幫助電腦視覺和語言模型理解它們所看到的

幫助電腦視覺和語言模型理解所見的世界引言在過去幾年中，隨著人工智慧的發展，電腦視覺和語言模型在影象分析和自然語言處理方面取得了驚人的成果。然而這些模型在理解概念和場景中的物體屬性和排列方式方面仍然存在困難。為理解決這個問題，麻省理工學院的研究人員建立了一個合成資料集，用於改進機器學習模型對場景中概念

• 江塵
• 2023/9/14 上午 05:15:33

視覺地點辨識中用於地圖增密的新方法

新方法：地圖增密提高視覺辨識的精度視覺地點辨識（VPR）是一個由電腦科學家開發出來的影象識別技術，可以識別影象的拍攝位置。為了提高 VPR 的精度，德爾夫特技術大學的研究人員最近提出了一種新方法。連續場所描述符回歸（CoPR）：一種新模型在 IEEE Transactions on Robotics

• 江塵
• 2023/5/22 下午 10:08:35

化繁為簡│智慧製造的趨勢，什麼是視覺辨識及最佳化操作的關鍵？

機器視覺：如何在制造業中提高效率與質量無論是醫療和制藥，還是食品和飲料，全球制造過程都存在低效。盡管工程團隊盡最大努力設計產品，但不完善的設計、缺乏有效的溝通和人爲失誤導致每年近 8 萬億美元的浪費。這顯然影響了公司的底線和環境，成爲一個關鍵問題。因此制造企業正在探索各種解決方案，如計算機視覺，以提

• 江塵
• 2023/5/15 下午 12:35:43