LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架
文章首发于公众号:机器感知 LLM增强LLM;通过预测上下文来提高文生图质量;Spikformer V2;同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组 »
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目录 安装 Ultralytics 训练 模型验证 预测 & 识别 导出 追踪 图像分割提取 分类 姿势识别 轨迹生成 Ultralytics YOLOv8 是备受好评的实时目标检测和图像分割模型,主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics 支持 »
通过使用Windows未公开API完成高效的DX方法截图。 DX后台截图C++实现代码 文章仅发布于https://www.cnblogs.com/Icys/p/DXGI.html和知乎上。 传统的GDI API (BitBlt)虽然可以完美的完成后台截图的任务,但是归根结底效率还 »
视觉BEV在高德高精地图地面要素识别、车道线拓扑构建、车端融合定位等业务场景中都扮演了重要角色。 BEV(Bird’s-Eye-View)是一种鸟瞰视图的传感器数据表示方法,它的相关技术在自动驾驶领域已经成了“标配”,纷纷在新能源汽车、芯片设计等行业相继量产落地。BEV同样在高德多个业务 »
前言 主要根据vue官网文档完成。对一些平时可能会用到的知识、组件进行收集,为的是对vue的可用性有一个大致的了解。博客中的组件介绍可能只涉及简单用法,完整用法还是以官网为准。 基础 启动过程: 主文件(main.js)是程序的起点,在主文件里挂在容器。如app.mount( »
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