


視覚を利用してプロンプトを表示してください。 Shen Xiangyang 氏は、トレーニングや微調整を必要とせず、すぐに使用できる IDEA Research Institute の新しいモデルを披露しました。
視覚的なプロンプトを使用すると、どのようなエクスペリエンスが得られますか?
画像にランダムな輪郭を描くだけで、同じカテゴリがすぐにマークされます。
GPT-4V では穀物計数ステップさえも処理が困難です。すべての米粒を見つけるには、手動で箱を引くだけです。
新しいターゲット検出パラダイムが登場しました。
閉幕したばかりのIDEA年次会議で、IDEA研究所の創設会長であり、国家工程院の外国人学者でもある沈祥陽氏は、最新の研究結果を発表した -
ビジュアル プロンプト モデル T-Rex のコンテンツを書き直す必要がある
インタラクティブ プロセス全体はすぐに使用できるようになっており、わずか数ステップで完了できます。
以前は、Meta のオープンソース SAM はすべてのモデルをセグメント化しており、CV 分野で GPT-3 の瞬間が直接到来しました。しかし、それは依然としてテキスト プロンプト パラダイムに基づいており、対処がより困難になるでしょういくつかの複雑でまれなシナリオ。
これで、写真を写真に交換することで、簡単に問題を解決できます。
さらに、カンファレンス全体には、Think-on-Graph 知識主導型大規模モデル、開発者プラットフォーム MoonBit、AI 科学研究成果物 ReadPaper アップデート 2.0、SPU 機密コンピューティング コプロセッサなど、有益な情報が満載です。 、制御可能なポートレートビデオ生成プラットフォーム HiveNet など。
最後に、沈祥陽氏は、過去数年間で最も多くの時間を費やしたプロジェクト、低高度経済についても共有しました。
#低空経済が比較的成熟すると、深センの空には毎日 10 万機のドローンが飛び立ち、毎日数百万機のドローンが飛び立つことになると私は信じています##基本的なシングルラウンド プロンプト機能に加えて、T-Rex は 3 つの高度なモードもサポートしています##マルチラウンド ポジティブ モード#視覚を使用してプロンプトを作成します
- これは複数ラウンドの対話に似ており、より正確な結果を生成し、検出の見逃しを回避できます
- #肯定的および否定的な例モード
- クロスグラフ モードを使用すると、グラフを再設計してレイアウトし、データや情報を簡単に視覚化できます
レポートによると、ティラノサウルスは事前に定義されたカテゴリに制限されず、視覚的な例を使用して検出対象を指定できるため、特定のオブジェクトを言葉で完全に表現することが難しいという問題が解決され、迅速な効率が向上します。特に一部の産業シナリオにおける複雑なコンポーネントの場合、その効果は特に顕著です
(これまでに 11,000 個のスターを獲得しています) ゼロサンプル検出器である Grounding DINO、およびあらゆるものを検出してセグメント化できる Grounded SAM。技術的な詳細については、記事の最後にあるリンクをクリックしてください。
カンファレンス全体は有益な情報でいっぱいです
さらに、IDEAカンファレンスではいくつかの研究結果も共有されました。 たとえば、
Think-on-Graph ナレッジ駆動型大規模モデルは、簡単に言うと、大規模モデルとナレッジ グラフを組み合わせたものです。
大規模モデルは意図の理解と自律学習に優れていますが、ナレッジ グラフは構造化された知識の保存方法により、論理連鎖推論に優れています。
Think-on-Graph は、大規模なモデル エージェントにナレッジ グラフ上で「思考」させ、徐々に最適な答えを検索および推論します (ナレッジ グラフの関連エンティティを段階的に検索および推論します)。推論のすべてのステップで、大規模なモデルが個人的に関与し、ナレッジ グラフを使用して互いの長所と短所を学習します。
MoonBit は、Wasm を利用し、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティング向けに設計された開発者プラットフォームです。
このシステムは、ユニバーサル プログラミング言語設計を提供するだけでなく、コンパイラ、ビルド システム、統合開発環境 (IDE)、展開ツールなどのモジュールを統合して、開発エクスペリエンスと効率を向上させますT-Rex リンク:
https://trex-counting.github.io/
以上が視覚を利用してプロンプトを表示してください。 Shen Xiangyang 氏は、トレーニングや微調整を必要とせず、すぐに使用できる IDEA Research Institute の新しいモデルを披露しました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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IDEA Community Edition と Professional Edition の違いには、認証方法、機能、サポートとアップデート、プラグイン サポート、クラウド サービスとチーム コラボレーション、モバイル開発サポート、教育と学習、統合とスケーラビリティ、エラー処理とデバッグ、セキュリティとプライバシーが含まれます。保護など詳細な紹介: 1. 認証方法. コミュニティ バージョンは無料で、使用されているオペレーティング システムに関係なく、すべての開発者に適しています. コミュニティ バージョンは、オープン ソース プロジェクトと商用プロジェクトをサポートしています. プロフェッショナル バージョンは有料で、商用開発に適しています. professional バージョンには 30 日間の試用期間があり、その後継続して使用するにはライセンスを購入する必要があります。

以前に書きましたが、今日は、深層学習テクノロジーが複雑な環境におけるビジョンベースの SLAM (同時ローカリゼーションとマッピング) のパフォーマンスをどのように向上させることができるかについて説明します。ここでは、深部特徴抽出と深度マッチング手法を組み合わせることで、低照度条件、動的照明、テクスチャの弱い領域、激しいセックスなどの困難なシナリオでの適応を改善するように設計された多用途のハイブリッド ビジュアル SLAM システムを紹介します。当社のシステムは、拡張単眼、ステレオ、単眼慣性、ステレオ慣性構成を含む複数のモードをサポートしています。さらに、他の研究にインスピレーションを与えるために、ビジュアル SLAM と深層学習手法を組み合わせる方法も分析します。公開データセットと自己サンプリングデータに関する広範な実験を通じて、測位精度と追跡堅牢性の点で SL-SLAM の優位性を実証しました。

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