《InfMAE: A Foundation Model in Infrared Modality》CVPR2024

2024-03-21 21:20

文章标签 model foundation modality infrared cvpr2024 infmae

本文主要是介绍《InfMAE: A Foundation Model in Infrared Modality》CVPR2024，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基础模型vs大模型：大模型，也称基础模型，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型

以后的研究中必须把大模型和基础模型耦合进来

总结：占坑

1. A+B

多光谱的基础模型

红外的基础模型

可见光的基础模型

整体架构差不多，不一样的地方值得研究，就可以考虑A+B

2. 利用跨模态的基础模型去做我们领域的基础研究

这篇关于《InfMAE: A Foundation Model in Infrared Modality》CVPR2024的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/833904。 23002807@qq.com

MVC（Model-View-Controller）和MVVM（Model-View-ViewModel）

1、MVC MVC（Model-View-Controller）是一种常用的架构模式，用于分离应用程序的逻辑、数据和展示。它通过三个核心组件（模型、视图和控制器）将应用程序的业务逻辑与用户界面隔离，促进代码的可维护性、可扩展性和模块化。在 MVC 模式中，各组件可以与多种设计模式结合使用，以增强灵活性和可维护性。以下是 MVC 各组件与常见设计模式的关系和作用： 1. Model（模型）

YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入CVPR2024 PKINet 上下文锚点注意力CAAttention

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以

diffusion model 合集

diffusion model 整理 DDPM：前向一步到位，从数据集里的图片加噪声，根据随机到的 t t t 决定混合的比例，反向要慢慢迭代，DDPM是用了1000步迭代。模型的输入是带噪声图和 t，t 先生成embedding后，用通道和的方式加到每一层中间去：训练过程是对每个样本分配一个随机的t，采样一个高斯噪声 ϵ \epsilon ϵ，然后根据 t 对图片和噪声进行混合，将加噪

[论文笔记]Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

引言今天带来北京智源研究院(BAAI)团队带来的一篇关于如何微调LLM变成密集检索器的论文笔记——Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。密集检索需要学习具有区分性的文本嵌入，以表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大语言模

Segment Anything Model(SAM)中的Adapter是什么？

在META团队发布的Segment Anything Model (SAM) 中，Adapter 是一种用于提升模型在特定任务或领域上的性能的机制。具体来说，SAM 是一个通用的分割模型，能够处理多种不同类型的图像分割任务，而 Adapter 的引入是为了更好地让模型适应不同的任务需求。 Adapter 的主要功能是：模块化设计：Adapter 是一种小规模的、可插拔的网络模块，可以在不改

Vue学习：v-model绑定文本框、单选按钮、下拉菜单、复选框等

v-model指令可以在组件上使用以实现双向绑定，之前学习过v-model绑定文本框和下拉菜单，今天把表单的几个控件单选按钮radio、复选框checkbox、多行文本框textarea都试着绑定了一下。一、单行文本框和多行文本框 <p>1.单行文本框</p>用户名:<input type="text" v-model="inputMessage"><p>您的用户名是：{{inputMe

Java memory model（JMM）的理解

总结：JMM 是一种规范，目的是解决由于多线程通过共享内存进行通信时，存在的本地内存数据不一致、编译器会对代码指令重排序、处理器会对代码乱序执行等带来的问题。目的是保证并发编程场景中的原子性、可见性、有序性。总结的很精辟！感谢Hollis总结

使用RMMapper将.plist文件转成model模型

在项目开发中，有时我们会用到.plist, 这个时候可能会使用这个plist，拿出来用model去绑定它来对应项目MVC, 我们可以引入RMMapper，废话不多说，看代码先。在git clone RMMapper，操作不多说了哈，不会的可以私信我，会详细给你支招。一、创建一个类TaskPlist基于NSObject，代码如下： .h #import <Foundation

在Yolov8中model.export后self.export=false问题(记录)

遇到一个问题是自己创建了新的Detect检测头，但是在导出模型时，想要修改输出格式，在yolo中可以通过if self.export:来修改网络的返回值格式当使用model.export()导出时，理论上会自动将export设置为True 但是在实际中发现export=false,于是通过调试发现在ultralytics/engine/exporter.py中 for m in model

class 5: vue.js 3 v-model和表单输入

v-model是Vue.js 3中用于实现双向绑定的重要指令，双向绑定就是对于数据的修改会映射回UI组件上，同时对于UI组件上数据的变更也会映射回底层数据当中，v-model会根据控件的类型自动选取正确的方法来更新元素v-model底层实现的原理实际上是v-bind和v-on的结合，首先使用v-bind为value属性绑定变量；然后使用v-on绑定input事件，并在事件回调中重新为value属性

《InfMAE: A Foundation Model in Infrared Modality》CVPR2024

相关文章