L'ensemble du processus de déploiement de Yolov sur iPhone ou terminal pratique

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

À temps pour la Fête du Printemps, la version 1.5 du modèle Tongyi Qianwen (Qwen) est en ligne. Ce matin, la nouvelle de la nouvelle version a attiré l'attention de la communauté IA. La nouvelle version du grand modèle comprend six tailles de modèle : 0,5B, 1,8B, 4B, 7B, 14B et 72B. Parmi eux, les performances de la version la plus puissante surpassent GPT3.5 et Mistral-Medium. Cette version inclut le modèle de base et le modèle Chat et fournit une prise en charge multilingue. L'équipe Tongyi Qianwen d'Alibaba a déclaré que la technologie pertinente avait également été lancée sur le site officiel de Tongyi Qianwen et sur l'application Tongyi Qianwen. De plus, la version actuelle de Qwen 1.5 présente également les points forts suivants : prend en charge une longueur de contexte de 32 Ko ; ouvre le point de contrôle du modèle Base+Chat ;

Les réseaux actuels de détection des contours profonds adoptent généralement une architecture d'encodeur-décodeur, qui contient des modules d'échantillonnage ascendant et descendant pour mieux extraire les fonctionnalités à plusieurs niveaux. Cependant, cette structure limite le réseau à produire des résultats de détection de contour précis et détaillés. En réponse à ce problème, un article sur AAAI2024 propose une nouvelle solution. Titre de la thèse : DiffusionEdge : DiffusionProbabilisticModelforCrispEdgeDetection Auteurs : Ye Yunfan (Université nationale de technologie de la défense), Xu Kai (Université nationale de technologie de la défense), Huang Yuxing (Université nationale de technologie de la défense), Yi Renjiao (Université nationale de technologie de la défense), Cai Zhiping (Université nationale de technologie de la défense) Lien vers l'article : https ://ar

Les grands modèles de langage (LLM) comportent généralement des milliards de paramètres et sont formés sur des milliards de jetons. Cependant, ces modèles sont très coûteux à former et à déployer. Afin de réduire les besoins de calcul, diverses techniques de compression de modèles sont souvent utilisées. Ces techniques de compression de modèles peuvent généralement être divisées en quatre catégories : distillation, décomposition tensorielle (y compris la factorisation de bas rang), élagage et quantification. Les méthodes d'élagage existent depuis un certain temps, mais beaucoup nécessitent un réglage fin de la récupération (RFT) après l'élagage pour maintenir les performances, ce qui rend l'ensemble du processus coûteux et difficile à faire évoluer. Des chercheurs de l'ETH Zurich et de Microsoft ont proposé une solution à ce problème appelée SliceGPT. L'idée principale de cette méthode est de réduire l'intégration du réseau en supprimant des lignes et des colonnes dans la matrice de pondération.

Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle

Titre original : PointTransformerV3 : Simpler, Faster, Stronger Lien article : https://arxiv.org/pdf/2312.10035.pdf Lien code : https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3 Unité auteur : HKUSHAILabMPIPKUMIT Idée article : Cet article est non destiné à être publié dans À la recherche de l’innovation au sein du mécanisme d’attention. Au lieu de cela, il se concentre sur l’exploitation de la puissance de l’échelle pour surmonter les compromis existants entre précision et efficacité dans le contexte du traitement des nuages ​​de points. S'inspirer des avancées récentes en matière d'apprentissage des représentations 3D à grande échelle,

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Quoi? Zootopie est-elle concrétisée par l’IA domestique ? Avec la vidéo est exposé un nouveau modèle de génération vidéo domestique à grande échelle appelé « Keling ». Sora utilise une voie technique similaire et combine un certain nombre d'innovations technologiques auto-développées pour produire des vidéos qui comportent non seulement des mouvements larges et raisonnables, mais qui simulent également les caractéristiques du monde physique et possèdent de fortes capacités de combinaison conceptuelle et d'imagination. Selon les données, Keling prend en charge la génération de vidéos ultra-longues allant jusqu'à 2 minutes à 30 ips, avec des résolutions allant jusqu'à 1080p, et prend en charge plusieurs formats d'image. Un autre point important est que Keling n'est pas une démo ou une démonstration de résultats vidéo publiée par le laboratoire, mais une application au niveau produit lancée par Kuaishou, un acteur leader dans le domaine de la vidéo courte. De plus, l'objectif principal est d'être pragmatique, de ne pas faire de chèques en blanc et de se mettre en ligne dès sa sortie. Le grand modèle de Ke Ling est déjà sorti à Kuaiying.