
CVPR世界第二仅次Nature!谷歌2024学术指标出炉,NeurIPS、ICLR跻身前十
CVPR世界第二仅次Nature!谷歌2024学术指标出炉,NeurIPS、ICLR跻身前十一年一度谷歌学术指标公布了!Nature年年霸榜,而今年与以往不同的是,国际学术顶会的排名大幅提升,CVPR位居第二,超越Science仅次于Nature。另外,TOP 20中,共有五大顶会入选,被引最高论文与大模型时代下前沿技术,一脉相承。
一年一度谷歌学术指标公布了!Nature年年霸榜,而今年与以往不同的是,国际学术顶会的排名大幅提升,CVPR位居第二,超越Science仅次于Nature。另外,TOP 20中,共有五大顶会入选,被引最高论文与大模型时代下前沿技术,一脉相承。
近年来,人物动作生成的研究取得了显著的进展,在众多领域,如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而,现有工作大多只关注动作本身,以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。
基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型(Large Language Models,LLMs)的强大理解、生成和推理能力
文生图也有自己的prompt优化工具了。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting(三维语义高斯泼溅)。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍!
3D场景理解让人形机器人「看得见」周身场景,使汽车自动驾驶功能能够实时感知行驶过程中可能出现的情形,从而做出更加智能化的行为和反应。而这一切需要大量3D场景的详细标注,从而急剧提升时间成本和资源投入。
按部就班 vs. 好奇心驱动,哪个更容易出研究成果?
一年一度CVPR最佳论文放榜了!刚刚结束开幕演讲上,公布了2篇最佳论文、2篇最佳学生论文、荣誉提名等奖项。值得一提的是,今年北大上交摘得最佳论文提名桂冠,上科大夺得最佳学生论文。
为了实现高精度的区域级多模态理解,本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。