计算机视觉/视频分析

2024年 3月 19日

借助生成式 AI 和细胞成像的新模型打破医疗健康领域的障碍

推动医疗健康成像的未来，NVIDIA MONAI 微服务正在创建独特的先进模型和扩展模式，以满足医疗健康和生物制药行业的需求。
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2024年 3月 12日

使用 NVIDIA GPU 和 VMAF-CUDA 计算视频质量

视频质量指标用于评估视频内容的保真度。它们提供一致的量化测量，用于评估编码器的性能。 VMAF 将人类视觉建模与不断发展的机器学习技术相结合，
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2024年 3月 8日

cuTENSOR 2.0：应用程序和性能

虽然 第 1 部分 专注于使用全新的 NVIDIA cuTENSOR 2.0 CUDA 数学库，但本文将介绍其他使用模式，
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2024年 3月 7日

在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像

扩散模型正在各行各业中改变创意工作流程。这些模型通过采用降噪扩散技术，将随机噪声逐步塑造为 AI 生成的艺术，
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2024年 3月 6日

在 NVIDIA AI 推理平台上使用 Stable Diffusion XL 生成令人惊叹的图像

扩散模型正在各行各业中改变创意工作流程。这些模型通过采用降噪扩散技术，将随机噪声逐步塑造为 AI 生成的艺术，
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2024年 3月 5日

聚焦：Honeywell 借助 NVIDIA cuDSS 加速工业流程仿真

多年来，传统的工业流程建模和仿真方法一直在努力充分利用多核 CPU 或加速设备以并行运行模拟和优化计算。
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2024年 2月 26日

使用边缘计算和视频分析检测实时废弃物污染

在过去的几十年里，随着经济发展和城市化进程的推进，废弃物产生率呈上升趋势。废弃物生产量的增加给全球政府带来了巨大的挑战，
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2024年 2月 6日

生成式 AI 研究聚焦：个性化文本转图像模型

视觉效果生成式 AI是一个根据文本提示创建图像的过程。该技术基于在互联网规模的数据上预训练的视觉语言基础模型。通过提供多模态表示，
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2024年 1月 29日

使用全卷积网络在 Transformer 模型中模拟注意力机制

在过去十年中，深度学习技术在计算机视觉 (CV) 任务中的应用大幅增加。卷积神经网络 (CNN) 一直是这场革命的基石，展示了卓越的性能，
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2024年 1月 23日

借助 NVIDIA Metropolis 微服务和 API 构建边缘视觉 AI 应用

通过 NVIDIA Metropolis 微服务，开发者可以利用功能强大的云原生 API 和微服务来构建和定制视觉 AI 应用和解决方案。
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2024年 1月 23日

宣布推出适用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服务，助力 Rapid Edge AI 开发

为边缘构建视觉 AI 应用通常需要漫长且昂贵的开发周期。与此同时，快速开发原生云、灵活且安全的边缘 AI 应用比以往任何时候都更加重要。现在，
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2024年 1月 23日

借助适用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服务，将生成式 AI 引入边缘

适用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服务提供了一套易于部署的服务，
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2024年 1月 22日

借助 NVIDIA Isaac Sim 在工作站上对摄像头性能进行基准测试

机器人通常配备摄像头。在设计数字孪生仿真时，在模拟环境中准确复制其性能非常重要。 但是，为了确保模拟平稳运行，必须检查运行模拟的工作站的性能。
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2024年 1月 18日

使用 NVIDIA Isaac ROS 为深度物体姿态估计训练生成合成数据

机器人智能体要与环境中的物体进行交互，必须了解周围物体的位置和方向。此信息描述了 3D 空间中刚体的六自由度 (DOF) 姿态，
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2024年 1月 17日

使用 OpenUSD 模拟铁路

铁路模拟在现代运输和物流中发挥着重要作用，为轨道、交换机和轨道车辆之间复杂的相互作用提供了一个虚拟试验场。
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2024年 1月 16日

强大的场景文本检测和识别：简介

识别和识别自然场景和图像中的文本对于视频标题文本识别、检测车载摄像头的标牌、信息检索、场景理解、车牌识别以及识别产品文本等用例变得非常重要。
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