穹彻智能携手上海交通大学卢策吾和刘景全团队意识到，分布式触觉技术对于重建完整人类操作至关重要，当操作被遮挡时，触觉可以作为视觉的有效补充，从而一同还原出操作区域的形变状态、接触力位点和大小。...捕捉到的力测量和点云序列，经过视觉 - 触觉学习模型处理，融合跨模态数据特征，最终实现对不同形变材料的被操作物体的跟踪和几何三维重建（图 1B (iv)）。 A....该框架通过结合触觉数据和视觉信息，能够有效重建被手部遮挡或形变的物体细节。为了评估这一框架，团队制作了一个视觉 - 触觉数据集，包括 7680 个样本，涵盖 24 种物体、6 个类别。...因此，该视觉 - 触觉模型性能的提高证明，引入应变干扰抑制的触觉信息对于获得手部遮挡的特征和获取可拉伸界面上物体的动态形变都是至关重要的。 图 6：A....ViTaM 系统实现了跨模态数据特征的融合，揭示了手物交互过程中的被遮挡状态，推动了智能体在人形体与机器交互（HMI）中理解能力的发展，尤其是在力学交互方面，向人类触觉感知的水平迈进了一步。
Supervised Methods 传统的人群计数算法依赖于个体检测[7]，这并不适用于高密度图像，因为遮挡问题。...这一步对于获得更精确计数的点伪标注至关重要。利用生成的 Mask 和点伪标签，作者训练了一个计数网络。作者的训练过程的特点是排除了不确定区域的健壮损失函数，从而提高了模型的精确性和可靠性。...这种迭代策略在高密度区域特别有效，它能够揭示在早期迭代中可能被遗漏的个体。 这种方法的视觉展示在图3中，它显示了该策略在检测人口密集区域中更多个体时的有效性。整个算法总结在算法1中。...研究发现，单独使用SEEM的效果最不明显，这表明直接使用SEEM并不是最佳选择，因为在高密度区域会遗漏许多小个体。...然而，在实施了所提出的自适应分辨率策略后，性能有了显著的提升，特别是在高密度数据集UCF-QNRF上。在图4中，作者也可以观察到在使用AdaSEEM时，高密度图像的显著改善。
假定每个人的位置被标记，密度图的创建基于 人的空间位置、人体形状、图像的视角变形。从训练图像中随机的选择图像块作为训练样本，图像块对应的密度图作为 CNN模型的真值。...training data to fine-tune the pre-trained CNN model adapting to the unseen target scene 这里我们根据使用数据驱动的方法从训练数据中选择一些样本来微调用于目标场景检测的...所以微调的第一步就是从 训练图像中选择与 target scene 类似的 perspective map 的图像块作为微调用的训练数据，这些选出来的scenes叫做 candidate fine-tuning...基于这个 perspective descriptor，对于每个unseen的目标场景， 从整个训练数据库中挑出 perspective-map 最相似的前20个 scenes， 这些 scenes作为...高密度的人群对应更严重的遮挡，而稀疏密度的人群，可以看到行人的完整躯干。所以我们尝试去预测 目标场景的密度分布，从candidate scenes 提取有类似密度分布的图像。
这也是可视化的基本诉求，即能够无遮挡地清晰查看各类繁杂的数据。...图片 图数据 3D 可视化图数据的 3D 可视化在逻辑上和 2D 比较像，我们一般依然是采用 2D 的 Fruchterman 力导图逻辑，也依然需要尽量避免交叉遮挡，但维度升了一维，逻辑复杂的也上升不少...提供不同角度的图结构 图片 对于高密度的点边，可以像 3D 游戏一样，将视角转移，切换，观察到不同角度的图数据结构 图片 图片 相同的数据也可以有完全不同的可视化效果。...利用上述的一些手段，我们将 3D 可视化的性能几乎提升到浏览器极限，对于一些不大的图空间数据，完全可以一次性载入分析。...时序及 GIS 领域的图布局映射图数据坐标到渲染中增加边的相关交互行为 原文链接：https://www.nebula-graph.com.cn/posts/dag-controller
中间表示（由点注释生成的平滑热图）的概率密度函数被推导出来，并使用负对数似然作为损失函数，以自然地模拟中间表示中的位移不确定性。遗漏和重复噪声进一步通过经验方式建模，假设噪声以高概率出现在高密度区域。...在这些方法中，首先通过将点图与单位球/高斯核卷积，生成中间表示，从而得到密度图或热图。然后，模型被学习来预测中间表示，它是更平滑、更容易预测的。...为了进一步证明高斯近似在高密度区域的适用性，我们进行了模拟实验。首先，我们随机选择训练集中的一张图像及其对应的GT点图，并为每个位置从生成样本。...在这些假设下，我们推导出每个点式预测的分布，该分布是根据(17)生成的密度图。最后，负对数似然被用作点式密度的预测密度图的损失函数。...使用这些统计数据，拉普拉斯分布的参数是均值和多样性。最后，的负对数似然被用作预测密度图的点式密度的损失函数： D.
数据集下载汇总链接：https://www.cvmart.net/dataSets 数据集将会不断更新，欢迎大家持续关注！...其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。...这些人脸在尺度，姿态，光照、表情、遮挡方面都有很大的变化范围。WIDER FACE选择的图像主要来源于公开数据集WIDER。...制作者来自于香港中文大学，他们选择了WIDER的61个事件类别，对于每个类别，随机选择40%10%50%作为训练、验证、测试集。...鉴于大量的训练数据，该数据集应允许训练复杂的深度学习模型，以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外，该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像，作为这两个具有挑战性的任务的基准。
►人群定位 在人群定位中，由于传统数据集对人头尺寸没有标注，因此还没有一个统一的、广泛被大家认可或使用的评估标准。...得益于NWPU-Crowd对人头框进行了标注，人头尺寸很容易被计算，因此人群定位任务的评测可以被视为一个点集匹配任务。...相比于C3F框架，主要区别在于： 代码完美遵循Python3.X标准； 数据与处理过程中，直接生成点图，节省存储，在线生成密度图和定位图； 更直观的可视化结果，相比于之前的灰度显示，现已经改为彩色密度图...标注工具截图 下载链接： https://github.com/Elin24/cclabeler 05 总结与展望 通过构建数据集以及大量的实验，发现目前存在着以下一些值得关注的问题。...由于高密度与低密度场景间表观特征的巨大差异，场景间的性能影响非常明显。现实中，对于一个监控场景，人群的密度是不断在变化中的，如何设计算法减弱不同密度场景对性能的影响至关重要。
Photometric和geometric被研究人员广泛使用。对于Photometric主要是对图像的色相、饱和度和值进行了调整。...不同于通常使用零像素mask遮挡图像的遮挡工作，CutMix使用另一个图像的区域覆盖被遮挡的区域。Mosaic是CutMix的改进版。拼接4幅图像，极大地丰富了被检测物体的背景。...对于每个目标NMS只留下一个置信度最高的box删除其他box。因此，box过滤过程依赖于这个单一IoU阈值的选择，这对模型性能有很大的影响。...在VisDrone2021数据集中，Transformer encoder block在高密度闭塞对象上有更好的性能。...因为网络末端的特征图分辨率较低。将TPH应用于低分辨率特征图可以降低计算和存储成本。此外，当放大输入图像的分辨率时可选择去除早期层的一些TPH块，以使训练过程可用。
图2 双频蜂窝覆盖 WiFi系统主要应用两个频段：2.4GHz和5.0GHz。由两个频段自身信道的特性，在高密度的场景下需要尽量的抑制2.4G射频，避免低速用户传输对网络传输的影响。...一方面报障阶段数据缺失，运维人员不能准确理解用户抱怨点，造成疲于奔命的解释和漫无目的的查找原因；另一方面解决效果缺乏数据支撑，对用户模棱两可的回答造成用户被忽悠的感觉。...微信通讯协议：为保证稳定，微信用长链接和短链接相结合，微信划分了http模式（short链接）和 tcp模式（long 链接），分别应对状态协议和数据传输协议。...解决上述问题的关键在于对用户数据包历史的留存。 4.1 建立用户数据流量包追踪 有线环境对于个体问题定位的终极解决方案就是抓包分析。...为此则需要从网络层对用户的数据包进行留存。 有了上述思路，数据采样收集点的位置选择则尤为重要。综合三方面考虑：1、尽可能靠近用户侧；2、规避加密传输；3、明确划分有线、无线端。
02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...· 相比于之前的工作，本文着重对移动物体和静止场景相对于移动中的 LiDAR 传感器运动建模，而不是对每一个点独立地估计运动流。这样的方式可以充分利用刚体运动的假设，从而提升运动流估计的准确性。...03 方法概述图2 总结了将 帧点云对齐和累积的方法流程。首先对每一帧点云进行前景与背景分割。背景点被用来估计传感器的自我运动，而前景点则继续被分类为移动或静止的前景。...04 实验结果本文选择 Waymo 和 nuScenes 数据集进行实验，使用场景流预测的标准指标：3D 终点误差（EPE）、准确率 （严格 AccS 和 宽松 AccR）、异常率 (ROutliers...表1显示本文的方法在 Waymo 和 nuScenes 数据集上表现都远远超越之前的场景流预测方法。图3说明了本文的方法可以扩展到更多帧场景流预测，并保持相较其他方法更低的误差。
包含更丰富的神经元信息，但有较高的侵入性创伤，LFP比ECoG有更高的空间分辨率，而spikes一般记录单个神经元的信号，记录电极较典型的有UEA电极阵列，一般为三维结构，每根电极上有多个记录和刺激位点。...图源：中国科学报 无线数据传输 无线数据传输是实现植入式和轻量化的重要模块，根据人脑的神经信号频率特点，无线传输速率至少应大于1.2 Mbps。...其中射频通信由于受遮挡影响小，技术实现难度大而被广泛使用，但很容易发生信号串扰，相关组织专家通过对信号频段划分或改进的蓝牙通信手段来改善这种信号干扰的现象，另外，使用红外通信也可以减少不同设备之间的干扰...图源：中国科学报 人脑有超过800亿的神经元，现有系统水平还无法实现完全记录或控制人脑神经活动，而无线植入式神经记录系统的发展目前面临的主要挑战有： （1）高密度电极与电路的稳固连接，高通量神经信号的高保真放大滤波...参考链接： 论文信息： Ji, B., Liang, Z., Yuan, X. et al.
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。...那么为了避免将孤立点误选为初始中心，我们选择高密度数据集合区域D中的数据作为聚类初始中心。...基本思想： 传统K-means聚类采用随机选择初始中心的方法一旦选到孤立点，会对聚类结果产生很大的影响，所以我们将初始中心的选择范围放在高密度区。...首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点，再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心，有了第3个初始中心，同样找到与已有的三个初始聚类中心距离和最远的点作为第4个初始中心，以此类推...#首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点，再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心， dd=dist(data) dd=as.matrix(dd) #高密度区域
这就是选择性搜索背后的策略，目前最先进的探测器都使用这种策略。图像中的轮廓也被用来定位目标建议框。...在KITTI中，目前表现最好的方法是最近提出的3DVP[12]，它使用ACF检测器[30]和学习遮挡模式来提高被遮挡车辆的性能。...我们用马尔可夫随机场(MRF)中的推论来表示建议生成问题，它编码了提案y应该在点云中包含一个高密度区域的事实。...为了生成N个不同的建议，我们对E(x;对于所有的y，执行贪婪推理:我们选择得分最高的提案，执行NMS，并进行迭代。对于N = 2000个建议，整个推理过程和特征计算平均为每张图像1.2s。...定性结果：图4和图5给出了汽车和行人的定性结果。我们展示了输入的RGB图像，前100个建议，3D的GT盒子，以及我们的方法与最佳3D IoU的提案(从2000个提案中选择)。
，用于估计覆盖场景遮挡的位姿估计; 2）使用中间轮廓表示来促进学习合成数据模型以预测在实际数据上的3D对象位姿，有效地弥合了SIM到实际的域转移; 3）在新场景中使用推断轮廓的投影选择未被遮挡的抓取点的方法...此轮廓表示对象的完整未被遮挡的视觉外形，就好像它使用相同的3D方向渲染但在框架中居中。框架中轮廓的大小对于图像中对象的比例是不变的。为每个对象选择该距离，使得轮廓仅在框架内用于任何3D方向。...给定对象的估计3D位姿和预先计算的抓取点的数据库，本文将每个抓取点从对象框架投影到相机框架中的遮挡掩模上。位于掩模的未被遮挡部分上的点被认为是有效的，并且可以从有效集中选择最高得分抓取。...本文通过在对象框架中获取预先计算的抓取点并将它们投影到预测的对象遮挡掩模上来实现此目的。那些不在遮挡掩模上的点被认为是无效的。...图4.未被遮挡的抓取点以绿色显示，而遮挡的点以红色显示 四、结论 本文表明该方法优于最先进的PoseCNN网络，用于3D位姿估计。YCB视频数据集中的大多数对象类。
但是，三维点云作为一种离散数据，使用生成式网络通常很难在预测的过程中正确地构建出无序点集内在的拓扑结构和几何形状，导致在三维点云形状补全的任务中，网络不仅要预测残缺区域的完整几何信息，还要兼顾高质量的三维点云形状生成...随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大的提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...而底图层推理被部分遮挡的目标物体。...双图层结构的显式建模自然地将遮挡和被遮挡物体的边界解耦，并在 Mask 预测的同时考虑遮挡关系的相互影响。...该研究在具有不同主干和网络层选择的 One-stage 和 Two-stage 目标检测器上验证了双层解耦的效果，显著改善了现有图像实例分割模型在处理复杂遮挡物体的表现，并在 COCO 和 KINS 数据集上均取得总体性能的大幅提升
，可自由搭配，用户自主选择； 美妆相机和玩美彩妆两款App均提供了数十种不同的妆容效果，供用户自由选择； 2.上妆速度快，可以实时处理； 玩美彩妆、美妆相机、天天P图、无他相机、FaceU等APP均已支持实时上妆效果...； 缺点： 1.妆容鲁棒性不高，被光线，五官遮挡影响较大； 2.逼真度不高； 3.无法完全智能化； 目前市面基于传统算法的美妆类APP均无法达到上述3点； 传统人像美妆算法流程： 1.妆容模版制作(Photoshop...； 这里给出一个开源的人脸检测+对齐(68点位)的资源链接： https://github.com/XiuSdk/cnn-facial-landmark ?...图1中，由于眼睛特征点位置不准确，睫毛妆容已经偏离了眼睛区域； 图2中，由于拍照光线较暗，腮红明显，逼真度过低； 图3中，由于人眼和眉毛被部分遮挡，因此，传统算法的睫毛和眉毛效果悬浮在了头发之上； 目前传统算法相关的论文资料如下...2，对五官进行分别提取分类成不同的style，依据样例数据的特征style，进行最优匹配并上妆； 框架如下： ? 上述两篇算法论文，依旧是建立在人脸特征点的基础上研究的。
注意，κ被选择为足够大以确K(ψ)是非正的，其目的是避免由于没有对应关系被激活而求解出的平凡解。...对于遮挡表面(TSO数据集)，DIR在精心设计的遮挡检测策略的帮助下实现了最佳跟踪结果。...当我们将关键点的数量增加到2000时，我们的算法在TSO数据集上仍然是最有效的，但在我们提出的DeSurT数据集上比LM慢。 图3至图6表明了由被比较算法提供的各种类型表面跟踪的几个代表性样本。...此外，我们的算法以及DIR对于遮挡是稳健的(图6)，而LM和LLS在存在一定程度的遮挡时可能无法跟踪到对象。...这三个数据集的发布对于AR以及相关领域的研究起到了重要的推进作用，已经被广泛使用。
：https://arxiv.org/pdf/2411.17251数据集下载 在Coovally AI Hub公众号后台回复「数据集」，即可获取下载链接！...该数据集包括各种交通场景和挑战，如遮挡和不同的光照条件，使其成为测试提出的系统处理实际世界挑战的能力的理想选择。...我们的贡献通过引入自适应特征选择机制来扩展这些方法，该机制根据场景复杂性动态调整使用的特征，显著提高了高密度场景中的处理速度和精度。...图2（c）展示了DGNN-YOLO框架如何构建并更新一个动态图以有效追踪物体。在这里，物体被表示为节点 (Nt)，它们之间的关系，如运动和接近，被表示为边(Et)。...为了应对类别不平衡问题，数据增强技术如翻转、缩放和亮度调整已经得到应用。图3中的类别分布突显了某些类（如Car和Bus）占主导地位，而其他类（如ambulance）则被低估。
传统的基于点的人群计数方法虽然在某些情况下表现良好，但在处理高密度、遮挡严重的场景时，其准确性和稳定性往往不尽人意。...技术亮点： 辅助点指导（APG）：通过在真实标签点附近生成正辅助点，以及在较远位置生成负辅助点，APGCC增强了模型的鲁棒性，有效减少了预测误差。...辅助点指导策略：引入APG模块，为模型提供明确的学习目标，提高稳定性和准确性。 实验结果： APGCC在多个数据集上的测试结果表明，无论是在人群计数还是定位方面，都展现出了卓越的性能。...特别是在高密度和复杂场景下，APGCC能够有效区分正负预测点，提高整体性能。 结语： APGCC技术的提出，不仅为人群计数和定位领域带来了新的突破，也为计算机视觉技术的进一步发展提供了新的思路。...附加信息： 论文链接：APGCC论文 项目主页：APGCC主页 呼吁：如果你对这项技术感兴趣，或者想要了解更多关于计算机视觉的最新研究，不妨关注我们的公众号。
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