视频理解

InternVideo2.5：Empowering Video MLLMs with Long and Rich Context ModelingMLLM的问题点：MLLM在基本视觉相关任务上的表现仍不如人类，这限制了其理解和推理能力。它们在识别、定位和回忆常见场景中的物体、场景和动作时表现不佳。

深度学习｜MAE技术全景图：自监督学习的“掩码魔法“如何重塑AI基础深度学习（Deep Learning）无疑是当今人工智能领域基础中的基础。从图像识别到自然语言处理（NLP），它在无数任务中展现了卓越性能。例如，在安防监控中，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）能够以毫秒级速度识别人脸特征，实现高效的门禁解锁；在医疗领域，深度学习模型通过分析 X 光、CT 或 MRI 图像，辅助医生发现肿瘤或骨折等异常，显著提升诊断效率；在自动驾驶中，它实时检测道路上的行人、车辆和交通标志，确保行车安全。这些成就依赖于强大的计算能力和精心设计的神经网络架构，但也暴露出一个致命的弱点：对

SmolVLM2 - 将视频理解带到每个设备本文翻译整理自：SmolVLM2: Bringing Video Understanding to Every Device https://huggingface.co/blog/smolvlm2

计算机视觉｜Swin Transformer：视觉 Transformer 的新方向在计算机视觉领域的发展历程中，卷积神经网络（CNN）长期占据主导地位。从早期的 LeNet 到后来的 AlexNet、VGGNet、ResNet 等，CNN 在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果。然而，CNN 在捕捉全局信息和处理长距离依赖关系方面存在局限性。与此同时，Transformer Architektur 在自然语言处理（NLP）领域表现出色，凭借自注意力机制有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系，例如 GPT 系列模型在语言生成和问答系统中的成功应用。

计算机视觉｜ViT详解：打破视觉与语言界限在计算机视觉领域的发展中，卷积神经网络（CNN）一直占据重要地位。自 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 大赛中取得优异成绩后，CNN 在图像分类任务中显示出强大能力。随后，VGG、ResNet 等深度网络架构不断出现，推动了图像分类、目标检测、语义分割等任务的性能提升，促进了计算机视觉技术的快速发展。

计算机视觉｜解锁视频理解三剑客——SlowFast在如今这个信息爆炸的时代，视频数据呈指数级增长，从日常的社交媒体分享，到安防监控的海量记录，再到智能驾驶中的环境感知，视频无处不在。视频理解作为计算机视觉领域的关键研究方向，旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容，包括识别物体、理解行为、分析场景等，其重要性不言而喻。它为众多领域带来了革新性的解决方案，在安防领域，通过视频理解技术，监控系统能够自动识别异常行为，如入侵、斗殴等，及时发出警报，大大提高了安全防范的效率；在智能交通中，可实现对车辆行为的分析，用于交通流量监测、违章驾驶行为识别，助力交通管

CVPR 2024 视频处理方向总汇（视频监控、视频理解、视频识别和视频预测等）

疯狂的小强呀

视频理解大模型最新进展2023：阿里达摩院的一个多模态大语言模型产品论文：https://arxiv.org/abs/2306.02858

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 基于大型语言模型的视频理解研究Awesome-LLMs-for-Video-Understanding 是基于大型语言模型的视频理解研究

视频与音频的交响：探索达摩院VideoLLaMA 2的技术创新文章：https://arxiv.org/abs/2406.07476代码：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2