8.1 医疗影像AI：UNet与TransUNet模型实战 在医疗人工智能领域，医学影像分析是一个核心应用方向。从X光片、CT扫描到MRI图像，医疗影像数据蕴含着丰富的诊断信息。然而，如何有效地从这些复杂的图像中提取出有价值的医学信息，一直是研究的热点问题。本章将深入探讨医疗影像分…

8.2 病灶检测与分割：精准识别医学影像异常区域 在上一章中，我们学习了UNet和TransUNet等医学图像分割的基础模型。本章将深入探讨病灶检测与分割这一关键任务，这是医学影像分析中的核心应用之一。病灶检测与分割的目标是从医学影像中准确识别出异常区域（如肿瘤、病变等），…

5.3 表格识别与版面分析：搞定复杂文档结构解析 引言 在前两节中，我们学习了OCR技术的发展历程和主流的多模态OCR架构。在实际应用中，许多文档具有复杂的结构，特别是表格和版面布局，这对OCR系统提出了更高的要求。表格识别和版面分析是文档理解中的关键任务，它们能够帮助…

5.4 OCR+翻译一体化：中英文混排文档的智能处理 引言 在前三节中，我们学习了OCR技术的发展历程、多模态OCR架构以及表格识别和版面分析技术。在实际应用中，许多文档包含多种语言的混合排版，特别是在国际化的商业和学术环境中，中英文混排文档非常常见。如何高效地处理这类…

6.2 视觉定位Grounding：让AI指出图像中的具体物体 引言 在上一节中，我们学习了视觉问答（VQA）技术，它让AI能够理解图像内容并回答相关问题。然而，在许多实际应用中，我们不仅需要AI理解图像中的内容，还需要它能够精确定位图像中的具体物体或区域。这就是视觉定位（Visu…

6.3 DETR与GLIP：新一代目标检测技术详解 引言 在前两节中，我们学习了视觉问答（VQA）和视觉定位（Grounding）技术，这些技术都依赖于准确的目标检测作为基础。传统的目标检测方法如Faster R-CNN、YOLO等虽然性能优秀，但存在一些固有的局限性，如需要复杂的后处理步骤（如…

6.4 Cross-Attention机制：视觉与语言如何深度融合 引言 在前三节中，我们学习了视觉问答（VQA）、视觉定位（Grounding）以及DETR和GLIP等新一代目标检测技术。这些技术的核心都依赖于一个关键机制——跨模态注意力（Cross-Attention），它使得视觉和语言模态能够进行深层次…

7.1 NL2SQL核心技术：让AI听懂你的自然语言查询 在人工智能时代，让计算机理解人类的自然语言并执行相应的操作一直是我们的终极目标之一。其中，将自然语言转换为SQL查询（NL2SQL）是一项非常重要的任务，它能够使非技术人员通过简单的自然语言指令来查询数据库，而无需掌握复…