机器视觉 多模态学习11篇经典论文代码以及解读

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器视觉 多模态学习11篇经典论文代码以及解读。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

此处整理了深度学习-机器视觉,最新的发展方向-多模态学习,中的11篇经典论文,整理了相关解读博客和对应的Github代码,看完此系列论文和博客,相信你能快速切入这个方向。每篇论文、博客或代码都有相关标签,一目了然,整理到这里了

webhub123 机器视觉 多模态学习11篇经典论文

在网站中的效果如下,全部放在对应的AI目录中,便于管理。这样就不需要在每个网站一个个点击收藏,然后再也找不到了

多模态代码,计算机视觉,人工智能,深度学习

​CLIP Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision  图片和文本之间的对比学习

ViLT ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision 第一个摆脱了目标检测的视觉文本模型

ViLD OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION VIA VISION AND LANGUAGE KNOWLEDGE DISTILLATION CLIP蒸馏帮助开集目标检测a

GLIP Grounded Language-Image Pre-training 联合目标检测和文本定位

CLIP4Clip CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip 拿CLIP直接做视频文本retrievala

ActionCLIP ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition 用多模态对比学习有监督的做视频动作分类

PointCLIP PointCLIP: Point Cloud Understanding by CLIP 3D变2D,巧妙利用CLIP做点云

LSeg LANGUAGE-DRIVEN SEMANTIC SEGMENTATION 有监督的开集分割

GroupViT GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision 只用图像文本对也能无监督做分割

CLIPassoCLIP CLIPasso: Semantically-Aware Object Sketching  跨界生成简笔画

DepthCLIP Can Language Understand Depth? 用文本跨界估计深度

论文和简介整理自 GitHub - mli/paper-reading: 深度学习经典、新论文逐段精读 其他博客和代码为手工整理,读者可以根据自己喜好,在网站上复制到自己的收藏中,然后手动替换即可。

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-649441.html

到了这里,关于机器视觉 多模态学习11篇经典论文代码以及解读的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪(代码+视频)

    计算机视觉、深度学习和机器学习是当今最热门的技术,它们被广泛应用于各种领域,如自动驾驶、医学图像分析、安防监控等。而目标检测跟踪技术则是计算机视觉中的一个重要分支,它可以帮助我们在图像或视频中自动识别和跟踪特定的目标。 下面我们来一一介绍这些技

    2024年02月01日
    浏览(112)
  • 经典神经网络论文超详细解读(五)——ResNet(残差网络)学习笔记(翻译+精读+代码复现)

    《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的,在深度学习领域相当经典,在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧! 论文原文:https://arxiv.org/abs/1512.03385 前情回顾: 经典神经网络论文超详细解读(一)——AlexNet学习笔记(翻译+精读)

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习(代码+视频+PPT)

    第1章:视觉项目资料介绍与学习指南 相关知识: 介绍计算机视觉、OpenCV库,以及课程的整体结构。 学习概要: 了解课程的目标和学习路径,为后续章节做好准备。 重要性: 提供学生对整个课程的整体认识,为学习提供框架和背景。 包括了 计算机视觉/opencv视频 视频对应

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • 视觉Transformer经典论文——ViT、DeiT的与原理解读与实现

    最近ChatGPT、文心一言等大模型爆火,追究其原理还是绕不开2017年提出的Transformer结构。Transformer算法自从提出后,在各个领域的相关工作还是非常多的,这里分享之前在其他平台的一篇笔记给大家,详细解读CV领域的两个经典Transformer系列工作——ViT和DeiT。 论文地址:An Ima

    2024年02月14日
    浏览(57)
  • 近3三年多模态情感分析论文及其代码

    在CMU-MOSE数据集排行榜 CMU-MOSEI Benchmark (Multimodal Sentiment Analysis) | Papers With Code 在MOSI数据集排行榜 MOSI Benchmark (Multimodal Sentiment Analysis) | Papers With Code 《M-SENA: An Integrated Platform for Multimodal Sentiment Analysis》 ACL;ACL ; star:317;2022 UniMSE: Towards Unified Multimodal Sentiment Analysis and Emotion Re

    2024年02月12日
    浏览(39)
  • 视觉BEV经典算法:LSS详解与代码

    本文介绍一篇视觉BEV经典算法:LSS,论文收录于 ECCV2020 ,本文通过显示的进行 图像离散深度估计 完成目标语义分割,重点是 如何将二维图像特征转换成BEV特征 。 项目链接:https://nv-tlabs.github.io/lift-splat-shoot/ 整个工程文件结构如下,非常简洁:文件是 data.py、explore.py、mod

    2024年02月16日
    浏览(49)
  • 【自然语言处理】【多模态】ALBEF:基于动量蒸馏的视觉语言表示学习

    ALBEF:基于动量蒸馏的视觉语言表示学习 《Align before Fuse:Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2107.07651.pdf 相关博客: 【自然语言处理】【多模态】多模态综述:视觉语言预训练模型 【自然语言处理】【多模态】CLIP:从自然语

    2024年02月03日
    浏览(137)
  • 多模态机器学习对齐内容

    [1] Liang P P, Zadeh A, Morency L P. Foundations and recent trends in multimodal machine learning: Principles, challenges, and open questions[J]. arXiv preprint arXiv:2209.03430, 2022. [2] Baltrušaitis T, Ahuja C, Morency L P. Multimodal machine learning: A survey and taxonomy[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2018, 41(2):

    2024年02月08日
    浏览(31)
  • 机器学习笔记 - 什么是多模态深度学习?

            人类使用五种感官来体验和解释周围的世界。我们的五种感官从五种不同的来源和五种不同的方式捕获信息。模态是指某事发生、经历或捕捉的方式。         人工智能正在寻求模仿人类大脑,终究是跳不出这具躯壳的限制。         人脑由可以同时处理

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • 两篇2023 ICLR多模态论文分享(模态互补性对多模态鲁棒性影响 与 对多模表示学习有效的单模学习)

    本文讨论了模态互补性在多模态鲁棒性中的重要性,并基于信息论提出了一种数据集层面量化度量,用于量化不同模态之间有多少互补信息,以及这些信息对预测标签有多大贡献。该指标基于互信息神经估计器(MINE)来计算。提出了一个两阶段pipeline,分成数据生成阶段和度

    2024年02月08日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包