机器视觉资讯20240412

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视觉招聘小黑板

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行业资讯

图灵慧眼——五金件视觉检测解决方案 2024-04-12 10:36

齿轮是一种机械传动元件，通常由圆柱形或锥形的齿轮齿条组成，用于传递动力和扭矩，实现不同轴之间的转动传动。齿轮通常用于机械设备中，如汽车、机床、风力发电机、工程机械等，起着传动和增速减速的作用。

齿轮产品的设计和制造涉及到精密的工程和加工技术，确保齿轮传动的精度、耐久性和可靠性。齿轮产品在各种机械设备中扮演着重要的角色，实现机械传动和转动的关键元件。

在制造过程中，齿轮产品可能会出现一些外观缺陷，例如断齿、齿短、齿崩、缺齿、齿歪或者批锋。这些缺陷会对齿轮 的准确性产生影响，导致咬合问题。在质检过程中，需要将这些有瑕疵的产品排除。

齿轮视觉外观检测系统视觉是一种利用机器视觉技术来检测齿轮外观质量的系统。该系统主要通过采集齿轮表面的图像数据，利用图像处理和分析算法来检测齿轮外观的缺陷、损伤或不良特征，确保齿轮产

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24中国地质大学（武汉）自动化上岸经验贴（1）——双非跨考上岸学姐辛同学 2024-04-11 16:07

前言：轻舟已过万重山！经历了一年的辛苦复习，大家终于如愿以偿成功上岸。今天开始，虎头哥会陆续更新24中国地质大学（武汉）自动化、未来技术考研上岸经验贴。总共十余篇。涵盖普通双非、民办三本、跨考、二战跨考等各种本科基础情况。不仅有高分上岸的状元同学，也有低分擦过成功逆袭的同学。不是所有人都要争前几名，只要成功上岸，都必然有出类拔萃、值得学习的地方。哪怕只是一些科目的避雷避坑，也是给学弟学妹们的最好财富。

当然，考研毕竟是一场竞争，不仅有成功上岸的喜悦，也有不幸落榜的失落。对于不幸落榜的同学，虎头哥也想跟各位说，你们能够坚持到今天，其实已经是佼佼者了。你们淘汰掉了无数中途坚持不下来的竞争者，考研的这段旅程一定会成为你刻骨铭心的记忆，未来的日子里，当你坚持不住时、当你怀疑自己能否集中注意力胜任某项工作时，你的脑海中

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专升本能进公办本科，但是要转机械自动化专业，还是选民办本专业?原本是土木类专业？ 2024-04-11 00:23

机械自动化前途不比土木好多了？你的土木学长还在工地打灰呢，不说薪资待遇了，就工作环境来说，土木那就是人下人，国内土木专业早就缩招不景气了

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锐意进取，春气奋发！基于供应链大模型的壹沓数字员工超自动化平台再获行业大奖！ 2024-04-12 10:07

获2023港航物流年度企业航运先锋企业

春气奋发，追求卓越！

历经数月调查、专家评选等环节，壹沓科技凭借旗下基于供应链大模型的运小沓数字员工超自动化平台产品，对供应链领域的赋能和创新应用，及持续走高的市场发展前景，从众多企业脱颖而出，荣获2023港航物流年度企业航运先锋企业。一起获奖的还有：中远海运集装箱运输有限公司、中远海运科技股份有限公司、马士基、达飞轮船（中国）有限公司等行业龙头企业。

荣获2023港航物流年度企业航运先锋企业，是第三方权威机构中国航务周刊对基于供应链大模型的运小沓数字员工超自动化平台，推动供应链领域数字化转型和智能化升级的肯定。

作为港航物流权威媒体，中国航务周刊是国内首本航运类专业杂志和交通运输部指定公告媒体，其权威性不言而喻，专注中国货物运输及物流业的核心传播，为港航

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24中国地质大学（武汉）自动化上岸经验贴（7）——本科来自湖北工业大学的专硕上岸詹同学 2024-04-11 22:07

前言：轻舟已过万重山！经历了一年的辛苦复习，大家终于如愿以偿成功上岸。今天开始，虎头哥会陆续更新24中国地质大学（武汉）自动化、未来技术考研上岸经验贴。总共十余篇。涵盖普通双非、民办三本、跨考、二战跨考等各种本科基础情况。不仅有高分上岸的状元同学，也有低分擦过成功逆袭的同学。不是所有人都要争前几名，只要成功上岸，都必然有出类拔萃、值得学习的地方。哪怕只是一些科目的避雷避坑，也是给学弟学妹们的最好财富。

当然，考研毕竟是一场竞争，不仅有成功上岸的喜悦，也有不幸落榜的失落。对于不幸落榜的同学，虎头哥也想跟各位说，你们能够坚持到今天，其实已经是佼佼者了。你们淘汰掉了无数中途坚持不下来的竞争者，考研的这段旅程一定会成为你刻骨铭心的记忆，未来的日子里，当你坚持不住时、当你怀疑自己能否集中注意力胜任某项工作时，你的脑海中

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学嵌入式好找工作吗？学了嵌入式4个月找不到工作怎么办？ 2024-04-12 00:39

你为什么要学嵌入式这种冷门的东西。

都知道测牛学堂是做软件测试的，我这里也不拉踩。

不管学啥，大部分人都不是什么兴趣导向，都为了就业要吃饭的俗人。

咱先去招聘市场看看对吧，招聘软件搜下一下，看看就业要求再说。

你学嵌入式，还不如软件测试来的实在呢，很多开发的瞧不起测试，其实都是没有根据的优越感，毕竟开发薪资也没必测试高多少，都打工的而已。

测试使用的编程语言是python（用来进行自动化接口测试，UI测试等），要了解Linux，sql，同时也要懂最简单的前端基础（目的是跟前端沟通），还要懂性能测试，app测试这些，会用一些postman，jmeter这些工具软件。

转行软件测试相关阅读：

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什么是自动化装配线？ 2024-04-12 15:46

自动化装配线，主要用于生产和组装各种机械部件和组件。它是制造过程中的重要组成部分，特别是在生产规模较大的行业中，如汽车制造、电子设备制造和医疗设备制造等。

自动化装配线的主要特点是高度机械化和高度的自动化。它使用一系列机械设备和工具来将零件和组件组合在一起，形成完整的产品。自动化装配线通常包括各种类型的机器，如倍速链、传送带或者定位器等，这些设备可以根据预设的程序自动执行装配任务。

自动化装配线的优点：生产效率高、质量稳定减少人工干预和错误的风险。由于自动化装配线可以按照预设的程序来进行操作，因此它们可以确保一致的生产过程，从而提高产品的质量和生产的效率。并且降低生产成本提高企业竞争力。

自动化装配线的缺点：需要大量的投资和维护成本，并需要专业的技术人员进行操作和维护。其次，自动化装配线可能无法适应所有类

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24中国地质大学（武汉）自动化上岸经验贴（8）——本科来自湘潭大学的专硕上岸罗同学 2024-04-11 22:10

前言：轻舟已过万重山！经历了一年的辛苦复习，大家终于如愿以偿成功上岸。今天开始，虎头哥会陆续更新24中国地质大学（武汉）自动化、未来技术考研上岸经验贴。总共十余篇。涵盖普通双非、民办三本、跨考、二战跨考等各种本科基础情况。不仅有高分上岸的状元同学，也有低分擦过成功逆袭的同学。不是所有人都要争前几名，只要成功上岸，都必然有出类拔萃、值得学习的地方。哪怕只是一些科目的避雷避坑，也是给学弟学妹们的最好财富。

当然，考研毕竟是一场竞争，不仅有成功上岸的喜悦，也有不幸落榜的失落。对于不幸落榜的同学，虎头哥也想跟各位说，你们能够坚持到今天，其实已经是佼佼者了。你们淘汰掉了无数中途坚持不下来的竞争者，考研的这段旅程一定会成为你刻骨铭心的记忆，未来的日子里，当你坚持不住时、当你怀疑自己能否集中注意力胜任某项工作时，你的脑海中

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想问问大家，电气，电子，自动化应该怎么选？ 2024-04-11 08:31

首先，恭喜你意识到自己的兴趣和职业发展方向，这是一个重要的第一步。在选择电气、电子或自动化这三个专业时，你可以考虑以下几个方面：

1. 兴趣和热情：你提到自己比较喜欢动手，偏向电子方向，这是一个很好的起点。兴趣和热情会让你在学习的过程中更有动力，也会让你在未来的职业生涯中更容易脱颖而出。因此，我建议你优先选择电子专业。

2. 就业前景：虽然有时候确实存在性别歧视的问题，但这并不意味着你不能在电子领域取得成功。此外，电气、电子和自动化这三个专业都有很好的就业前景，你可以根据自己的兴趣和优势选择。

3. 个人能力和兴趣爱好的拓展：除了专业课程外，你还可以参加一些相关的比赛和项目，如大学生电子设计竞赛，大学生创新创业竞赛等等，这不仅可以锻炼你的实践能力和团队协作能力，还可以拓展你的兴趣爱好和知识面，你还可以参加

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在要考研的前提下，大一机械要不要转自动化，以后就业如何。? 2024-04-12 10:29

本人双非，目前智能制造工程（机械大类）在读，本身比较努力，以后想读研后就业，在想要不要转到自动化去，听说现在控制比机械要好一些。以下是本科培养方案（只… 显示全部 ​

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24中国地质大学（武汉）自动化上岸经验贴（4）——本科来自天津科技大学的专硕上岸魏同学 2024-04-11 20:24

前言：轻舟已过万重山！经历了一年的辛苦复习，大家终于如愿以偿成功上岸。今天开始，虎头哥会陆续更新24中国地质大学（武汉）自动化、未来技术考研上岸经验贴。总共十余篇。涵盖普通双非、民办三本、跨考、二战跨考等各种本科基础情况。不仅有高分上岸的状元同学，也有低分擦过成功逆袭的同学。不是所有人都要争前几名，只要成功上岸，都必然有出类拔萃、值得学习的地方。哪怕只是一些科目的避雷避坑，也是给学弟学妹们的最好财富。

当然，考研毕竟是一场竞争，不仅有成功上岸的喜悦，也有不幸落榜的失落。对于不幸落榜的同学，虎头哥也想跟各位说，你们能够坚持到今天，其实已经是佼佼者了。你们淘汰掉了无数中途坚持不下来的竞争者，考研的这段旅程一定会成为你刻骨铭心的记忆，未来的日子里，当你坚持不住时、当你怀疑自己能否集中注意力胜任某项工作时，你的脑海中

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控制理论研究领域目前遇到的瓶颈是什么？ 2024-04-11 21:29

工业界因为成本等原因PID一招鲜吃遍天，甚至很多PID把D参数做的特别小本质上就是个PI。搞开关电源的那帮更逆天，该用三型补偿的地方为了省那几个电容电阻和调参的时间用一型补偿。

学术界，身为一个工科却离解决实际问题越来越远，为了发几篇论文先射箭后画靶，不考虑实际情况，真正有价值的工作极少。这个其实是工科的通病了，现在搞科研越来越像一个普通职业了。

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想问问大家，电气，电子，自动化应该怎么选？ 2024-04-12 15:10

在电气工程、电子工程和自动化这三个专业中做出选择时，您应该考虑以下几个关键因素：

1. **兴趣与爱好**：

- 对于电力系统、发电、输配电、电机控制等大功率系统有兴趣的同学可能会倾向于电气工程。

- 如果您喜欢微电子技术、集成电路设计、通信技术、信号处理等领域，则可能电子工程会更适合您。

- 如果您热衷于控制系统、机器人技术、过程控制、人工智能在工业自动化中的应用，或者喜欢结合电子、计算机、机械技术来实现系统自动化，那么自动化专业是一个很好的选择。

2. **职业前景**：

- 电气工程通常与国家电网、能源行业以及大型工业设备制造密切相关，其市场需求稳定且具有长期发展前景。

- 电子工程在消费电子、通信、计算机硬件、半导体等行业有广泛应用，尤其是在数字化、智能化浪潮下需求持续增长。

- 自动化

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FA自动化零件推荐——弹簧，关于它的分类与特点分别是什么？ 2024-04-12 17:27

一、什么是弹簧？

弹簧是一种常见的弹性零件，主要由细钢丝、不锈钢丝或其它金属材料制成。弹簧具有良好的弹性特性，能够在受到外力作用时发生形变，并在去除外力后恢复到原始形状。弹簧在各种制造业领域中起着重要作用，如缓冲、减振、储能和控制运动等。

嘭嘭弹的弹簧·回弹质量绝绝子

二、弹簧的分类

根据形状来看，弹簧通常的分类有圆柱螺旋弹簧、矩形截面压缩弹簧、多股螺旋弹簧、钢丝绳弹簧、空气弹簧和拉伸弹簧等；而我们iHF爱合发FA自动化集采平台主要有拉伸弹簧、扭簧、压缩弹簧、矩形弹簧、氮气弹簧、蝶形弹簧、蝶形弹簧和波形弹簧等7种，广泛应用于控制机件的运动、测量力的大小和各种机械自动化设备。

iHF爱合发FA自动化集采平台特惠商城-弹簧系列-低至2.6折！

三、弹簧的特点

1.拉伸弹簧：拉伸弹簧是一种承受轴向拉力的

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测控技术与仪器考模式识别与智能系统的研究生难吗？ 2024-04-11 16:15

随着电力系统的不断发展，配电站房作为电网的重要组成部分，其安全与稳定运行显得尤为重要。

保护测控装置作为配电站房的核心设备，对于确保电网的安全运行起着至关重要的作用。

今天豌豆云将给大家重点介绍配电站房保护测控装置识别的原理、优势及应用前景等相关技术知识。

1、保护测控装置识别的原理

保护测控装置识别技术主要依赖于先进的传感器、数据处理技术和人工智能技术。通过在配电站房的关键节点安装传感器，实时采集保护测控装置的运行数据。

随后，利用数据处理技术对采集到的数据进行清洗、分析和挖掘，以获取装置的运行状态、故障信息等重要数据。

最后，结合人工智能技术，对装置的运行状态进行智能识别与预测，及时发现潜在的安全隐患并采取相应的措施。

2、保护测控装置识

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有关AMHS的问题? 2024-04-12 09:02

这是常说的 面试 造火箭，上岗 拧螺丝。

AMHS是先进制造业的高速公路和汽车。新人不会被拉去 设计系统，只能做维护。 这个时候 维护工程师的价值就和整个系统 价值有关系，系统越贵，人就越体现价值。

至于新人学东西，要看报告看手册，要觉得 “有意思”，有兴趣看下去。不管怎样，多看资料，累计一两年，对于职业发展是有用的。那些给火箭拧螺丝的人，不是只是单单在拧螺丝。

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自学自动化测试该如何学？ 2024-04-11 22:19

0基础学习自动化测试怎么去学？

【2024最新最全自动化测试入门自学教程，零基础新手7天入门最详细教程，学完暴涨25K！】

对于零基础想要学习自动化测试的人，可以遵循以下步骤来系统地学习和掌握这一技能：

理解软件测试基础：

先对软件测试的基本概念、方法论、生命周期有全面了解，包括需求分析、测试计划、测试设计、测试执行、缺陷管理、测试报告等环节。

学习各种测试类型，如功能测试、性能测试、兼容性测试、安全测试、用户体验测试等，理解它们的目的和应用场景。

学习编程语言：

自动化测试通常需要编写脚本，因此选择一种主流的编程语言进行学习至关重要。Python和Java是自动化测试领域广泛使用的语言，其中Python以其简洁易学的特点尤为适合初学者。

通过在线课程、书籍、教程或编

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自动化考研杭州电子科技大学怎么样？ 2024-04-11 15:13

说在前面：

1.学硕上涨27分来到312，专硕下降7分来到303，圣光机依旧是国家线273~

2.24年杭电在复试前3.28公布最终招收计划，临时通知有扩招。

3.自动化学院学硕较原计划扩招37人，专硕扩招52人。

4.学硕专硕初试公共课均为数一英一。

招生学院：自动化学院 + 杭电圣光机

杭州电子科技大学自动化学院成立于2000年，其前身是机械工程学院1985年成立的机器人研究室和1994年成立的自动化系，2019年原自动化学院、生命信息与仪器工程学院以及浙江省杭电智慧城市中心合并成立自动化学院（人工智能学院），是学校最富活力、发展最快的学院之一。

杭州电子科技大学圣光机联合学院（以下简称“圣光机学院”）是2018年9月经教育部批准设立的非独立法人中外合作办学机构，由杭州电子科技大学与俄罗斯圣彼

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Enhanced OpenCV For Android Support & ARM Performance Gains： 2024-04-11T17:48:58+00:00

This post was originally published on OpenCV.AI

Easier access to OpenCV for Android through Maven Central

In December, we released OpenCV 4.9.0. As part of that release, we made Android builds available through the Maven Central repository for the first time. This work is supported by Arm company, the authors of the computer architecture on which Android a

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大族激光副总裁、大族视觉董事长陈焱到访联盟座谈交流--机器视觉网 2024-04-12 19:39:42

2024-04-12 19:39:42 来源: 中国机器视觉网

2024年4月12日下午，大族激光副总裁、大族视觉董事长陈焱一行到访联盟座谈交流。

机器视觉产业联盟（CMVU）理事长潘津先生、秘书长于晓娟女士对陈焱总裁的到访表示热烈欢迎，并向陈焱董事长介绍了联盟的基本情况、特别强调了近年来联盟构建的活动品牌以及助推会员企业参与国际合作、服务会员企业走出去、建立标准、人才培养、行业信息等多方面展开的工作。

同时，陈焱董事长对激光产业的国内和国际上的发展现状以及大族激光在激光焊接、激光切割、激光钻孔等设备方面做了介绍，并希望未来大族视觉公司建立开发视觉+AI的软件平台为大族激光原有的一些客户解决当前一些痛点问题，同时大族激光愿意与联盟会员企业建立合作，在商务合作方面引导机器视觉企业有序竞争。

陈总表示，希望

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umati专家说活动在沪顺利举办―新闻频道- 视觉系统设计 2024/4/11 23:38:59

4月9日上午，umati专家说活动在上海浦东嘉里大酒店顺利举办，来自行业内的企业代表、协会代表、媒体、科研院校学者等40余人出席。

2023年11月“智能制造物联网”展厅开幕后，umati在中国的推广和演示有了一个坚实的落脚点。此次CCMT展会同期举办的专家说活动，在提供了专业交流平台的同时，也给感兴趣的观众带来了就近体验企业数字化产品的可能性。多家umati合作伙伴皆在CCMT期间进行展出，欢迎前往企业展台进行参观！

（请登录umati.org查看完整合作伙伴名单）

活动上，umati项目负责人/VDW研究与技术总监Alexander Broos博士发表了题为“德国机床行业数字化转型现状”的演讲。以工业4.0十年历程回顾为背景，Broos博士指出当前德国工业在数字化领域取得了不错的成果，但有许多挑战仍待

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暗夜精彩如白昼 揭秘黑光全彩全天候录制解决方案―新闻频道- 视觉系统设计 2024/4/11 22:13:56

黑光全彩摄像头，通常由图像传感器、带ISP的主控SoC芯片、F1.0大光圈镜头等关键硬件组成。相较红外或星光全彩摄像头，黑光全彩摄像头对硬件和软件配置要求更高，可在极暗或无光的环境中输出如同白天般的全彩影像效果，无需补光灯或红外补光就能满足24小时全天候监控录制的需求，极大地方便了户外无线摄像头等太阳能或电池供电设备的运行。

为满足智能安防应用高清化、智能化的进一步升级需求，技术先进的CMOS图像传感器供应商思特威（SmartSens，股票代码688213）和业内知名主控SoC厂商，打造了基于黑光CMOS图像传感器（CIS）和AI ISP主控SoC芯片的黑光全彩全天候录制解决方案，全面提升成像质量，助力终端客户打造性能升级的黑光摄像头系统。

该套国产黑光CIS+AI ISP SoC解决方案凭借赶超国际先进黑

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台湾��仕科技与Allied Vision 携手共赢20年―新闻频道- 视觉系统设计 2024/4/11 22:06:42

��仕科技和Allied Vision携手共进20年

��仕科技（G4）于2003年成立于台湾，专注于机器视觉和自动光学检测（AOI）领域的发展，并代理欧洲、美国和日本机器视觉相关零件，提供技术服务，帮助企业成功应用机器视觉技术，严格控制生产制造的品质。通过提升产品合格率和运行效率，有效降低了生产和检测成本，为客户提供了竞争力。

��仕科技的名字灵感来源于机器与视觉的音近，旨在成为机器视觉领域的专家。在公司创立初期，团队面临着没有产品、没有品牌的挑战。2003年，创始人之一的周坤仁先生（Ken）和核心团队从台湾飞往德国斯图加特参加机器视觉展会，寻找合作伙伴。在展会上，他们与Allied Vision结缘。

迄今为止，台湾��仕科技（G4）已与Allied Vision保持了长达20年的合作关系。作为G4的

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车辆识别专家-MINI云台―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2024/4/11 22:21:52

迈向工业4.0智能化的道路上，随着数字化、智能化转型升级，各行各业自动化、数字化、信息化、智能化的步伐都在如火如荼的落地。目前制造型企业的仓储物流自动化都有成熟的解决方案和实施经验，只有产品装卸车这个最后的环节基本上还是人工或者半自动化状态。

在市场需求的热度下，西克本地研发团队快速开发出重量轻、体积小、性能稳定、集成度高的MINI型云台系统，专门用于智能装车系统及其它应用。

智能装车软件系统

智能装车系统由标准硬件MINI型云台和标准装车软件构成。

通过硬件MINI云台扫描所采集的数据，并分析与计算数据，获取空车车厢的底板，栏板，拉绳等结构部位的全局位置与尺寸信息，将结果以客户全局坐标系的形式发送给客户，从而让为客户进行精准的自动化装车作业提供快速的和稳定的车厢信息。

标准硬件产品特点

● 重量和

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[分享][每日更新][2024.04.11][CV_arxiv_papers] 2024-04-12 12:00

Publish Date Title Title_CN Authors PDF Code

2024-04-11 Two Effects, One Trigger: On the Modality Gap, Object Bias, and Information Imbalance in Contrastive Vision-Language Representation Learning 两种影响，一种触发：对比视觉语言表征学习中的模态差距、对象偏差和信息不平衡 Simon Schrodi, David T. Hoffmann, Max Argus, Volker Fischer, Thomas Brox http:// arxiv.org/pdf/2404.0798 3v1 null

2024-04-1

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AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.05-2024.04.10 2024-04-12 16:34

1.BRAVE: Broadening the visual encoding of vision-language models

标题:BRAVE：拓宽视觉语言模型的视觉编码

author:Oğuzhan Fatih Kar, Alessio Tonioni, Petra Poklukar, Achin Kulshrestha, Amir Zamir, Federico Tombari

publish:Project page at https:// brave-vlms.epfl.ch/

date Time:2024-04-10

paper pdf:http://arxiv.org/pdf/2404.07204v1

摘要： 视觉语言模型（VLM）通常由一个视觉编码器（如 CLIP）和一个语言模型

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【苏黎世联邦理工学院和微软】R3D3：基于多相机的动态场景稠密3D重建 2024-04-11 10:18

作者：自动驾驶专栏 | 原文出处：公众号【自动驾驶专栏】

摘要

本文介绍了R3D3：基于多相机的动态场景稠密3D重建。稠密3D重建和自身运动估计是自动驾驶和机器人中的关键挑战。与当今部署的复杂、多模态系统相比，多相机系统提供了一种更简单、低成本的替代方案。然而，基于相机的复杂动态场景的3D重建已被证明是极其困难的，这是因为现有的解决方案通常获得不完整或者不连贯的结果。本文提出了R3D3，这是一种用于稠密3D重建和自身运动估计的多相机系统。本文方法在利用来自多相机时空信息的几何估计与单目深度优化之间迭代。我们集成了多相机特征相关性和稠密捆集调整算子，以生成鲁棒的几何深度和位姿估计。为了改进几何深度不可靠的重建（例如运动目标或者低纹理区域），我们通过深度优化网络引入了可学习的场景先验。我们证明了这种设计能够实现

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深度思考：视觉深度学习模型一定越大越好吗？ 2024-04-11 21:22

0. 这篇文章干了啥？

扩大模型规模一直是近年来在人工智能各个领域取得进展的关键驱动因素之一，包括语言建模，图像和视频生成等。同样地，对于视觉理解来说，较大的模型在足够的预训练数据的情况下一直显示出改进。这一趋势导致追求具有数十亿参数的巨型模型成为实现更强大的视觉表示和在下游任务上提升性能的默认策略。

原文链接：深度思考：视觉深度学习模型一定越大越好吗？

在这项工作中，作者重新考虑了一个问题：获得更好的视觉理解是否一定需要较大的模型？ 与其扩大模型规模，作者考虑在图像规模维度上进行缩放，称之为"尺度缩放"（S2）。通过S2，可以对多个图像尺度上运行预训练的并冻结的较小视觉模型（例如，ViT-B 或 ViT-L）以生成多尺度表示。采用一个在单个图像尺度上进行预训练的模型，将图像插值到多个尺度，通过将较大的图

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RSRD:首个自动驾驶路面重建数据集 2024-04-12 12:35

数据集主页：Go

背景

近年来，智能和自动驾驶车辆的快速发展对驾乘舒适性也提出了更高的要求。路面作为车辆与物理世界有接触的唯一媒介，对车辆行驶性能有决定性影响。提前感知路面状态，尤其是重建路面几何轮廓信息，能为后续决策规划和动力学控制系统提供关键参考信息。基于此实际背景，我们构建并发布了该路面重建数据集（Road Surface Reconstruction Dataset, RSRD）。这是首个专门面向自动驾驶路面感知的高精度、多模态和大规模数据集，可作为诸多计算机视觉和自动驾驶应用的测试基准。

此外，我们于2022年发布了首个大规模路面分类数据集RSCD，含有100万张精确标注的路面图像。此数据集与之结合, 能够提供更加准确、全面的路面状态信息，赋能高阶自动驾驶。

RSRD 数据集示例

数据采集

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STRIDE：基于街景的环境特征检测和行人碰撞预测 2024-04-12 13:21

作者：自动驾驶专栏 | 原文出处：公众号【自动驾驶专栏】

摘要

本文介绍了STRIDE：基于街景的环境特征检测和行人碰撞预测。本文引入了一种新型的基准来研究构建的环境元素对于行人碰撞预测的影响和关系，旨在提高自动驾驶系统中的环境感知以预防行人受伤。本文引入一种大规模全景图像中构建的环境检测任务以及基于检测的行人碰撞频率预测任务。本文提出了一种基准方法，其将碰撞预测模块加入最先进的检测模型中以同时处理这两项任务。本文实验证明了已构建环境元素的目标检测与行人碰撞频率预测之间的显著相关性。本文的研究成果是理解已构建环境条件和行人安全性之间相互依赖关系的垫脚石。

主要贡献

本文的主要贡献总结如下：

1）本文提出了通过考虑特定位置处道路构建的环境来自动预测行人碰撞的任务；

2）本文搭建了一个实验框架，在拉丁美

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关于计算两张图像相似度，用深度学习去做，有什么好的方法与建议？ 2024-04-12 18:35

计算两张图像相似度，用深度学习来做，可以采取几种策略。首先，可以用预训练的卷积神经网络，比如VGG或ResNet，提取图像的特征。这些网络在大量图像上训练过，能捕捉到图像的高级语义信息。

拿到特征后，就可以用各种距离度量方法来比较图像了，比如余弦相似度或者欧氏距离。这样能得到一个相似度分数，告诉你两张图像有多像。如果想要更精细的比较，可以试试自编码器。自编码器能学到图像的紧凑表示，然后你可以比较这些表示来看图像像不像。

还有一种方法是用生成对抗网络（GANs）。通过GANs，你可以试着生成一张和目标图像相似的图像，然后看看生成的图像质量怎么样。质量好，说明原始图像和生成图像相似度高。

还可以用三元组损失来训练网络，这样网络学出来的特征会更适合比较图像相似度。同时，注意力机制也能帮上忙，让模型专注于图像的关

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C++程序员目前在做QT客户端，如何提升竞争力和薪资？ 2024-04-11 23:15

说句实话，Qt好找工作，但是上限很低。入门容易，但是想要精通有些难度。现在信创行业(工具软件)，或者证券公司(交易客户端)，还有一些企业也需要QT来开发工具软件。如果年龄不大，推荐你打打基础，学学Qt的源代码，尤其是内存管理与渲染那一块儿。然后用Qt写一些跨平台的管理平台，支持视频播放、模块管理、数据分析、地图等功能。要想拿高工资，除了基础的qss美化、自定义组件开发、架构设计，我个人觉得你应该熟悉qt的源代码，能够使用工具解决一些踩内存、程序偶发性崩溃等疑难杂症。等会这些了，可以往音视频方向发展。

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多模态方向岂不是同时得学nlp和cv？ 2024-04-12 01:42

nlp，embedding到向量

cv，embedding到向量。

好了，我宣布，不用学了。

可以embedding到张量集，然后进行特征融合，或集成学习，

中间加些网络架构，transformer和attention也可以加在这里。

要么就是把clip这种模型，做些微调。

现在现成模型这么多，学起来省事不少。

故事可以编不少了。

另外，医学图学等多视角的图像配准等也有多模态，就更不用学NLP了。

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目前研究方向是多模态大模型微调，深感做cv任务大佬太多太卷，想换个竞争相对不激烈的赛道，有无推荐？ 2024-04-12 14:31

其实做fine-tuning也是有不那么卷的赛道的，比方说做一些特定领域的图片生成（医疗、遥感、街道，文字图像等等），理论上来说任何的图文对都可以构成一个生成的场景。但是这些研究难点就在于storytelling，也就是说生成这些domain的图像究竟有什么意义，这就得看你讲故事和包装的功力了。

已经有人这么干了，简单举几个例子，比方说《MedXChat: Bridging CXR Modalities with a Unified Multimodal Large Model》fine-tune Stable Diffusion来生成医疗图像。

MedXChat的模型架构图

出自《LLM-CXR: Instruction-Finetuned LLM for CXR Image Understanding

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机器视觉检测为什么是工业生产的刚需？ 2024-04-11 19:35

机器视觉检测系统在现代工业生产中扮演着至关重要的角色。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，传统的人工检测方式已逐渐不能满足高效率、高精度的生产需求，机器视觉检测技术因其高效、准确、稳定的特性而成为工业生产中的刚需。

机器视觉检测是应用机器视觉产品来进行自动检测、测量和判断的技术。它通过摄像机将被拍摄对象转换为图像信号，送至专用的图像处理系统，依据像素分布、亮度、颜色等信息进行各种逻辑和计算，从而实现对物体形态、大小、色彩、位置等多种参数的测定。

机器视觉检测的核心优势

高效率

机器视觉检测系统可以连续运行，24小时不间断工作，而人工检测效率低下，且容易受到人的生理和心理状态的影响，易产生疲劳。

高精度

机器视觉系统通过高分辨率的摄像设备捕捉图像，结合先进的图像处理算法，能够

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研0是先跟老师学基础知识好，还是去找实习好？ 2024-04-12 12:28

哭了 干啥啥不行 睡觉第一名 努力发文 最好的归宿是去大厂算法岗实习

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论文可信度比较高，数据集是开源的，但是代码不开源请问怎么办？ 2024-04-12 11:01

是个小圈子，所以做的人比较少，而且基本主要作品都是一个香港团队在做。可信度还是比较高的，但是这个团队从来不开源代码，基本上这个领域的工作都是这个团队自… 显示全部 ​

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机器视觉应用解决方案有哪些好处？ 2024-04-11 13:33

视觉系统应用解决方案的好处在于提高了生产线的灵活性和自动化。相较于人眼视觉，机器视觉具有精确、持久、客观以及低成本等好处。视觉系统的广泛应用大大提高生产效率和生产的自动化程度。同时，研勤工控的机器视觉系统更容易实现信息整合，属于计算机集成制造不可或缺的技术。

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目前研究方向是多模态大模型微调，深感做cv任务大佬太多太卷，想换个竞争相对不激烈的赛道，有无推荐？ 2024-04-12 12:45

做跨模态大模型的边角料、Diffusion 用于非常规图像生成任务、CV 和垂直领域的交叉，这些都是比较容易出文章的方向。

如果你的数学水平不错，可以尝试做一些新兴/老理论新用的一些方向。比如用 DBU 解决分类问题的不确定性。

无论如何，请一定按照你的兴趣来决定你的方向，用现有的技术结合你独一无二的兴趣，往往能诞生出有趣的结果。做着自己说服不了自己的方向是非常不自洽的一种行为。

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robomaster竞赛值得参加吗？ 2024-04-12 00:53

当然值得…试想一下，全世界最引人注目的比赛，吸引了几乎所有对机器人感兴趣并投身其中的年轻人，这一点，就足以吸引人了。

能够和这个圈子里最痴迷的人们在一起交流，切磋，不值吗？

且不说技术，就光说经历，和一群志同道合的人在一起共度一段时光，共同努力，这种经历，一生也难得几次。

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什么是机器视觉应用解决方案？ 2024-04-11 12:17

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，广泛应用于工业领域，具有检测、测量、识别、定位等功能。在机器视觉应用解决方案应用过程中，工控机的性能直接影响整个视觉系统的处理速度和运行时间，是整个视觉系统的关键。而研勤工控为机器视觉领域提供高配置工控机，负责图像的采集、处理、分析和传输等关键任务，以确保生产线运行稳定性与运算速度。

研勤工控机通过连接高分辨率的相机和图像采集卡，实时捕获生产线上的图像数据；工控机运行各种图像处理算法，如边缘检测、特征提取、模式识别等，以识别和定位图像中的特定对象或特征；工控机具备足够的存储空间和高速的数据读写能力，能够存储大量的图像数据，并进行有效的数据管理，以便于后续的数据分析和回溯；还能根据图像分析的结果，做出相应的决策，并通过I/O接口或通信模块，控制生产线上的设备动作，如自动

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CV转aigc、搜广推还是大模型？ 2024-04-11 13:40

背景：西电研一，本科双非，保研，有个数模美赛m奖。研究方向图像配准。目前没有发表论文，实验室师兄师姐没有发顶会顶刊，有一些b会。自己如果一直研究下去应… 显示全部 ​

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请问如何能知道这个搞计算机视觉研究的人下落？本科和硕士是西安电子科技大学，博士是新加坡南洋理工大学。? 2024-04-11 09:48

请问如何能知道这个搞计算机视觉研究的人的下落？本科和硕士是西安电子科技大学，博士是新加坡南洋理工大学。2014-2018在英国做过研究，2018-20… 显示全部 ​

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复杂工业检测场景中的DLIA工业缺陷检测系统 2024-04-11 17:40

随着现代工业生产日益精细化与智能化，对产品质量的严格把控成为提升企业竞争力的关键环节。尤其是在复杂工业环境中，传统的检测手段往往难以满足高效、精准的检测需求。在这种背景下，基于深度学习的机器视觉技术在工业缺陷检测领域的应用日益凸显，其中，DLIA工业缺陷检测系统凭借其强大的机器视觉能力、精准的视觉检测性能以及出色的系统集成性，重塑复杂工业检测场景的新格局。

复杂工业检测场景中的DLIA工业缺陷检测系统可以涵盖众多行业领域，如汽车制造、电子装配、金属加工、光伏电池制造等，这些工业生产环境都或多或少具有多变、强扰、高速、高精等问题。例如产品的种类繁多、工艺流程复杂，导致检测对象形态各异、缺陷类型多样；生产线运行速度快，要求检测系统具备实时处理大量数据的能力；光照条件不均、工件表面反光、背景杂乱等因

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[CVPR2024] Single Domain Generalization for Crowd Counting 人群计数的单领域泛化 2024-04-11 18:09

大家好久不见！很惭愧这么久没更新，今天写的还不是关于哆啦A梦的内容<( _ _ )>……很荣幸自己的第一篇一作中了CVPR，虽然可能有些运气成分，但回想起挣扎在这篇文章中的一路坎坷，又觉得这样的结果也是对自己近两年没有虚度时光的肯定吧。

Single Domain Generalization for Crowd Counting

Zhuoxuan Peng, Gary S.-H. Chan（本名暴露，不过也无所谓了╮(╯▽╰)╭）

[arXiv] [Github]

引言

进入正题，这篇文章研究的是人群计数的单领域泛化问题。人群计数（crowd counting）是个经典的计算机视觉问题，简单点说就是数出图片中含有多少人。主流方法的做法是估计出图片对应的人群密度图（density map），将图中所有

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CV方向本周有那些值得一读的论文（4.1-4.7） 2024-04-12 08:31

本文总结了2024年4月第一周发表的计算机视觉领域的重要论文，涵盖了扩散模型、视觉语言模型、图像生成与编辑、视频理解与生成等多个子领域。文章提供了这些领域最新研究和进展的全面概述，对于研究人员、从业者和爱好者都能提供有价值的见解。

Takeaway

扩散模型中关于图像风格相似性的研究，提出了一种从图像中提取风格描述符的框架，并展示了在风格检索任务中的有希望的结果。 文本到图像扩散模型中的交叉注意力在推理过程中的作用，以及忽略文本条件在提高生成效率方面的发现。 对基于扩散的文本到图像生成模型的可扩展性进行了实证研究，发现了模型规模和数据集质量对性能的影响。 Latent Diffusion Models (LDMs)的规模特性研究，发现在给定推理预算下，较小的模型通常优于较大的模型。 提出了一种用于解决文本到

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一对图像也能标，同济开源最新双目在线标定（ICRA'24） 2024-04-11 22:19

双目标定的“难处”

双目相机外参标定通常以离线方式进行，使用众所周知的棋盘格靶标。其微小误差可能会导致不小的视差误差，这可能会带来严重后果，例如自动驾驶和移动机器人导航，错误计算与附近障碍物的距离可能导致碰撞。

原文链接：一对图像也能标，同济开源最新双目在线标定（ICRA'24）

现有的大部分研究将双目在线标定视为视觉里程计的一种特殊形式，在这种形式中，通过对本质矩阵 E = [t]_×R 进行分解获得每个立体图像对的 R 和 t。随后，使用后端优化技术，例如光束法平差（BA）和卡尔曼滤波（KF），推导出 R^∗ 和 t^∗

与直接估计 R 和 t 不同，也有方法提出使用两个独立的旋转矩阵 R_l 和 R_r 分别旋转左右摄像机坐标系。

上述研究主要：

在单对情况下估计 R 和 t

和 使用三个欧

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多模态之BLIP—实现统一的视觉语言理解和生成，细节理解与论文详细阅读：Bootstrapping Language-Image Pre-training 2024-04-12 16:11

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP：引导语言图像预训练，实现统一的视觉语言理解和生成

Paper: https://arxiv.org/pdf/2201.12086.pdf

Github: https://github.com/salesforce/BLIP

本篇 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation：

首先是对GLIP文章的细节精简理解 然后附上原

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定制化智能视觉检测系统，专属于你的工业质检“管家”！ 2024-04-12 17:22

在当今快速发展的工业生产环境中，质量控制作为核心环节之一，其精准度与效率直接影响着企业的竞争力与市场地位。面对日益复杂的产品规格、严苛的质量标准以及不断提升的生产速度，传统的质检方式已无法满足高效、精确的要求。

定制化的智能视觉检测系统被大量应用，而凭借其深度学习算法技术为核心的DLIA工业缺陷检测软件，成为了制造业企业专属的工业质检“管家”，为各类企业提供量身打造的智能化解决方案，实现高效、精准、实时的工业质检流程。

每个企业的产品特性、生产线配置、质量标准乃至工艺流程都具有独特性，对质检系统的需求自然各异。定制化的智能视觉检测系统，首先从理解并剖析企业的具体质检痛点和需求出发，结合产品特性和生产工艺，进行针对性的设计与开发。

“量体裁衣”的方式，确保了检

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2024年第十四届 Mathorcup (B题）| 甲骨文智能识别 | 深度学习 计算机视觉 |数学建模完整代码+建模过程全解全析 2024-04-12 11:37

 当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。

让我们来看看Mathorcup (B题）！

CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过深度学习 计算机视觉等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～

第一个问题是：对于附件1（Pre_test文件夹）给定的三张甲骨文原始拓片图片，如何进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨文图像预处理模型，以实现对甲骨文图像干扰元素的初步判别和处理？

首先，对于给定的图像，需要先进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等步骤，以便于后续的特征提取和建模。

其次，针对甲骨文图像的干扰

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最新SOTA！ETH推出KYN：大幅改善单视图重建，零样本泛化（CVPR2024） 2024-04-11 22:16

写在前面

从单个视图中恢复三维场景几何图形是计算机视觉中一个基本但不适定的问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出局限于图像平面的2.5D场景表示，但最近基于辐射场的方法重建了完整的3D表示。然而，这些方法仍然难以处理遮挡区域，因为在没有视觉观察的情况下推断几何结构需要

环境的语义知识

空间上下文的推理。

KYN，这是一种新的单视图场景重建方法，它考虑了语义和空间上下文来预测每个点的密度。引入了一个视觉语言调制模块，用细粒度的语义信息丰富点特征。通过语言引导的空间注意力机制聚合场景中的点表示，以产生感知3D语义上下文的每点密度预测。与单独预测每个3D点的密度相比，KYN提高了3D形状恢复。在KITTI-360上的场景和目标重建中获得了最先进的结果，并显示出与先前工作相比改进的零样本泛化。

原文链接：最新S

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[分享][每日更新][2024.04.10][CV_arxiv_papers] 2024-04-11 12:26

Publish Date Title Title_CN Authors PDF Code

2024-04-10 GoodDrag: Towards Good Practices for Drag Editing with Diffusion Models GoodDrag：使用扩散模型进行拖动编辑的良好实践 Zewei Zhang, Huan Liu, Jun Chen, Xiangyu Xu http:// arxiv.org/pdf/2404.0720 6v1 null

2024-04-10 RealmDreamer: Text-Driven 3D Scene Generation with Inpainting and Depth Diffusion RealmDreamer：具有修复和深度扩散的文本

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Leadership Podcasts

Know the perspective of top leaders：

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Expert Sessions

Go deep with industry leaders in live, interactive sessions：

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Exciting Events

Dive into the hottest trends and network with industry leaders：

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Preprocessing Layers in TensorFlow Keras： 2024-04-12T09:55:59+00:00

Introduction

Explore the power of TensorFlow Keras preprocessing layers! This article will show you the tools that TensorFlow Keras gives you to get your data ready for neural networks quickly and easily. Keras’s flexible preprocessing layers are extremely handy when working with text, numbers, or images. We’ll examine the importance of these layers and how

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Datasets： 14.0.0

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Kaggle： 14.0.0

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Mounish V： 14.0.0

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Expert session：

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Podcasts：

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Events：

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Decoding Long-CLIP: Understand the Power of Zero-Shot Classification： 2024-04-11T23:12:34.000Z

Bring this project to life Run on Paperspace

CLIP, has been a tool for text-image tasks, widely known for zero-shot classification, text-image retrieval and much more. However, the model has certain limitations due to its short text input, which is restricted to 77. Long-CLIP, released in 22 March 2024, addresses this by supporting longer text inputs with

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