浙大李玺团队：指代表达理解新方法，ScanFormer粗到细迭代消除视觉冗余
【9月更文挑战第14天】近年来，人工智能的迅猛发展推动了计算机视觉与自然语言处理交叉领域的研究，其中指代表达理解任务备受关注。REC的目标是在图像中根据自然语言描述定位目标对象。然而，现有方法因密集感知图像而导致计算开销大。为此，浙江大学李玺团队提出了ScanFormer，一种迭代感知框架，通过自顶向下的方式逐步提取与语言相关的视觉块，并通过信息性预测丢弃不相关部分，有效减少冗余，提升模型效率。实验表明，ScanFormer在多个基准数据集上表现优异，实现了准确性和效率的良好平衡。不过，它目前仅支持单目标定位，且在某些场景下可能不如其他方法精确。
深度学习在图像识别中的应用与实践
【9月更文挑战第13天】本文将探讨深度学习技术在图像识别领域的应用，并通过实际案例展示其在解决复杂图像处理问题中的强大能力。我们将从基础概念出发，逐步深入到深度学习模型的构建、训练以及调优过程，旨在为读者提供一套完整的图像识别解决方案。通过本文，您将了解到如何利用深度学习技术提升图像识别的准确率和效率，以及如何将这些技术应用于实际项目中。
深度学习之文本引导的图像编辑
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-Guided Image Editing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。
谈谈基于深度学习的图像搜索
本文介绍了人脸识别技术及其应用，其中详细描述了向量化和余弦相似度的概念。人脸识别通过摄像头获取面部信息并与数据库中的信息对比，判断用户身份。向量化包括基于特征和基于卷积神经网络的方法，而余弦相似度则用于计算两个向量之间的相似程度，值越接近1表示越相似。通过具体实例和公式推导，展示了如何计算向量间的余弦相似度。
深度学习中的模型压缩技术：从理论到实践
本文旨在探讨深度学习领域中的模型压缩技术，包括其背后的理论基础、常见方法以及在实际场景中的应用。我们将从基本的量化和剪枝技术开始，逐步深入到更高级的知识蒸馏和模型架构搜索。通过具体案例分析，本文将展示这些技术如何有效减少模型的大小与计算量，同时保持甚至提升模型的性能。最后，我们将讨论模型压缩技术未来的发展方向及其潜在影响。