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  • RCBEVDet针对毫米波雷达的特性,设计了一种高效的毫米波雷达主干网络(RadarBEVNet),进行点云鸟瞰图特征提取,RadarBEVNet使用两种特征表征方式对毫米波雷达点云进行特征表示,并使用基于雷达反射截面(...
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  • 对于每个被掩码的网格,计算此网格中的点云数量,并通过将点云数量除以其在3D空间中的占用体积来得到对应的密度真值。...
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  • 不同于上述工作从待干预模型自身抽取引导向量,我们意在从LLMs预训练过程的切片中构建引导向量来干预指令微调模型(SFT Model),试图提升指令微调模型的可信能力。...
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  • ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型,只用单机就可以训练。...
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  • 高分辨率遥感图像已经成为复杂变化检测的有力工具。然而,在复杂场景中执行稳健的变化检测仍然是一个艰巨的挑战。变化检测聚焦“非语义变化”中的“有效变化”,即,由大气条件、遥感器、配准等引起的非语义变化,以及与下游应用无关的语...
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  • 进一步,为了支持这一研究领域的模型训练和评估,研究团队在LVIS数据集的基础之上,借助GPT-4V构建了一个面向多目标推理分割场景的数据集MUSE,它包含20万个以上的问题-答案对,涉及90万个以上的实例分割掩码。...
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  • 作为通用序列模型的骨干,Mamba 在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了 SOTA 性能。在语言建模方面,无论是预训练还是下游评估,他们的 Mamba-3B 模型都优于同等规模的 Transformer 模型,并能...
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  • 英伟达进一步指出,内存带宽对于 HPC 应用程序至关重要,因为它可以实现更快的数据传输,减少复杂的处理瓶颈。对于模拟、科学研究和人工智能等内存密集型 HPC 应用,H200 更高的内存带宽可确保高效地访问和操作数据,与 ...
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  • 多种LLM Transformer都可以提升Visual Encoding。例如用LLaMA和OPT的不同Transformer层都会有提升,而且不同层之间也会体现不同的规律。...
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  • 在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities这五个主流测试基准中,我们的模型在单源和多源场景下的性能都明显优于SOTA无监督定位方法Pseudo-Q,分别达到6.78% ~ 10.6...
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  • 对于大模型在医疗健康领域中的未来方向,文章的讨论主要集中在性能和责任两方面。从性能方面来看,文章建议,第一应该为健康信息学发展更好性能的人工智能大模型,比如,可以扩大模型和数据集的规模,进行多模态,多任务的预训练。...
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  • 为了减少沉重的计算负担,各种方法,包括有效的模块设计,知识蒸馏,神经架构搜索和结构重新参数化等都试图提高SR算法的效率。在这些有效的SR模型中,主要有两个优化方向。...
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  • 在验证集的小规模的 Setting(ResNet50,704x256)下,SparseBEV 能取得 55.8 NDS 的性能,同时保持 23.5 FPS 的实时推理速度,充分发挥了 Sparse 设计带来的优势。...
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  • 该研究的结果适用于一般数据集,可以扩展到交叉注意力层,并且研究结论的实际有效性已经通过彻底的数值实验得到了验证。该研究建立一种新的研究视角,将多层 transformer 看作分离和选择最佳 token 的 SVM 层次...
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  • 最近的办法主要是通过Outlier Exposure (OE) 将一个不相干的OoD数据集加入到ID数据集, 然后fine-tune已经训练好的close-set segmentation模型。在这个fine-tunin...
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