「视觉神经增强」共找到 1090 篇相关文章
√N并行+84倍计算加速!英伟达港大全新图像注意力:空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN,通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构,降低计算复杂度至√N量级,在多视觉任务达先进水平,生成16K图像加速超84倍。
ICLR神秘论文曝光!SAM3用「概念」看世界,重构视觉AI新范式
2023年Meta推出SAM,后SAM 2扩展到视频分割。近日,SAM 3现身ICLR 2026盲审论文,带来「基于概念的分割」新范式,强调按「语义概念」理解和分割图像,还构建数据引擎提升性能。
85倍速度碾压:苹果开源FastVLM,能在iphone直接运行的视觉语言模型
苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM,代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它速度快,首个 token 输出速度较同类模型提升 85 倍,还兼容主流 LLM,适合边缘设备等场景。
DeepSeek出品,必是精品!DeepSeek-OCR 2发布:让LLM像人一样读懂复杂文档,效果超Gemini 3 Pro
DeepSeek推出DeepSeek-OCR 2,提出“视觉因果流”,以全新视觉编码器赋予模型因果推理能力。它在文档解析基准表现超Gemini 3 Pro,代码和模型权重已开源,为2D推理和原生多模态探索铺路。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」:VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架,引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现,实验效果超现有方法,还展示视频推理与生成的潜在趋势,为多模态模型协作提供范例。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量。
Fable5仅做对3.5%!大模型会看图,但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision,评测显示无外部工具时,大模型与人类准确率有近 9 倍差距,用工具后虽提升但仍远不如人类,还说明了其出题与避免取巧的方式。
减少检索增强生成(RAG)语义缓存中的误报:以银行业为例
文章围绕检索增强生成(RAG)语义缓存展开,指出其虽能提升效率,但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例,经多组实验,发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性,还给出未来架构路线图。
少量视角也能得到完整3D几何,即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES,将跨视角语义一致性作先验注入模型,以低成本解决歧义问题,在多场景提升重建质量。
Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!
今天凌晨,Meta开源视觉大模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。