图像匹配是计算机视觉的基础任务,近年来,基于深度学习的匹配模型逐渐流行。为了解决基于深度学习方法泛化性的问题,厦门大学、Intel、大疆的研究者们提出了GIM: Learning Generalizable Image Matcher from Internet Videos。GIM可以让匹配模型从互联网视频中学习到强泛化能力,适用于训练所有匹配模型。作者提出了第一个Zero-shot Evaluation Benchmark(ZEB),评估结果显示,GIM可以明显提升匹配模型的泛化性能。
图像匹配是计算机视觉的基础任务,近年来,基于深度学习的匹配模型逐渐流行。为了解决基于深度学习方法泛化性的问题,厦门大学、Intel、大疆的研究者们提出了GIM: Learning Generalizable Image Matcher from Internet Videos。GIM可以让匹配模型从互联网视频中学习到强泛化能力,适用于训练所有匹配模型。作者提出了第一个Zero-shot Evaluation Benchmark(ZEB),评估结果显示,GIM可以明显提升匹配模型的泛化性能。
近日,商业研究公司发布了2024年生成式人工智能市场报告,显示该市场在过去几年中迅速扩张。根据报告,生成式人工智能市场预计将从2023年的136.4亿美元增长到2024年的181亿美元,年均增长率(CAGR)达到32.7%。这一增长主要得益于计算能力的提升、数据的广泛可用性、研发的不断深入、行业应用的增加以及深度学习的突破。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney在未来几年,生成式人工智能市场有望继续强劲增长,预计到2028年将达到579.6亿美元,年均增长率为.8%。报告指出,推
在人工智能领域,规模越大似乎就意味着能力越强。为了追求更强大的语言模型,各大科技公司都在疯狂堆叠模型参数和训练数据,结果却发现成本也随之水涨船高。难道就没有一种既经济又高效的方法来训练语言模型吗?来自哈佛大学和斯坦福大学的研究人员最近发表了一篇论文,他们发现,模型训练的精度(precision) 就像一把隐藏的钥匙,可以解锁语言模型训练的“成本密码”。什么是模型精度?简单来说,它指的是模型参数和计算过程中使用的数字位数。传统的深度学习模型通常使用
深度学习的快速发展离不开规模化的数据集、模型和计算量。在自然语言处理和计算机视觉领域,研究人员已经发现了模型性能与数据规模之间存在幂律关系。然而,机器人领域,特别是机器人操控领域,尚未建立起类似的规模化规律。清华大学的研究团队最近发表了一篇论文,探讨了机器人模仿学习中的数据规模化规律,并提出了一种高效的数据收集策略,仅用一个下午的时间就收集了足够的数据,使得策略能够在新环境和新物体上实现约90% 的成功率。研究人员将泛化能力分为环境泛化
近日,Suno 公司发布了其最新的 v4音乐生成模型的音频样本。这些演示音频展现了与之前版本相比,音质、音色多样性和一致性都有了显著提升。Suno 的 v4模型通过深度学习技术对大量音乐数据进行训练,旨在生成更自然、更丰富的音乐作品。与以往版本相比,v4模型在音频合成方面的表现更为出色,能产生更具表现力的乐曲,增强了音乐的情感表达。听众在试听样本时,能够明显感受到音质的细腻程度和旋律的流畅性,给人以耳目一新的体验。为了使这一新模型的功能更为全面,Suno 还对