清华姚班校友马腾宇和他的团队，推出了自创业以来的首个多模态嵌入模型voyage-multimodal-3，而且发布即“SOTA”。据介绍，在对3个多模态检索任务（共20个数据集）进行评估时，voyage-multimodal-3比第二名平均高出了19.63%的检索准确率。这是为包含丰富视觉和文本的文档提供

以下是关于英伟达开源新成果相关的技术详解：一、模型架构与规模1.规模庞大   英伟达推出的70B模型是一个具有相当大规模的语言模型。70B（700亿参数）的量级在开源领域是非常突出的。相比许多现有的开源模型，它在参数数量上占据优势，这通常意味着它有更强的表示能力。2.架

近年来，扩散模型在文生图任务中得到了广泛的应用，但其在实现高质量图像生成的过程中，通常需要多步推理进行去噪，这显然大大增加了计算资源成本。针对于此，研究人员引入蒸馏算法，推出了扩撒感知蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。目前常用的方法大致可分为轨迹保持蒸馏与轨迹重构蒸馏，但

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2408.14211git链接：https://thuhcsi.github.io/MagicMan亮点直击提出MagicMan，一种旨在从单一参考图像生成高质量多视角人像的方法，从而促进无缝的3D人体重建。提出了一种高效的混合多视角注意力机制，以生成更密集的多视角人像，同时保持更好

即插即用的方法OVMR将新类别的多模态线索嵌入到VLM中，以增强其在开放词汇识别中的能力。它最初利用多模态分类器生成模块将示例图像嵌入到视觉标记中，然后通过推断它们与语言编码器的上下文关系来自适应地融合多模态线索。为了减轻低质量模态的负面影响，通过一个无参数融合模块根据

前言 ETH&微软最新开源-全局式GLOMAP，它与以前的全局SfM系统相比，其核心区别在于全局定位步骤。不是先执行不适定的平移平均然后进行全局三角测量，而是进行联合相机和点位置估计。GLOMAP不仅在鲁棒性和准确性方面达到增量式COLMAP系统相当或更优的水平，同时还比COLMAP快几个数量级。

CSEC：香港城市大学提出SOTA曝光矫正算法|CVPR2024 在光照条件不佳下捕获的图像可能同时包含过曝和欠曝。目前的方法主要集中在调整图像亮度上，这可能会加剧欠曝区域的色调失真，并且无法恢复过曝区域的准确颜色。论文提出通过学习估计和校正这种色调偏移，来增强既有过曝又有欠

在光照条件不佳下捕获的图像可能同时包含过曝和欠曝。目前的方法主要集中在调整图像亮度上，这可能会加剧欠曝区域的色调失真，并且无法恢复过曝区域的准确颜色。论文提出通过学习估计和校正这种色调偏移，来增强既有过曝又有欠曝的图像。先通过基于UNet的网络推导输入图像的增亮和变暗

2023年4月，Meta公司发布了SegmentAnythingModel(SAM)，号称能够「分割一切」，犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域，甚至被很多人看作是颠覆传统CV任务的研究。时隔1年多，Meta再度发布里程碑式更新——SAM2能够为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.11475项目链接：https://zhtjtcz.github.io/TrackGo-Page/★亮点直击本文引入了一种新颖的运动可控视频生成方法，称为TrackGo。该方法为用户提供了一种灵活的运动控制机制，通过结合masks和箭头，实现了在复杂场景中的精确操控，包

SOTA模型"SOTA"是"StateoftheArt"的缩写，翻译成中文是“最先进的”，“尖端技术”或“行业领先”。在科技和研究领域，当提到某个产品、技术或模型是“SOTA”，意味着它代表了当前该领域最高的成就水平，通常是性能最优或技术最新的。在深度学习和机器学习领域，一个被称为SOTA的

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