《Improving a Deep Learning based RGB-D Object Recognition Model by Ensemble Learning》 2017，Andreas Aakerberg et al. Ensemble Learning集成学习1.引言： 增加RGB图像同深度信息是一种众所周知的方法，来有效地提升物体识别模型的准确率。 另外一种提升视觉识别模型表现的方
在近年来的IT技术进步中，CVNLP（Computer Vision and Natural Language Processing）多模态问题的解决方法逐渐引起了技术界的广泛关注。CVNLP结合了计算机视觉和自然语言处理，通过分析图片和文本的关联，为各种应用场景提供了更多的可能性。该博文将记录解决CVNLP多模态问题的过程，分为环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案六个部分。
一、基本概念 多态性：发送消息给某个对象，让该对象自行决定响应何种行为。 通过将子类对象引用赋值给超类对象引用变量来实现动态方法调用。 java 的这种机制遵循一个原则：当超类对象
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。自 2021 年以来，我们看到大家对结合视觉和语言模态的模型 (也称为联合视觉语言模型) 的兴趣越来越浓，一个例子
文本和图像的联合任务：GPT-4是当前最为通用和强大的选择，特别适合文本生成、对话、以及一些简单的图像理解任务。CLIP是
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdfgithub地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVALLaVA文章1. 基本思想简单来说是想借助GPT-4的能力，丰富image-text数据集中的文本信息，例如在一个数据集包含以下两种信息:从image caption的任务获取到caption的文本从目标检测或者分割的任务获取
原创
2024-03-18 15:50:46
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话说多模态大模型
多模态大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，旨在处理和理解多种类型的数据，例如文本、图像、音频和视频。这些模型结合了来自不同模态的信息，使得AI系统能够更全面地理解和生成内容。以下是对多模态大模型的详细介绍：
1. 定义与背景
多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发
还记得这张把谷歌AI搞得团团转的经典梗图吗？现在，微软亚研院的新AI可算是把它研究明白了。拿着这张图问它图里有啥，它会回答：我看着像鸭子。但如果你试图跟它battle，它就会改口：看上去更像兔子。并且还解释得条条是道：图里有兔子耳朵。是不是有点能看得懂图的ChatGPT内味儿了？这个新AI名叫Kosmos-1，谐音Cosmos（宇宙）。AI如其名，本事确实不小：图文理解、文本生成、OCR、对话QA
多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发展得益于深度学习技术的进步，特别是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformers）的广泛应用。
一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
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2023-11-10 19:22:18
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作者： Purvanshi Mehta导读使用深度学习融合各种来源的信息。多模态数据我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清
一、什么是多模态多模态（multimodal）是指涉及到多种模态（如视觉、语音、文本等）的数据或信息。在计算机科学和人工智能领域中，多模态通常指将多种类型的数据或信息相结合，来解决特定的问题或任务。以图像识别为例，图像可以被视为一种视觉模态，而对图像的分类或识别就是单模态任务。而如果将图像和语音或文本数据相结合，就可以做更复杂的任务，如图像描述（image captioning）或视觉问答（vis
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2023-11-07 09:26:05
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1 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models）模态的定义 模态（modal）是事情经历和发生的方式，我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等MLLMs的定义 由LLM扩展而来具有接收和推理多模态信息能力的模型2 模型概念区分跨模态模型单模态大模型多模态模型多模态语言大模型跨模态模型单模态大
1 引言前段时间 ChatGPT 进行了一轮重大更新：多模态上线，能说话，会看图！微软发了一篇长达 166 页的 GPT-4V 测评论文，一时间又带起了一阵多模态的热议，随后像是 LLaVA-1.5、CogVLM、MiniGPT-5 等研究工作紧随其后，到处刷屏。大模型的多模态能力到底是怎么来的？2 CLIP: 连接文本和图像的桥梁CLIP 是由 OpenAI 在 2021 年提出的预训练模型，用
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型
什么是多模态？如果把LLM比做关在笼子里的AI，那么它和世界交互的方式就是通过“递文字纸条”。文字是人类对世界的表示，存在着信息提炼、损失、冗余、甚至错误（曾经的地心说）。而多模态就像是让AI绕开了人类的中间表示，直接接触世界，从最原始的视觉、声音、空间等开始理解这个世界，改变世界。好像并没有对多模态的严谨定义。通常见到的多模态是联合建模Language、Vision、Audio。而很多时候拓展到
导读本研究描述了一个连接分析工具箱(CATO)，用于基于扩散加权成像(DWI)和静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据来重建大脑结构和功能连接。CATO是一个多模态软件包，使研究人员能够运行从MRI数据到结构和功能连接组图的端到端重建，定制其分析并利用各种软件包对数据进行预处理。结构和功能连接组图可以根据用户定义的(亚)皮层图谱进行重建，为集成多模态分析提供对齐的连接矩阵。CATO是在麻省理工
一般来说的深度神经网络在大规模数据集上进行训练，例如广泛使用的残差网络，是在ImageNet数据集上使用分类任务进行预
近些年来，大量的神经影像模式识别研究尝试利用结构MRI或DTI数据来对精神分裂患者（schizophrenia，SZ）进行分类。尽管这些研究可以实现较高的分类准确率，但是利用多模态神经影像数据来对SZ特别是首发精神分裂（first-episodeschizophrenia，FES）进行分类的研究并不多见。大量的研究表明，不同模态的成像数据可以从不同角度和侧面揭示疾病的异常变化，
