提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、摘要二、引言三、模型方法1、模型思路2、融合公式四、训练方法总结前言2023年5月18日清华&智谱AI发布并开源VisualGLM-6B以来，清华KEG&智谱AI潜心打磨，又开发并开源了更加强大的多模态大模型CogVLM。CogVLM基于对视觉和语言信息之间融合的理解，是一种新的视觉语言基础模型。CogVLM可以在不牺牲任何NLP任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合，替换以往浅融合模式，使用重要的视觉专家模块。为此，我在阅读了论文后做出该论文解读内容，能帮助更多读者学习。论文链接:点击这里代码地址：点击这里
目录1.简介2.模型2.1二阶段要比单阶段模型效果好本质原因2.2模型结构2.3.focalloss2.3.1 focalloss公式说明(1)becloss(2)控制容易分类/难分类样本的权重(3)控制正负样本的权重(4)focalloss(5)bcevsce ，即二分类交叉熵 vs 多分类交叉熵2.3.2 论文其他设定2.4消融实验3.源码详解(1) focalloss源码解析A.数据处理过程:B.计算的时候，MMDetection提供了py和cuda版本，py版本如下所示(2)通过计算实例进行相关比较4ref1.简介目标识别有两大经典结构:第一类是以FasterRCNN为代表的二阶段识别
写在前面的话：接上一篇斯坦福小镇升级版——AI-Town搭建指南，本本篇将解读AI-Town使用的技术栈、代码架构、与LLM的交互，以及与斯坦福AI小镇的对比结果（如想直接看结论可跳到文章最后）整体架构技术栈AI-Town使用TypeScript/JavaScript完成前后端全栈开发，使用的平台和工具有：游戏引擎和数据库（Gameengine&Database）：Convex向量数据库（VectorDB）：Pinecone登录认证（Auth）：Clerk文本生成模型（Textmodel）：OpenAI部署（Deployment）：Fly像素图生成（PixelArtGeneration）：Re
ASpatial-TemporalAttention-BasedMethodandaNewDatasetforRemoteSensingImageChangeDetection论文地址：https://www.mdpi.com/2072-4292/12/10/1662项目代码：https://gitcode.net/mirrors/justchenhao/STANet?utm_source=csdn_github_accelerator发表时间：2020遥感图像变化检测（CD）可以识别双时间图像之间的显著变化。给定在不同时间拍摄的两幅共配准图像，但是，光照变化和配准偏移(拍摄角度变化)超过了真
公链是Web3领域最重要的基础设施，也是行业中竞争最激烈的赛道之一。如今公链竞争白热化，新公链还有机会吗？以往论及公链的发展，我们总会谈论谁是真正的**“以太坊杀手”？谁将成为下一个“以太坊”**？诚然，以太坊凭借开发者和用户所形成的生态壁垒，在公链赛道中具有绝对势力。而众多“以太坊杀手”的销声匿迹让我们认识到，如果公链将定位囿于以太坊发展范式之中亦步亦趋，终将无法撼动以太坊的铁王座。据Footprint最近两年的数据显示，自2020年到2021年，以太坊在公链TVL中占比从59.6%下降至43.9%。公链作为区块链应用承载平台的底层基础设施，其发展上限极高。因而每隔一段时间，就会出现被热捧的
DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：基于草图的视频生成目前是一个基本无人探索过的领域，videocomposer做过一些简单的探索。SketchingtheFuture从零样本条件视频生成出发，出色的完成了这一任务。这篇博客就解读一下《SketchingtheFuture(STF):ApplyingConditionalControlTechniquestoText-to-VideoModels》。目录贡献概述方法详解论文和代码
云布道师本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读活动：2023云栖大会MaxCompute发展经历了三个阶段：MaxCompute1.0，主旨是达到大规模的数据处理能力，在性能和规模上提供给用户一个分布式处理平台；MaxCompute2.0，主旨是Serverless，强调弹性和性价比；MaxCompute3.0阶段主旨一体化，包括湖仓一体、离线实时一体化等。在整个MaxCompute发展过程中，可以从五个维度看一下数仓的发展趋势；随着现代数据驱动各个不同业
有人曾经将编程比作做菜，那编程语言就是提前准备的食材和厨具。和做菜时的精挑细选一样，在成为一个「高手」的过程中，我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。目前世界上两种最受欢迎、最强大的编程语言有两个——Python和Java！到底学Python还是Java，这确实是个难题。如果你问Python程序员，一定会告诉你先学Python；如果你问Java程序员，一定会告诉你先学Java。Python好学易上手，数据分析能力强、前景好、薪资高。Java老大哥，地位屈指可数，就业空间大，上升空间高。这让人咋选呢？！可把一些选择困难症的小伙伴难倒了。01Python：简单易学功能强大超过57%的开发者将Py
1第一个符号是闪光灯符号，如下图所示。有四种模式，手机的闪光灯分别为关闭、自动、开启和常亮四种状态。关闭：就是在任何情况下都不会闪光自动：由手机来判断此时的光线强弱，若手机测光认为光线太弱，则开启闪光灯补光。开启：强制闪光，不管现场的光线状态，每次拍摄均会闪光。常亮：即手电筒模式。闪光灯常亮一般用于在较暗的环境中进行补光并拍摄，这样的好处是所见即所得，看到的光线亮度就是拍到的亮度，而闪光模式的强度会更强，闪光时发出的是瞬时光，所以很多时候不太可控。2第二个符号是HDR符号，如下图所示。有三种模式。高动态范围成像（英语：HighDynamicRangeImaging，简称HDRI或HDR），在计
文章目录YOLOv2概述BatchNormalization（批归一化）HighResolutionClassifier（高分辨率预训练分类网络）NewNetwork：Darknet-19神经网络中的filter（滤波器）与kernel（内核）的概念Anchor卷积YOLOV1和YOLOV2网格输出维度对比DimensionClusters（AnchorBox的宽高由聚类产生）K-means聚类中的距离直接位置预测（DirectedLocationPrediction）细粒度特征（Fine-GrainedFeatures）感受野多尺度训练（Multi-Scale）YOLOv2概述YOLOv1虽
