【独家解密】如何在一个多月内高效完成多模态算法备案？一次性通过攻略大公开
在人工智能高速发展的时代，算法备案成为了AI产品上线的必备资质。许多企业在备案过程中感到迷茫，不知从何下手。今天，特意分享一下我的成功经验，我是如何仅用一个多月时间就一次性通过算法备案的。满满的干货，错过你就亏大了！ 一、筹备阶段：充分准备，奠定成功基础 时间线：10月...
极智AI | 多模态新姿势 详解BLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 BLIP 算法的设计与实现。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势。 Vision-Language Pre-training (VLP) + Fine-tuning => Zero Shot / Few Shot 的模式是 快速 解决 多下游任务 的一个好的模式，VLP 是这个模式的开端，所以对于 VLP 的相关研究也很....
极智AI | 多模态领域先行者 详解CLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 CLIP 算法的设计与实现，包括代码。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势，而 CLIP 做的就是在多模态领域里迈出了简单的一步，之所以说简单，是因为 CLIP 使用的方法出奇的简单，但效果又出奇的好。CLIP 具有非常好的迁移学习能力，预训练好的模型可以在任意一个视觉分类数据集上取得不错的效果，而且是 Zero-Shoot ....
从Transformer到ViT：多模态编码器算法原理解析与实现
Transformer架构是一种使用自注意力机制的神经网络，最初是由谷歌提出的，被广泛应用于自然语言处理和图像处理任务中。它是一种基于注意力机制的深度学习模型，适用于序列到序列的学习任务，例如机器翻译、语音识别、文本摘要等。多模态Transformer前部分encoder算法是近年来在计算机视觉领域备受瞩目的研究方向之一。它的出现极大地推动了多模态信息的融合与处理，被广泛应用于图像、文本等多种数....
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好...
![深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_ae15e835557746388e1276a251ca74b6.png)
7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL
本周论文包括Meta AI提出了一种名为 data2vec 的自监督学习新架构，在多种模态的基准测试中超越了现有 SOTA 方法；谷歌、MIT 等提出分类器可视化解释方法 StylEx等。目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in....
LeCun预言的自监督模型来了：首个多模态高性能自监督算法，语音、图像文本全部SOTA
人类似乎对不同的学习模式有着相似的认知，机器也应该如此！ 自监督学习能在各种任务中学习到分层特征，并以现实生活中可使用的海量数据作为资源，因此是走向更通用人工智能的一种途径，也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 一直推崇的研究方向。LeCun 认为：相比于强化学习，自监督学习（SSL）可以产生大量反馈，能够预测其输入的任何一部分（如预测视频的未来画面），从而具有广泛的...
多模态再次统一！Meta发布自监督算法data2vec 2.0：训练效率最高提升16倍！
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】效率更高的多模态自监督学习框架data2vec 2.0来啦！近几年人工智能领域的突破大多由自监督学习推动，比如BERT中提出的MLM (Masked Language Model) ，通过将文本中的部分单词遮盖后重新预测，使得海量无标记文本数据也能用来训练模型，自此开启了大规模预训练模型的新时代。但自监督学习算法也有明显的局限性，通常....
一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）（下）
基于Point-VoxelPV-RCNN基于Point-Voxel方法是介于point-based和voxel-based之间的一种方式。PV-RCNN是首个经典point-based和voxel-based结合的网络，论文提出了Voxel Set Abstraction操作，将Sparse Convolution主干网络中多个scale的sparse voxel及其特征投影回原始3D空间，然后....
一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）（上）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机....
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