
突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA|华科&百度&密歇根大学
突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA|华科&百度&密歇根大学大模型当上福尔摩斯,学会对视频异常进行检测了。 来自华中科技大学、百度、密歇根大学的研究团队,提出了一种可解释性的视频异常检测框架,名为Holmes-VAD。
大模型当上福尔摩斯,学会对视频异常进行检测了。 来自华中科技大学、百度、密歇根大学的研究团队,提出了一种可解释性的视频异常检测框架,名为Holmes-VAD。
多件衣服按指定穿法一键虚拟试穿!
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting(三维语义高斯泼溅)。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
近日,LeCun和谢赛宁等大佬,共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型,同时全面开源了模型权重、代码、数据集,以及详细的指令微调和评估方法。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果,查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍!
号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
为了实现高精度的区域级多模态理解,本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集,实现SOTA!
GPT-4o掀起一股全模态(Omni-modal)热潮,去年的热词多模态仿佛已经不够看了。
国产大模型「日日新 5.0」已经在权威主流评测中鲨疯了。变强的背后原因竟是,来自商汤自研中文Embedding模型——Piccolo2。这是首个对标OpenAI向量长度的模型。