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DefMamba:新型视觉基础模型,借多尺度Backbone与可变形Mamba模块及DS策略革新视觉任务表现 !
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「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技,还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术突破、应用案例以及产业动态,让您及时了解AI领域的最新动态。
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InteractVLM:利用大型视觉语言模型结合“渲染-定位-提升”模块实现自然场景图像精确三维人物联合重建 !
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U-StyDiT:基于Transformer扩散与内容 - 风格解耦的新颖艺术风格转换法,借Aes4M数据集生成超高质量图像 !
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ROs-SAM:基于LoRA微调、增强深层网络及结合全局局部信息的遥感视频交互分割方法,大幅提升IoU并具零样本能力 !
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SAM2在图像与视频分割中的应用剖析:技术特性、多领域表现、跨域挑战及未来发展方向 !
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SAM2-ELNet:结合标注模块与边缘注意力机制,借SAM2编码器微调,助力遥感图像高质量分割与自动标注 !
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Attention GhostUNet 融合通道、空间和深度注意力机制于Ghost Bottleneck,实现深度学习模型 !
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MaTVLM:以 Mamba 替换部分 Transformer 解码器层构建混合模型,借权重初始化与单阶段蒸馏提升性能与效率 !
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EndoMamba:优化主干提升计算效率,自监督预训练整合知识,赋能微创手术多下游任务实时推理 !
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mmMamba框架:从现有MLLMs逐步蒸馏,实现线性复杂度多模态模型,兼顾效率与性能并大幅节省资源 !
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VesselSAM:融合AtrousLoRA模块改进SAM用于主动脉血管分割,多数据集验证高精度且降计算开销!
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基于素描监督学习的医学图像分割多轴视觉 Transformer 边缘增强 !
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LightMamba:结合FPGA适用PTQ量化算法与部分展平计算架构,实现高效Mamba推理及卓越能效 !
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拿下二区idea!即插即用创新点:多尺度注意力!
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MamBEV:基于 Mamba 框架与 SSM 跨注意力机制,提升 3D 视觉感知任务计算及内存效率并超越现有基准 !
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基于 Mamba 状态空间模型与残差似然估计,增强的关键点识别和定位能力 !
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MaskAttn-UNet:引入Mask注意力机制增强UNet,低分辨率图像分割高效且省计算成本 !
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MamBEV:基于 Mamba 框架与 SSM 跨注意力机制,提升 3D 视觉感知任务计算及内存效率并超越现有基准 !
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WRT-SAM:引入SAM基础模型,集成频域与多尺度Prompt生成器用于焊缝放射照相缺陷分割的先进模型 !
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QuantUNet:基于Brevitas库量化U-Net,结合自定义损失函数,助力医学肿瘤分割在资源受限设备实时低功耗部署 !
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