SOTA(State-of-the-Art)在深度学习领域，SOTA指的是“当前最高技术水平”或“最佳实践”。它用来形容在特定任务或领域中性能最优的模型或方法。随着研究进展，SOTA会不断被新的研究成果所超越。 非端到端模型非端到端模型指的是模型架构中包含多个分离的组件或步骤，每个

传统时间序列无法有效捕捉数据中复杂的非线性关系，导致在处理具有复杂动力学特性的系统时效果不佳。为解决此问题，研究者提出了多模态+时间序列。 时间序列数据与多模态数据的结合预测模型是一种新兴的数据分析方法，它结合了时间序列分析和多模态学习的技术，通过整合不同类型的数

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2406.20081github链接：https://github.com/frank-xwang/UnSAMSAM代表了计算机视觉领域，特别是图像分割领域的重大进步。对于需要详细分析和理解复杂视觉场景(如自动驾驶、医学成像和环境监控)的应用特别有价值。SAM的今天和大家一起学习的

   开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编

https://snu77.blog.csdn.net/article/details/136230391 官方论文地址：官方论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击即可跳转    图1.在MSCOCO数据集上实时对象检测器的比较。基于GELAN和PGI的对象检测方法在对象检测性能方面超越了所有以前的从头开始训练

前言 视觉语言模型屡屡出现新突破，但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。字节提出新基础模型——ViTamin，专为视觉语言时代设计。本文转载自量子位（QbitAI）仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘

 论文通过实验证明，ImageNet上的模型并不总能泛化到其他数据集中，甚至可能是相反的，而模型的深度和宽度也会影响迁移的效果。 如果需要参考，可选择类别数与当前任务相似的数据集上的模型性能。论文通过大量的实验来验证猜想，虽然没有研究出如通过数据集间的某些特性来直接判断模型

Nomic-embed-text是2月份刚发布的，并且是一个完全开源的英文文本嵌入模型，上下文长度为8192。它在处理短文和长文本任务方面都超越了现有的模型，如OpenAI的Ada-002和text-embedding-3-small。该模型有137M个参数在现在可以算是非常小的模型了。模型、训练代码以及一个包含2.35亿文本

前言 大佬何恺明和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架，名叫RCG。这个框架结构非常简单但效果拔群，直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。本文转载自新智元仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技

前言 反转Transformer，变成iTransformer。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入

前言 给Llama2（羊驼）大模型剪一剪驼毛，会有怎样的效果呢？今天普林斯顿大学陈丹琦团队提出了一种名为LLM-Shearing的大模型剪枝法，可以用很小的计算量和成本实现优于同等规模模型的性能。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机

 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过SOTA的经典模型逐一详解。前往SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。本文将分3期进行连载，共介绍 20 个在文本分类任务上

https://mp.weixin.qq.com/s/f5SkoWD4BY_HDWfPi5R5ng 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过SOTA的经典模型逐一详解。前往SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。本

前言 本文提出了一个分层的数据关联策略来寻找低分检测框中的真实目标，这缓解了目标丢失和轨迹不连续的问题。这个简单通用的数据关联策略在2D和3D设置下都表现良好。另外，由于在3D场景中预测对象在世界坐标系中的速度比较容易，本文提出了一种辅助的运动预测策略，将检测到的速度与卡

前言 目前DETR类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但DETR算法模型复杂度高，推理速度低，严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署，加大了学术研究和产业应用之间的鸿沟。来自华为诺亚、华中科技大学的研究者们设计了一种新型的DETR轻量化模型Focus-DETR来解决这

作者：GordonLeehttps://www.zhihu.com/question/540433389/answer/2549775065 1.R-Drop：两次前向+KLloss约束2.MLM:在领域语料上用mlm进一步预训练(Post-training)3.EFL:少样本下，把分类问题转为匹配问题，把输入构造为NSP任务形式.4.混合精度fp16:加快训练速度，提高训练

前言 最近关于遥感物体检测的研究主要集中在改进旋转包围框的表示方法上，但忽略了遥感场景中出现的独特的先验知识。这种先验知识是非常重要的，因为微小的遥感物体可能会在没有参考足够长距离背景的情况下被错误地检测出来，而不同类型的物体所要求的长距离背景可能会有所不同。本文

号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFaceOpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只用到GPT-375%的训练预算，性能

文|Sherry不是小哀编|小轶一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网

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近日，美团视觉智能部发布了YOLOv63.0版本，再一次将目标检测的综合性能推向新高。YOLOv6-L6检测精度和速度超越YOLOv7-E6E，取得当前实时目标检测榜单SOTA。本文主要介绍了YOLOv63.0版本中引入的技术创新和优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.概述2.关键技

本文提出了针对单阶段半监督目标检测任务的Ambiguity-ResistantSemi-supervisedLearning（ARSL）算法，创新地提出了两个通用的单阶段半监督检测模块：Joint-ConfidenceEstimation（JCE）和Task-SeparationAssignment（TSA）。JCE通过联合分类和定位任务的置信度评估伪标签质量。TSA基于教师模

前言 本文介绍了在一篇CVPR2023论文中，来自MIT和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE，同时在图像识别和生成两大任务上实现了SOTA。本文转载自机器之心仅用于学

基于文本提示的生成图像模型近年来取得了惊人的进展，这得益于新型的深度学习架构、先进的训练范式(如掩码建模)、大量图像-文本配对训练数据的日益可用，以及新的扩散和基于掩

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等