的模式将不会更新状态栏颜色

【BEV感知】BEVFormer 融合多视角图形的空间特征和时序特征 ECCV 2022

前言本文分享BEV感知方案中,具有代表性的方法:BEVFormer。它基于DeformableAttention,实现了一种融合多视角相机空间特征和时序特征的端到端框架,适用于多种自动驾驶感知任务。主要由3个关键模块组成:BEVQueriesQ:用于查询得到BEV特征图SpatialCross-Attention:用于融合多视角空间特征TemporalSelf-Attention:用于融合时序BEV特征基本思想:使用可学习的查询Queries表示BEV特征,查找图像中的空间特征和先前BEV地图中的时间特征。采用3D到2D的方式,先在BEV空间初始化特征,通过在BEV高度维度“升维”形成3D特征

【在手机上使用相机融合的高效混合变焦】

EfficientHybridZoomusingCameraFusiononMobilePhones摘要:单反相机可以通过改变镜头距离或交换镜头类型来实现多个变焦级别。然而,由于空间限制,这些技术在智能手机设备上是不可能的。大多数智能手机制造商都采用混合变焦系统:通常是低变焦级别的宽(W)相机和高变焦级别的电话(T)相机。为了模拟W和T之间的缩放级别,这些系统会对W的图像进行裁剪和数字上采样,从而导致显著的细节损失。在本文中,我们提出了一种在移动设备上实现混合变焦超分辨率的有效系统,该系统捕获一对同步的W和T镜头,并利用机器学习模型将细节从T对齐并传输到W。我们进一步开发了一种自适应混合方法,