
天大、南大发布LPSNet:无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 | CVPR 2024
天大、南大发布LPSNet:无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 | CVPR 2024天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目,提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架,通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制,直接从编码后的无透镜成像数据中提取特征并提高姿态估计的准确度。
天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目,提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架,通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制,直接从编码后的无透镜成像数据中提取特征并提高姿态估计的准确度。
通过提示查询生成模块和任务感知适配器,大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用,显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异,尤其在视频级跨域自适应方面,仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
本文介绍了特斯拉全自动驾驶FSD V12新版本的颠覆性变化,采用了端到端的AI大模型,取代了以往的Rule-base方案。
与之前的版本相比,GPT-4o最大改进在于它在整合方面的精细度,它将所有模态集成在一个端到端的模型中(All in One)。
首个AI软件工程师一亮相,直接引爆整个科技圈。只需一句指令,它可端到端地处理整个开发项目。
现在,为了实现相同的目标,我们有两个最著名的库,即 Haystack 和 LangChain,它们可以帮助我们创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程。
自动驾驶中的大模型处理作为当前 AI 领域最为火热的前沿趋势之一,可赋能自动驾驶领域的感知、标注、仿真训练等多个核心环节。同时,也可以有效的提升感知精确度,有利于后续规划控制算法的实施,促进端到端自动驾驶框架的发展。
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区别于其他智库和研究机构,量子位智库基于量子位长期以来对AI及其他前沿科技的追踪报道,积累了数年对前沿科技的深入洞察。
从设计、编码到测试、部署,甚至是运维……软件开发的整个流程,可以通通交给AI了!一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手,让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。