Diffusion Model 可以用来进行图像数据增强了！卡内基梅隆大学学者提出DA-Fusion方法，提升了数据增强产生多样性高级语义样本的能力！
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自从用了Cursor，程序员再也不怕失业了？
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“AI读心术”来了，日本学者基于Stable Diffusion模型提出了一个大脑视觉信号重建图像的研究，效果惊人！目前已被CVPR 2023接收！
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AI可解释性综述来了，神经网络的黑盒性质经常被许多学者Diss，而可解释性方法让AI不在是完全黑盒！
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最强优化器来了！谷歌提出适用于多种任务的新型优化器Lion，在多项任务上以更快的训练速度取得更好的性能！目前已开源！
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B站水友开发的免费ChatGPT账号共享站，打开即用
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中山大学学者提出新的视觉Transfomer结构DilateFormer，减少70%计算量的同时性能更优！目前已开源！
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上海交大学者提出了第一个用于医学图像诊断的多模态ChatGPT模型，在各种医学诊断任务上取得SOTA！
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草履虫都能学会！这可能是B站最全的（Python＋机器学习＋深度学习）系列课程了，入门巨简单学不会你打我！机器学习/深度学习/人工智能/python学习
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谷歌学者提出了简单的DPN策略，在ViT 的Patch Embedding层前后各加一个LN层就能提升ViT性能！
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阿里发布最强中文图文多模态模型：Chinese CLIP，基于两亿中文图文多模态数据！
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旷视科技&电子科大&港中文&港科技联合开源，首个探索室内3D点云配准真实数据生成的方法
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里斯本大学学者提出检索增强的Image Captioning 方法，可以在预训练图文编码器的基础上进一步提升Caption性能！
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【论文分享】CellMix 即插即用的在线数据增强 for 病理学深度学习
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微软总结了视觉Transformer的分类性能，从参数量，计算量等方面对它们进了公平的对比！
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[转载]基于FPGA的YOLO算法从入门到精通
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前谷歌CEO爆猛料，这些话是我们能听的？
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上海AI Lab提出利用多种预训练模型进行集成学习的新方法CaFo，利用 GPT-3，CLIP，DINO等多种基础预训练模型提升少样本学习能力！
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全新的全卷积视觉骨干网FCViT，超过ConvNext，目前已开源！
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NVIDIA放大招了！在生成模型基础上提出Action-GPT：利用GPT实现任意文本生成动作！效果绝了！
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外网爆火的大模型黑书！基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等 Transformer 架构的自然语言处理
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CVPR 2023，EVA升级，智源开源更强的视觉预训练模型EVA-2，Vit-L Imagenet精度达到90+！
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北大联合华为诺亚提出了一种增强对比学习的新方法ArCL，通过学习更鲁棒的特征，将MOCO等对比学习方法提升1-2个百分点！目前已被ICLR 2023接收！
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AI模型的大一统！微软多模态组提出了多模态领域杀疯了的多边形战士BEIT V3!多项视觉，多模态任务达到SOTA!
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CLIP助力跨域目标检测，来自EVEN CVLab的学者提出语义增强策略，提升效果明显
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Self-Attenion的重思考，VIT更快的同时性能更强，Skip Attention通过减少注意力来提升VIT性能！
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鹏城实验室学者提出了一种新的视频语言多模态预训练模型SOTA-VLP，融合了空间时序建模方法，捕获细粒度特征，多项任务取得SOTA！
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开发torchinfo的人真是个天才，能把模型的每一层类型、输出形状和参数量等清晰的展示出来！
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腾讯联合浙大提出新的视觉Transformer网络CrossFormer，参数量更少同时性能超过Swin！目前已开源！
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韩国N号房2.0事件大爆发，大量女性被AI换脸
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【中英+笔记】对话《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利：人工智能将在2034年控制你｜2024.09.05
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Transformer能否像MobileNets一样快？加州伯克利学者提出Efficient former V2，速度和精度超过之前轻量模型！
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【劝退】自学StableDiffusion能救一个是一个！这里面的水可深了！人工智能大佬专为零基础研制的StableDiffusion教学教程，太牛了！AI绘图
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【Stable Diffusion】用AI做网红美女❗涨粉实在太快了，直接赚大发了【喂饭级教程】一看就会，月涨粉10w，任何人错过这个我都会伤心（附工具）
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35年首次证明！神经网络登上Nature：神经网络具有人类泛化能力，是人工智能的又一重大突破！
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伊朗科技大学学者提出用于医学图像识别的骨干网络MedViT，融合了CNN和Transformer的结构，在多项医学图像任务取得不错效果！
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【200集全】CV十天入门到起飞！一口气学完Python、OpenCV、深度学习基础、PyTorch、卷积神经网络、物体检测、图像分割等计算机视觉必备基础与实战
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54亿视觉注释数据集FLD-5B横扫CV各种任务！微软提出视觉基础模型Florence-2！
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斯坦福学者提出ControlNet，通过对Stable Diffussion生成结果进行控制，即将补完AIGC工业化的最后一块拼图！
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最全的30页Loss函数总结综述来了，包含30多种损失函数，涉及分类，回归，Ranking等！
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最强视觉backbone网络ConvNext v2来了！Meta AI融合了视觉掩码自监督框架，提出新的新的SOTA算法！目前代码和模型已开源！