“视觉Transformer（ViT）是计算机视觉发展中的一个重要里程碑ViT挑战了传统观念，即图像最好通过卷积层进行处理…”
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Transformer毫无疑问是深度学习领域中最重要的突破之一该模型的编码器-解码器架构在跨领域任务中被证明非常强大…
Leave a Comment机器学习和人工智能的领域已经被强大的库所改变，这些库重新定义了模型的创建和利用。其中包括Scikit-Learn和TensorFlow，它们都因其独特的特性而被广泛接受。尽管它们在数据科学和机器学习的使用上非常广泛，但它们服务于不同的目标。在本文中，我们将深入比较分析Scikit-Learn和TensorFlow，探讨它们的应用、优势和局限性。通过研究它们的不同特点，我们旨在帮助您做出明智的决策，选择最符合您特定需求的库。 TensorFlow vs Scikit-Learn – 概述 在我们深入具体内容之前，让我们快速比较一下Scikit-Learn和TensorFlow： 标准 Scikit-Learn TensorFlow 主要关注点 传统机器学习算法 深度学习和神经网络 生态系统 全面但不以深度学习为中心 拥有以深度学习为重点的丰富生态系统 易用性 适合初学者，易于入门 由于其深度学习的性质，更加复杂 灵活性 较少灵活，适用于传统机器学习任务 极其灵活和可定制 使用案例 适用于小型到VoAGI规模的数据集和传统机器学习问题 适用于大规模数据和复杂深度学习模型…
Leave a Comment人工智能在云平台、金融、量化金融、产品设计等各个领域的应用日益增长。许多研究人员仍在探索人工智能聊天机器人的作用以及在开发这些聊天机器人模型中应用机器学习技术的方法。实施聊天机器人模型、进行训练和测试需要大量的数据和成本。这属于自然语言处理和计算机视觉的广泛范畴。为了解决这一经济危机，伦敦大学学院和爱丁堡大学的研究人员正在研究利用机器学习技术构建更好模型以解决这一问题。 研究人员仍在努力解决与云平台（如AWS）的经济相关的问题。研究团队开发了一种基于测量系统的机器学习方法。对比了普通机器学习模型和通过机器学习开发的新模型。这导致了一种节省成本的方法，这种方法相当不错，但也存在一些缺点。这些节省成本的模型预测了最小或最可能的结果。研究人员将问题分为三个主要类别来解决。 研究人员首先实施了批次选择作为第一种方法。这涉及大量的图像堆叠在一起。这些图像按照特定的顺序排列。批次选择是迄今为止使用的一种较便宜的方法，但仍有一些不足之处。研究人员使用的第二种方法称为层叠。这涉及将多个神经网络堆叠在一起。该模型使用层叠来实施模型。情感分析在层叠过程中也起着重要作用。研究人员设计的第三种方法基于高效优化器。这种方法基于减少浪费和加速搜索功能。这种方法是最优的，因为它提供了具有极高准确性的解决方案。在该过程中使用的优化器是Adam优化器的两倍快。 同时使用所有数据并且不舍弃废料信息将无法生成正确的输出。在所有三种输出中，只有层叠方法涉及最小的验证和训练增益。这类过程如今正在大规模改进。许多研究人员正在进行相同的研究。研究人员开发了一种比以前更节省计算资源的优化技术。研究项目完成后，“不训练，不增益”的总体结果被验证通过。
Leave a Comment每个机器学习从业者都会意识到，在Jupyter Notebook中训练模型只是整个项目的一小部分准备好一个工作流程，将数据从原始形式转化为预测结果，同时保持响应性和灵活性，才是真正重要的此时，数据科学家或…
Leave a Comment在本文中，我探索了数据科学家专业化的好处通过我的数据科学家经验，我认为在特定领域专攻可以帮助你在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，并为你提供更具有成就感的职业机会
Leave a Comment创造性广告有可能通过生成式人工智能（GenAI）实现革命现在，您可以通过重新训练一个GenAI模型并向模型提供一些输入（例如描述场景和要由模型生成的对象的句子），来创造各种各样的新颖图片，比如产品照片
Leave a Comment要获取类似这样的深度洞察力以及更多内容，包括本周热门的机器学习论文、职位招聘信息、来自实际经验的机器学习技巧，以及来自研究人员和开发者的机器学习故事，请加入我的…
Leave a Comment《模仿游戏》是艾伦·图灵给他著名的测试命名的，用于测试机器展现智能行为的能力，它不仅仅是一部电影的标题在这个测试中，一个人类…
Leave a Comment阿米尔·赫弗（Amir Hever）是UVeye的首席执行官和联合创始人，UVeye是一家深度学习计算机视觉初创公司，通过快速准确的异常检测来为汽车和安全行业识别问题或威胁，从而制定了全球标准的车辆检查UVeye是赫弗的第三个创业项目他曾在Visualead担任研发副总裁的职位
Leave a CommentAmir Hever是UVeye的首席执行官和联合创始人，UVeye是一家深度学习计算机视觉初创公司，通过快速准确的异常检测来识别汽车和安全行业面临的问题或威胁，为车辆检查设定了全球标准UVeye是Hever的第三个创业项目他之前在Visualead担任研发副总裁的职务
Leave a Comment这是关于如何在实践中使用大型语言模型（LLMs）的系列文章中的第三篇在这里，我将给出一个适合初学者的指南，介绍Hugging Face Transformers库，该库提供了一种简单和……
Leave a Comment简介 生成式人工智能在过去几年中获得了突然的关注。医疗保健和生成式人工智能之间的强烈吸引力也并不令人意外。人工智能（AI）已经迅速改变了各个行业，医疗保健领域也不例外。人工智能的一个特定子集，生成式人工智能，在医疗保健领域已经成为一个改变者。 生成式人工智能系统可以生成新的数据、图像，甚至完整的艺术作品。在医疗保健领域，这项技术对于改进诊断、药物研发、患者护理和医学研究具有巨大的潜力。本文探讨了生成式人工智能在医疗保健领域的潜在应用和好处，并讨论了其实施挑战和道德考虑。 学习目标 生成式人工智能及其在医疗保健中的应用。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在好处。 在医疗保健中实施生成式人工智能的挑战和限制。 生成式人工智能在医疗保健中的未来趋势。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用 已经在几个领域进行了研究，以了解生成式人工智能如何融入医疗保健。它对药物的分子结构和化合物的生成产生了影响，促进了潜在药物候选物的鉴定和发现。这可以节省时间和成本，同时利用尖端技术。其中一些潜在的应用包括： 增强医学成像和诊断 医学成像在诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。生成式人工智能算法，如生成式对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE），已经显著改进了医学图像分析。这些算法可以生成类似真实患者数据的合成医学图像，有助于机器学习模型的训练和验证。它们还可以通过生成额外的样本来增强有限的数据集，提高基于图像的诊断的准确性和可靠性。 促进药物发现和开发 发现和开发新药物是复杂、耗时和昂贵的。生成式人工智能可以通过生成具有所需特性的虚拟化合物和分子，显著加快这个过程。研究人员可以利用生成模型来探索广阔的化学空间，实现新药候选物的发现。这些模型可以从现有数据集中学习，包括已知的药物结构和相关属性，生成具有理想特性的新分子。 个性化医学和治疗 生成式人工智能有潜力通过利用患者数据来改变个性化医学，创建量身定制的治疗计划。通过分析大量的患者信息，包括电子健康记录、基因组信息和临床结果，生成式人工智能模型可以生成个性化的治疗建议。这些模型可以识别模式，预测疾病进展，并估计患者对干预措施的反应，使医疗保健提供者能够做出明智的决策。 医学研究和知识生成 生成式人工智能模型可以通过生成符合特定特征和约束的合成数据来促进医学研究。合成数据可以解决与共享敏感患者信息相关的隐私问题，同时允许研究人员提取有价值的见解并发展新的假设。 生成式人工智能还可以为临床试验生成合成患者队列，在进行昂贵且耗时的实际患者试验之前，使研究人员能够模拟各种场景并评估治疗效果。这项技术有潜力加速医学研究，推动创新，并扩大对复杂疾病的理解。 案例研究：CPPE-5医疗个人防护装备数据集 CPPE-5（医疗个人防护装备）是Hugging Face平台上的一个新数据集。它为在医学中进行生成式人工智能提供了强有力的背景。您可以通过对医疗个人防护装备进行分类来将其纳入计算机视觉任务中。这也解决了其他流行数据集关注广泛类别的问题，因为它专为医学目的而设计。利用这个新的医学数据集可以培养新的生成式人工智能模型。…
Leave a Comment对V-Net进行回顾和介绍，它是U-Net在图像分割和医学影像方面的大哥非常适合数据科学家和医疗专业人士
Leave a Comment随着人工智能（AI）继续吸引世界的目光，一项令人称奇的应用在计算机视觉和AI的交叉领域中崭露头角，即人体运动预测（HMP）。这个引人入胜的任务涉及根据观察到的运动序列预测人体主体的未来运动或动作。其目标是预测一个人的身体姿势或动作如何演变。HMP在机器人学、虚拟化身、自动驾驶车辆和人机交互等多个领域都有应用。 随机HMP是传统HMP的扩展，其重点是预测可能未来动作的分布，而不是单一确定的未来。这种方法认识到人类行为的固有自发性和不可预测性，旨在捕捉与未来动作或运动相关的不确定性。随机HMP通过考虑可能未来动作的分布来解决人类行为的可变性和多样性，从而实现更加真实和灵活的预测。在需要预测多种可能行为至关重要的场景中，如辅助机器人或监控应用，随机HMP尤为有价值。 通常使用生成模型（如GAN或VAE）来预测每个观察序列的多个未来动作来处理随机HMP。然而，这种在坐标空间中生成多样化动作的重点导致了不真实和快速发散的动作预测，可能需要更好地与观察到的动作相一致。此外，这些方法通常忽视了预测具有微小关节位移的多样化低范围行为。因此，需要新的方法来考虑行为多样性并在随机HMP任务中产生更加真实的预测。为了解决现有随机HMP方法的局限性，巴塞罗那大学和计算机视觉中心的研究人员提出了BeLFusion。这种新颖的方法引入了一个行为潜空间，以生成真实且多样化的人体运动序列。 生成模型中的快速和发散的动作。 BeLFusion的主要目标是将行为与动作分离，实现观察到的姿势和预测姿势之间的平滑过渡。这通过行为VAE实现，包括行为编码器、行为耦合器、上下文编码器和辅助解码器。行为编码器结合了门控循环单元（GRU）和2D卷积层，将关节坐标映射到潜在分布。然后，行为耦合器将采样的行为转移到进行中的动作，生成多样化且具有上下文适应性的动作。BeLFusion还结合了一种条件潜空间扩散模型（LDM），以准确地编码行为动态并将其有效地转移到进行中的动作，同时最小化潜在和重构错误，以增强生成动作序列中的多样性。 BeLFusion的创新架构还包括一个观察编码器，它是一个从关节坐标生成隐藏状态的自编码器。该模型利用了潜空间扩散模型（LDM），该模型使用了带有交叉注意机制和残差块的U-Net，从中采样出行为与姿势和动作分离的潜在空间。通过从行为的角度促进多样性并与最近的过去保持一致性，BeLFusion在随机HMP中产生了比最先进方法更加真实和连贯的动作预测。通过行为分离和潜空间扩散的独特组合，BeLFusion在人体运动预测方面代表了一个有希望的进展。它具有为各种应用程序生成更自然和上下文适应的动作的潜力。 实验评估显示，BeLFusion具有令人印象深刻的泛化能力，在已知和未知情景中表现出色。在使用Human3.6M和AMASS数据集的具有挑战性结果进行跨数据集评估时，它在各种指标上表现优于最先进的方法。在H36M上，BeLFusion的平均位移误差（ADE）约为0.372，最终位移误差（FDE）约为0.474。同时，在AMASS上，它的ADE约为1.977，FDE约为0.513。结果表明BeLFusion生成准确且多样化预测的能力优越，展示了它在不同数据集和动作类别上进行逼真人体运动预测的有效性和泛化能力。 总体而言，BeLFusion是一种用于人体运动预测的新方法，其在Human3.6M和AMASS数据集的准确性指标中实现了最先进的性能。它利用行为潜空间和潜扩散模型生成多样化且上下文自适应的预测。该方法能够捕捉和转移序列之间的行为，使其对领域转移具有鲁棒性，并提高了泛化能力。此外，定性评估表明，BeLFusion的预测比其他最先进的方法更加逼真。它为人体运动预测提供了有希望的解决方案，在动画、虚拟现实和机器人技术等领域具有潜在应用。
Leave a Comment为了成长和取得成功，组织必须不断专注于技术技能的发展，特别是在快速发展的技术领域，如生成式人工智能和3D虚拟世界的创造。 NVIDIA培训为团队提供了适应人工智能时代、高性能计算和工业数字化的技能，并宣布推出覆盖这些技术的新课程。该计划已经为成千上万的学生、开发人员、研究人员和数据科学家提供了关键的技术技能。 通过最新的课程，NVIDIA培训使组织能够充分利用生成式人工智能和虚拟世界的力量，这些技术正在改变商业格局。 开始构建生成式人工智能应用 生成式人工智能正在改变组织的工作方式。它使用户能够根据各种输入快速生成新内容，包括文本、图像、声音、动画、3D模型和其他数据类型。 关于生成式人工智能的新课程包括： 生成式人工智能解析 — 生成式模型正在加速许多用例的应用开发，包括问题回答、摘要、文本蕴含、2D和3D图像和音频创建。在这门为期两小时的课程中，NVIDIA应用深度学习研究副总裁布莱恩·卡坦扎罗将概述生成式人工智能的主要发展，介绍其现状以及未来可能具备的能力。他将讨论技术细节和流行的生成式人工智能应用，以及企业如何负责任地使用这项技术。 使用扩散模型的生成式人工智能 — 得益于计算能力和科学理论的改进，生成式人工智能比以往更易于访问。通过这门实践课程，学生将学习如何使用最新技术构建基于文本到图像的生成式人工智能应用。使用扩散模型生成图像，并通过各种优化来改进输出。使用U-Net架构构建去噪扩散模型，为用户提供更多的控制。 要查看关于生成式人工智能和大型语言模型的完整课程列表，请查看NVIDIA培训的学习路径。 构建数字3D世界 数字世界构建的进展正在改变媒体和娱乐、建筑、工程、施工和运营、工厂规划和头像创建等行业。 沉浸式的3D环境提升了用户参与度，使创新解决方案能够应对现实世界的问题。NVIDIA Omniverse是一个用于连接和开发3D工具和应用程序的平台，使技术艺术家、设计师和工程师能够快速组装复杂和物理准确的模拟和3D场景，并与团队成员无缝协作。 关于这个主题的新课程包括： NVIDIA Omniverse中USD的基本要素 — 通用场景描述（Universal Scene Description，简称USD）正在改变各行业的3D工作流程。它是一个开放标准，使3D艺术家和开发人员能够在元宇宙中连接、组合和模拟。学生将学习什么使得OpenUSD成为设计3D世界的独特之处。培训内容包括使用基本节点、属性和关系进行数据建模，以及用于场景组装和协作的自定义模式和组合。 开发Omniverse…
Leave a Comment机器学习已经成为一个跨行业的变革力量，彻底改变了我们解决问题和做决策的方式它的影响力广泛，每年都在不断增长在本文中，我们深入探讨了塑造机器学习未来的新兴趋势和机遇机器学习的现状… 机器学习的未来：新兴趋势和机遇 阅读更多 »
Leave a Comment探索零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，这些方法使得机器学习模型能够在有限数量的样本中对对象或模式进行分类和识别
Leave a Comment介绍 在数据驱动的时代，高质量的数据的重要性不言而喻。数据的准确性和可靠性在塑造重要的业务决策中起着至关重要的作用，对组织的声誉和长期成功产生影响。然而，糟糕或低质量的数据可能导致灾难性的结果。为了防范此类风险，组织必须警惕地识别和消除这些数据问题。在本文中，我们提供了一个全面的指南，以识别并解决十种常见的坏数据情况，使企业能够做出明智的选择，保持其数据驱动努力的完整性。 什么是坏数据？ 坏数据指的是不适合收集和处理目的的数据质量。从不同的社交媒体网站或任何其他方法直接提取的原始数据属于坏质量和原始数据。它需要加工和清洗以提高其质量。 为什么数据质量重要？ 数据在公司中担当着多种用途。作为多个决策和功能的基础，数据质量的妥协影响整个过程。它负责准确性。数据的一致性、可靠性和完整性是需要单独和详细行动的重要方面。 十大坏数据问题及其解决方案 以下是您必须了解的十个糟糕数据问题及其潜在解决方案： 不一致的数据 缺失值 重复条目 异常值 非结构化数据 数据不准确 数据不完整 数据偏见 不充分的数据安全性 数据治理和质量管理 不一致的数据 在存在冲突或矛盾值的情况下，数据被定义为不一致的。造成这种情况的原因是从不同的数据收集方法收集后得到的各种类型的结果不同。这也可能是由于数据在不同时间段的不对齐引起的，原因可能是测量误差、抽样方法等多种原因。 挑战 不正确的结论：导致得出不正确或误导性的分析，影响结果 信任减少：降低信任度 资源浪费：处理不一致和错误的数据浪费了工作、资源和时间 偏见决策：不一致导致偏见数据，从而导致生成和接受一种观点…
Leave a Comment亚马逊肯德拉是一款由机器学习（ML）驱动的智能搜索服务亚马逊肯德拉重新构想了网站和应用程序的搜索功能，使您的员工和客户能够轻松找到他们正在寻找的内容，即使这些内容分散在组织内的多个位置和内容存储库中亚马逊肯德拉支持多种文档类型[…]
Leave a Comment在不断发展的人工智能世界中，卷积神经网络（CNN）已经成为一项革命性技术，重塑了计算机视觉和图像识别领域
Leave a Comment视觉目标跟踪是计算机视觉中许多子领域的基础，包括机器人视觉和自动驾驶。该任务旨在可靠地识别视频序列中的目标对象。许多最先进的算法在视觉目标跟踪（VOT）挑战中竞争，因为它是跟踪领域中最重要的比赛之一。 视觉目标跟踪和分割竞赛（VOTS2023）取消了以往VOT挑战所施加的一些限制，使参与者可以更广泛地思考目标跟踪。因此，VOTS2023结合了对单个目标的短期和长期监控以及对多个目标的跟踪，仅使用目标分割作为位置指定。这引入了新的困难，例如精确的掩模估计、多目标轨迹跟踪和对象之间的关系识别。 中国大连理工大学和阿里巴巴达摩院的一项新研究提出了一个名为HQTrack的系统，它代表高质量跟踪。它主要包括一个视频多目标分割器（VMOS）和一个掩模优化器（MR）。为了感知复杂设置中的微小对象，研究人员采用了VMOS，这是DeAOT的增强版本，并在1/8比例上级联了一个门控传播模块（GPM）。此外，他们使用Intern-T作为特征提取器，以提高区分不同类型对象的能力。在VMOS中，研究人员仅保留最近使用的帧在长期记忆中，舍弃旧帧以腾出空间。然而，应用大型分割模型来改进跟踪掩模可能是有用的。复杂结构的对象对SAM的预测尤其具有挑战性，并且在VOTS挑战中经常出现。 使用已经预训练的HQ-SAM模型，团队可以进一步提高跟踪掩模的质量。最终的跟踪结果是从VMOS和MR中选择的，并且使用预测掩模的外包围框作为盒子提示，与原始图像一起输入HQ-SAM以获得优化后的掩模。HQTrack在VOTS2023比赛中以0.615的质量得分获得第二名。
Leave a Comment基于骨架的人体动作识别是一种计算机视觉领域，通过分析视频数据中的骨骼关节位置来识别人体动作。它使用机器学习模型来理解时间动态和空间配置，从而在监控、医疗、体育分析等领域应用。 自从这个研究领域出现以来，科学家们遵循了两种主要策略。第一种策略是手工制作的方法：这些早期技术应用3D几何操作来创建输入经典分类器的动作表示。然而，它们需要人工辅助来学习高级动作线索，导致性能过时。第二种策略是深度学习方法：深度学习的最新进展已经改变了动作识别的方式。最先进的方法专注于设计能够捕捉空间拓扑和时间运动相关性的特征表示。更准确地说，图卷积网络（GCNs）已经成为基于骨架的动作识别的强大解决方案，在各种研究中取得了令人印象深刻的结果。 在这个背景下，最近发表了一篇新文章，提出了一种名为“骨架大核关注图卷积网络”（LKA-GCN）的新方法。它解决了基于骨架的动作识别中的两个主要挑战： 长程依赖性：LKA-GCN引入了骨架大核关注（SLKA）算子，以有效捕捉关节之间的长程相关性，克服了现有方法中的过度平滑问题。 有价值的时间信息：LKA-GCN采用手工制作的关节运动建模（JMM）策略，专注于具有显著关节运动的帧，增强了时间特征，提高了识别准确性。 该方法将骨架数据作为图形进行时空图建模，其中空间图形捕捉人体关节的自然拓扑，而时间图形编码相邻帧中相同关节之间的相关性。图形表示是从骨架数据生成的，它是表示随时间变化的人体关节的一系列三维坐标。作者引入了SLKA算子，将自注意机制与大核卷积相结合，以高效地捕捉人体关节之间的长程依赖关系。它通过更大的感受野聚合间接依赖关系，同时最小化计算开销。此外，LKA-GCN还包括JMM策略，通过计算反映局部范围内平均关节运动的基准帧，专注于信息丰富的时间特征。LKA-GCN由时空SLKA模块和识别头组成，利用多流融合策略来提高识别性能。最后，该方法采用多流方法，将骨架数据分为三个流：关节流、骨流和运动流。 为了评估LKA-GCN，作者使用了各种实验对三个基于骨架的动作识别数据集（NTU-RGBD 60、NTU-RGBD 120和Kinetics-Skeleton 400）进行了实验研究。将该方法与基准进行了比较，并分析了SLKA算子和关节运动建模（JMM）策略等不同组件的影响。还探讨了两流融合策略。实验结果表明，LKA-GCN优于最先进的方法，证明了其在捕捉长程依赖关系和提高识别准确性方面的有效性。视觉分析进一步验证了该方法捕捉动作语义和关节依赖性的能力。 总之，LKA-GCN解决了基于骨架的动作识别中的关键挑战，捕捉了长程依赖关系和有价值的时间信息。通过SLKA算子和JMM策略，LKA-GCN在实验评估中优于最先进的方法。其创新方法在各种应用中有望实现更准确、更稳健的动作识别。然而，研究团队也意识到一些限制。他们计划扩展他们的方法，包括深度图和点云等数据模态，以获得更好的识别性能。此外，他们还计划使用知识蒸馏策略来优化模型的效率，以满足工业需求。
Leave a Comment对于我们的年中更新，我们希望分享三个基于这些指导原则的最佳实践，以及我们在生成式人工智能的预发行设计、审核和开发中所做的工作
Leave a Comment大型语言模型是新的趋势，得益于著名的ChatGPT的引入。这个聊天机器人由OpenAI开发，能够回答问题、对长段落的文本数据进行摘要、完成代码片段、将文本翻译成不同的语言等等。大型语言模型具有模仿人类的能力，基于人工智能的子领域，包括自然语言处理、自然语言理解、自然语言生成、计算机视觉等等。 在没有明确监督的情况下，大型语言模型通过预测大量文本数据中的下一个单词进行训练，从而在其神经网络的限制内开发了对外部世界的大量知识编码能力，使其在各种下游任务中非常有用。尽管大型语言模型在不同领域展现出了出色的性能，但最近的研究将一个小型音频编码器纳入模型中，通过启用语音识别进一步扩展了大型语言模型的能力。 该过程直接将一系列音频嵌入，如音频数据表示，融入已有的文本标记嵌入中。这使得大型语言模型能够像文本等价物一样自动执行语音识别（ASR）任务，因为它具有集成的表示。它还可以将口头交流翻译成打印文本。团队表示，仅具有解码器的大型语言模型可以执行多语种语音识别，并在训练时超过监督式单语训练基线。音频编码器模型的大小和帧速率、LLM参数的低秩适应、文本标记掩蔽以及所使用的大型语言模型类型是研究考察以提高识别准确性的几个变量之一。 通过分析音频编码器的输出，团队证明了音频嵌入与相应的文本标记准确匹配，展示了音频和文本信息的有效融合。为了评估这种策略的有效性，团队使用了Multilingual LibriSpeech（MLS）数据集来衡量其效果。开源的LLaMA-7B大型语言模型采用了一种专门用于音频处理的神经网络——conformer编码器。结果表明，这种调整使LLM在语音识别任务上的表现比单语基线提高了18%。主要以英文文本进行训练的LLaMA-7B在多语种语音识别方面表现出色。 除了主要实验外，该研究还对增强型LLM的性能的其他方面进行了调查。为了确定在LLM被冻结训练时是否能够保留其初始能力，研究人员进行了剔除试验。这意味着在ASR系统进行训练时不改变LLM的参数，并且结果表明，即使在LLM被冻结的情况下，它仍然能够很好地执行多语种ASR。 团队还研究了增加音频编码器规模、提高音频编码器步幅（与音频如何划分相关的参数）和生成更少的音频嵌入的效果。通过这些测试，旨在提高ASR系统的有效性和效率。总之，研究结果表明，即使使用更大的音频编码器或更长的步幅，多语种ASR的可行性仍然存在，并且LLM能够处理长格式音频输入。
Leave a Comment卷积神经网络（CNN）一直是计算机视觉任务系统的基础。它们一直是各种问题的首选架构，从目标检测到图像超分辨率。事实上，深度学习领域的著名突破（例如AlexNet）之所以能够实现，得益于卷积神经网络。 然而，当基于Transformer模型的新架构——Vision Transformer（ViT）展示出有希望的结果并在大型数据集上优于经典的卷积架构时，情况发生了变化。从那时起，该领域一直在寻求为多年来使用CNN解决的问题提供基于ViT的解决方案。 ViT使用自注意力层来处理图像，但如果在像素级别上天真地应用，这些层的计算成本将随图像每个像素的数量呈二次倍增。因此，ViT首先将图像分成多个补丁，对其进行线性嵌入，然后直接将Transformer应用于这个补丁集合。 在原始ViT的成功之后，许多工作修改了ViT架构以提高其性能。替换自注意力层、进行其他小的改变等。虽然进行了所有这些改变，几乎所有的ViT架构都遵循一个共同且简单的模板。它们在整个网络中保持相等的大小和分辨率，并表现出各向同性的行为，通过在交替步骤中实现空间和通道混合来实现。此外，所有网络都使用补丁嵌入，这允许在网络开始时进行下采样，并促进了直接和统一的混合设计。 这种基于补丁的方法是所有ViT架构的常见设计选择，简化了整体设计过程。因此，问题就出现了。视觉变换器的成功主要是由于基于补丁的表示吗？还是由于使用了自注意力和MLP等先进且富有表现力的技术？视觉变换器的出色性能主要取决于哪个因素？ 有一种方法可以找到答案，它被称为ConvMixer。 ConvMixer概述。来源：https://openreview.net/forum?id=rAnB7JSMXL ConvMixer是一种卷积架构，用于分析ViT的性能。它在许多方面与ViT非常相似：它直接处理图像补丁，在整个网络中保持一致的分辨率，并将通道混合与图像不同部分的空间混合分离开。 然而，关键的区别在于ConvMixer使用标准卷积层来实现这些操作，而不是Vision Transformer和MLP-Mixer模型中使用的自注意力机制。最终，由此得到的模型在计算能力方面更便宜，因为深度卷积和逐点卷积操作比自注意力和MLP层更便宜。 尽管极其简单，ConvMixer在某些参数数量相似的“标准”计算机视觉模型（例如ResNet）以及一些对应的ViT和MLP-Mixer变体之上表现出色。这表明基于补丁的各向同性混合架构是一种功能强大的基本原理，几乎适用于任何良好的混合操作选择。 ConvMixer是一类极其简单的模型，它独立地使用标准卷积来混合补丁嵌入的空间和通道位置。通过使用受ViT和MLP-Mixer大感受野启发的大内核大小，可以实现显著的性能提升。最后，ConvMixer可以作为未来基于补丁的架构的基准。
Leave a Comment视频目标跟踪（VOT）是计算机视觉研究的基石，因为在无约束的环境中追踪未知目标的意义重大。视频对象分割（VOS）是一种类似于VOT的技术，旨在识别视频中感兴趣的区域，并将其与帧的其他部分隔离开来。目前最好的视频跟踪器/分割器是通过分割掩模或边界框启动，并在大规模手动注释的数据集上进行训练的。大量的标记数据一方面隐藏了庞大的人力，另一方面，半监督的VOS在现有的初始化参数下需要一个唯一的对象掩模基本事实。 “任意分割”方法（SAM）是最近开发的用于图像分割的综合基准。得益于其可适应的提示和实时掩模计算，它可以进行交互使用。当以点、框或语言的形式提供用户友好的建议时，SAM可以返回指定图像区域的满意的分割掩模。然而，由于其缺乏时间一致性，研究人员在SAM立即应用于视频时并不看到令人瞩目的性能。 南方科技大学VIP实验室的研究人员介绍了“Track Anything”项目，为视频目标跟踪和分割创造了强大的工具。 Track Anything模型（TAM）具有直观的界面，可以在一次推理中跟踪和分割视频中的任何对象。 TAM是SAM的扩展，是一个大规模分割模型，集成了最先进的VOS模型XMem。用户可以通过交互初始化SAM（即点击对象）定义目标对象；接下来，XMem根据时间和空间对应关系对下一帧中的对象进行掩模预测。最后，SAM提供了更精确的掩模描述；用户可以在跟踪过程中暂停和纠正，一旦注意到跟踪失败。 TAM在TAM的分析中使用了DAVIS-2016验证集和DAVIS-2017测试开发集。最值得注意的是，研究结果表明TAM在具有挑战性和复杂环境中表现出色。TAM可以处理多对象分离、目标变形、尺寸变化和相机运动等问题，展示了在仅点击初始化和一轮推理下的出色跟踪和分割能力。 提出的Track Anything模型（TAM）为自适应视频跟踪和分割提供了多种选择，包括但不限于以下内容： 快速简便的视频转录： TAM可以将电影中的感兴趣区域分离出来，并允许用户选择他们想要跟踪的项目。这意味着它可以用于视频注释，如跟踪和分割视频对象。 长时间观察一个对象：由于长期跟踪在许多现实世界应用中具有重要意义，研究人员对此越来越关注。TAM的现实世界应用更加先进，因为它们可以适应长视频中频繁的镜头变换。 易于使用的视频编辑器： Track Anything模型允许我们将事物分成不同的类别。TAM的对象分割掩模使我们能够选择性地剪切或重新定位电影中的任何对象。 用于可视化和开发视频相关活动的工具箱：团队还为各种视频操作提供了可视化用户界面，包括VOS、VOT、视频修复等，以便于它们的使用。用户可以在真实场景的素材上测试他们的模型，并通过工具箱实时查看结果。
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