OWLv2 擴展了先前的 OWLVit 模型,利用自我訓練的方法,通過使用現有的檢測器在圖像-文本對上生成偽框標註,從而擴大檢測數據的規模。這使其在零樣本物體檢測任務中達到了更高的性能。
論文摘要
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該論文中提到,開放詞彙物體檢測受益於預訓練的視覺-語言模型,但仍受到可用檢測訓練數據量的限制。研究者們提出了 OWLv2 模型及其自我訓練方法,解決了標籤空間的選擇、偽標註過濾和訓練效率等挑戰。
OWLv2 擴展了先前的 OWLVit 模型,利用自我訓練的方法,通過使用現有的檢測器在圖像-文本對上生成偽框標註,從而擴大檢測數據的規模。這使其在零樣本物體檢測任務中達到了更高的性能。
該論文中提到,開放詞彙物體檢測受益於預訓練的視覺-語言模型,但仍受到可用檢測訓練數據量的限制。研究者們提出了 OWLv2 模型及其自我訓練方法,解決了標籤空間的選擇、偽標註過濾和訓練效率等挑戰。
Siamese Network(暹邏網絡)是一種深度學習架構,主要用於比較兩個輸入的相似性。這種網絡的設計使得它能夠有效地學習相似性度量,常見於圖像檢索、面部識別、文本相似性等應用。
基本結構:
以下是一些開源或已公開模型的AI摘要生成模型:
BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers):
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer):
<extra_id_0>
token。PEGASUS:
LED (Longformer Encoder-Decoder):
GPT-2:
使用 Universal Sentence Encoder 來進行句子相似度和句子分類任務。 Universal Sentence Encoder 可以輕鬆取得句子層級的嵌入向量,並計算句子之間的語意相似度。
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 是一種在各種(圖像,文本)對上訓練的神經網絡。它可以用自然語言指令來預測給定圖像最相關的文本片段,而不需要直接針對該任務進行優化,類似於GPT-2和GPT-3的零樣本能力。我們發現,CLIP在ImageNet上的“零樣本”表現與原始ResNet50相當,而未使用任何原始的128萬個標註示例,克服了計算機視覺中的多個主要挑戰。
Zero-shot classification 是一種自然語言處理任務,模型在訓練時使用一組標記示例,但能夠分類來自之前未見類別的新示例。
Zero-Shot Classification是一種預測模型在訓練期間未見過的類別的方法。這種方法利用預訓練的語言模型,可以視為轉移學習的一種形式,特別適用於標記數據量較小的情況。
Zero-Shot Learning(ZSL)是一種在訓練過程中未見過某些類別的樣本,但能夠在測試階段對這些類別進行分類的技術。這種學習方式通常依賴輔助信息來進行推斷。
Underlined "TTS*" and "Judy*" are internal 🐸TTS models that are not released open-source. They are here to show the potential. Models prefixed with a dot (.Jofish .Abe and .Janice) are real human voices.
Tortoise TTS是一個文字轉語音的程序,它可以將文字轉換為逼真的語音。這個程式有多個聲音,能夠模擬不同說話者的音色和語調。所以,你可以根據需要選擇不同的聲音風格。 Tortoise TTS程式的原始程式碼包含了在推理模式下運行所需的所有程式碼。
現代化設計的開源 ChatGPT/LLMs 聊天應用程式與開發框架 支援語音合成、多模態、可擴展的(function call)插件系統 一鍵免費擁有自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 應用
The OpenAI API provides a simple interface for developers to create an intelligence layer in their applications, powered by OpenAI's state of the art models. The Chat Completions endpoint powers ChatGPT and provides a simple way to take text as input and use a model like GPT-4o to generate an output.