基于深度学习的医学图像重建6
社区干货
AI技术进展和总结|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098844&x-signature=Uk%2F2%2Fwa%2BcL4eJT0ZImNASauLfHY%3D)# 前言 随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研... 不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表示学习之间的差异。我们进一步提出了单词补丁对齐目标,以促进跨...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
# 我与Stable Diffusion的“缘”## 写在前面Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够生成逼真的图像,只需任何文本输入,就可以自主自由创造漂亮的图像,使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098865&x-signature=QJHgCRoXVP1c%2Bc6G%2ByELIoFFTG4%3D)## 缘起2022年,**Stable Diffusion模型横空出世,其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工...
让文物“活”起来,火山引擎视频云三维重建技术揭秘
当前动态人物和场景的高真实度重建缺乏完整的有效解决方案。## 2. **三维重建技术介绍**三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。**三维重建技术,一般包括** **数据采集** **、预处理、** **点云** **拼接、特征分析、网格及纹理生成等步骤。**传统的三维重建采用基于视觉或者基于多模态(深度数据...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 图像分割可以将图像中的每个像素分配到不同的类别或者对象上,形成来看就是把一张图像分割成各类有意义区域,这种技术通常被用于图像识别、场景理解、医学图像处理等多个应用场景,具有广泛的实际应用价值。图像分割...
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基于深度学习的医学图像重建6-优选内容
基于深度学习的医学图像重建6-相关内容
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
6d&x-expires=1715098858&x-signature=HjqcCTjyv0lS1%2BOZzqMvnAc788U%3D) 本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第五期演讲,主要介绍了字节跳动智能音频信号处理技术在高质量音频采集、声场重建和... 从传统的基于先验假设的数字信号处理技术逐渐向基于深度学习的多模态音频处理技术过渡。而在字节跳动的业务中,多模态音频处理和声场还原对于高质量的内容创作也至关重要。 智能音频信号处理在高质量音...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 毕竟从实践过程中我也通过排除困难学习到了新的东西。然后是是我们学习的主题,深度学习了。我们选择了最常用的卷积神经网络(CNN),它是一个非常经典的深度学习模型,在处理图像数据方面表现也十分优异。通过使用数据...
和德爷一起 6DoF 互动探险,火山引擎空间重建和虚实融合技术
实现高精度的场景稀疏重建及图像定位。**> 针对特征点提取、匹配算法,通过结合传统特征与深度学习方法,算法在大视角/尺度变化、暗光、弱纹理、运动模糊等多种挑战场景下仍能有效提取足量稳定的特征;通过将特征点... 需要进行稠密算法重建。**> 火山引擎多媒体实验室通过立体视觉 (Multiple View Stereo,简称 MVS)技术将二维图像信息转化为三维点云信息。团队自研基于多目立体视觉及全景图的深度估计算法,通过神经网络进行稠密深...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
从传统的基于先验假设的数字信号处理技术逐渐向基于深度学习的多模态音频处理技术过渡。而在字节跳动的业务中,多模态音频处理和声场还原对于高质量的内容创作也至关重要。## 智能音频信号处理在高质量音频采集中... 基于以上这些特点我们可以保证 VoIP 整体的使用效果。## 声场重建应用实践介绍完了高质量音频采集,下面将和大家分享我们在声场重建的应用实践。在声场重建的过程中,我们主要会重建 3D 的声音效果,目前针对线上...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
如果在医学领域,那么医学文献或文章可以是一个好的数据源。**3.数据预处理:** 对无监督语料进行预处理,使其符合模型的输入格式。这可能包括分词、去除停用词、处理特殊字符等。**4.模型配置:** 根据硬件和数据大小,设置适当的训练参数,如批次大小、学习率、训练周期数等。**5.模型增强:** 使用无监督语料对预训练模型进行训练。通常可以使用较小的学习率,因为只是在已经训练好的模型上进行细微的调整。**6.评估效果:** 使...
火山引擎AI4S全场景产品和方案能力首发,三层架构加速AI与传统科学融合
医疗等行业的专家们,共同展望了人工智能和传统科学融合的新方向,探讨了AI4S赋能下生物制药、芯片、材料、工业制造、教育、医疗等行业的产融新模式。 清华大学生命学院教授、中国生物信息学终身成就奖获得者、中国生物信息学学会筹备委员会核心组负责人孙之荣在大会致辞中表示,近年来,Al for Science技术成果集中爆发,AI在自然科学领域发挥出了巨大潜力和重要价值,大模型的出现,不仅是深度学习领域的重大突破,也为生物信息学带来了...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
进行动态场景的三维重建。尽管基于NeRF的一些代表工作,如D-NeRF,Nerfies,K-planes等已经取得了令人满意的渲染质量,他们仍然距离真正的照片级真实渲染(photo-realistic rendering)存在一定的距离。我们认为,其根本原因在于**基于光线投射(ray casting)的NeRF管线通过逆向映射(backward-flow)将观测空间(observation space)映射到规范空间(canonical space)无法实现准确且干净的映射**。逆向映射并不利于可学习结构的收敛,使得目前...
