Top importantes Documentos de Visión por Computadora de la semana del 9/10 al 15/10
Top Documentos Importantes sobre Visión por Computadora de la semana del 9/10 al 15/10
Mantente actualizado sobre la investigación reciente en Visión por Computadora
Semanalmente, varias conferencias y revistas académicas de primer nivel presentan investigaciones innovadoras en visión por computadora, presentando avances emocionantes en diversos subcampos como reconocimiento de imágenes, optimización de modelos de visión, redes generativas adversarias (GANs), segmentación de imágenes, análisis de video y más.
En este artículo, proporcionaremos una descripción general completa de los artículos más significativos publicados en la segunda semana de octubre de 2023, destacando las últimas investigaciones y avances en visión por computadora. Ya seas investigador, profesional o entusiasta, este artículo te brindará información valiosa sobre las técnicas y herramientas de vanguardia en visión por computadora.
¿Estás buscando comenzar una carrera en ciencia de datos e inteligencia artificial y necesitas aprender cómo? Ofrezco sesiones de mentoría en ciencia de datos y mentoría profesional a largo plazo:
- Sesiones de mentoría: https://lnkd.in/dXeg3KPW
- Mentoría a largo plazo: https://lnkd.in/dtdUYBrM
Suscríbete a mi boletín To Data & Beyond para obtener acceso completo y anticipado a mis artículos:
- ChatGPT vs. BARD
- Conoce Universal Simulator (UniSim) Un simulador interactivo de la interacción del mundo real a través del modelado generativo
- DALL·E 3 está aquí con integración de ChatGPT
To Data & Beyond | Youssef Hosni | Substack
Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial y lo que está más allá de ellos. Haz clic para leer To Data & Beyond, por Youssef Hosni, un…
youssefh.substack.com
1. Modelos de Lenguaje de Imagen
1.1. PaLI-3: Modelos de Lenguaje de Visión más pequeños, rápidos y fuertes
En este documento se presenta PaLI-3, un modelo de lenguaje de visión (VLM) más pequeño, rápido y fuerte que se compara favorablemente con modelos similares que son 10 veces más grandes. Como parte de la obtención de este rendimiento sólido, comparamos modelos de Transformer de Visión (ViT) preentrenados utilizando objetivos de clasificación con modelos preentrenados de manera contrastiva (SigLIP).
Descubrimos que, aunque muestra un rendimiento ligeramente inferior en puntos de referencia estándar de clasificación de imágenes, el PaLI basado en SigLIP muestra…
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- De desbloquear generaciones confiables a través de la cadena de verificación Un salto en la ingeniería oportuna
- Investigadores de Stanford y Microsoft presentan Inteligencia Artificial de Auto-Mejora Aprovechando GPT-4 para elevar el rendimiento del programa de andamiaje.
- Revolucionando la tecnología portátil el algoritmo de frecuencia cardíaca ultrarrápido de Edge Impulse y la ampliación de la suite de atención médica
- Ramas son todo lo que necesitas nuestro marco de versionado de ML con opinión
- Los repetidores cuánticos utilizan defectos en el diamante para interconectar sistemas cuánticos
- Walmart está considerando la inteligencia artificial para ofrecer una experiencia de compra más personalizada
- La ciudad de Nueva York presenta el plan de acción de IA