CVPR 2025|GoalFlow:目标点驱动,解锁端到端生成式策略新未来
在自动驾驶场景中,往往不仅只有一条最优的轨迹。例如对于某些场景,车辆可以选择超车或者跟车策略。以往的驾驶方法聚焦在用判别式的方法来生成轨迹,通过直接对轨迹进行回归学习来建模轨迹的分布。这种学习方式非常高效,且能生成安全精准的轨迹,但是很难对多模态轨迹进行有效的
在自动驾驶场景中,往往不仅只有一条最优的轨迹。例如对于某些场景,车辆可以选择超车或者跟车策略。以往的驾驶方法聚焦在用判别式的方法来生成轨迹,通过直接对轨迹进行回归学习来建模轨迹的分布。这种学习方式非常高效,且能生成安全精准的轨迹,但是很难对多模态轨迹进行有效的
美图旗下美图影像研究院(MT Lab)联合清华大学、新加坡国立大学、北京理工大学、北京交通大学等知名高校发布的5篇论文入选CVPR 2025,均聚焦于图像编辑领域,分布在生成式AI、交互式分割、3D重建三个方面。
本文的主要作者来自 VAST、北京航空航天大学、清华大学和香港大学。本文的第一作者为北京航空航天大学硕士生黄泽桓,主要研究方向为生成式人工智能和三维视觉。本文的通讯作者为 VAST 首席科学家曹炎培和北京航空航天大学副教授盛律。
1 MambaOut:在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗?(来自 NUS,MetaFormer 原作者)1 MambaOut 论文解读1.1 在视觉任务中,我们真的需要 Mamba 吗?1.2 本文有哪些新的发现?1.3 概念讨论1.4 视觉任务有长序
近日,西安电子科技大学计算机科学与技术学院多篇论文成果分别被国际顶级会议SIGMOD、VLDB、CVPR、ICLR、WWW、ICDE录用。其中,智能媒体与数据工程研究所6篇论文分别被国际会议SIGMOD、VLDB、CVPR、ICLR、ICDE录用,计算机网络与
刚刚,一年一度的AI顶会ICLR和CVPR开始公布录用和审稿结果了!中稿的网友们纷纷晒出了自己的成绩单。
靠强硬规定来禁止大模型并不具备可操作性,只能起到威慑作用,即便引入所谓的「大模型数字签名」,甚至是用分类模型来判断审稿意见是否由AI生成,只要提交者自己重新编辑一下审稿意见,是否使用大模型也就无从判断了。关于大模型审稿,你怎么看?或者说,你希望自己的论文被大模
在水下检测方面:扩散模型提供了新的解决方案,尤其在处理水下图像质量差和可见度低的挑战时。水下环境通常受制于光线不足、浑浊水体和光散射等影响,使得目标物体识别和检测变得复杂。