1.NoPose-NeuS: Jointly Optimizing Camera Poses with Neural Implicit Surfaces for Multi-view Reconstruction
“高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”，感知图像的周边区域的模式。通过大量实验证明，将attention机制应用在机器翻译，摘要生成，阅读理解等问题上，取得的成效显著。
基于文本到图像扩散模型的空前成功，文本引导图像修复的最新进展已经可以生成非常逼真和视觉上合理的结果。然而，当前的文本到图像修复模型仍有很大的改进潜力，特别是在更好地将修复区域与用户提示对齐以及执行高分辨率修复。
在自然语言处理和计算机视觉领域，已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的，并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏，容易产生解释的二义性，同时还容易引入标注者偏差，使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 AIGC 已经火了很长时间了，出现了文本生成图像、文本生成视频、图像生成视频等广泛的应用场景，如今谷歌研究院的一项新研究可以让我们根据输入视频生成其他视频了！ 我们知道，生成模型和多模态视觉语言模型的进展已经为具备前所未有生成真实性和多样性的大型文本到图像模型铺平了道路。这些模型提供了新的创作过程，但仅限于合成新图像而非编辑现有图像。为了弥合这一差距，基于文本的直观编辑方法可以对生成和真实图像进行基于文本的编辑，并保留这些图像的一些原始属性。与图像类似，近来文本到视频模型也提
在这个图像和视频逐渐成为主流媒介的时代，大家早已对「抠图」习以为常，说不定还看过几部通过「抠图」拍摄的电视剧呢。然而，相比于人像抠图，长相各异、浑身毛茸茸的动物似乎难度更大。
机器之心报道 编辑：陈 近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一
今天将分享动血管周围间隙扩大计数的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天将分享动脉瘤检测和分割的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示（链接在文末）。
计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文《Machine Perception of Three-Dimensional Solids》，标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。在发展了50多年后的今天，我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有“无中生有”能力的几个有趣尝试： 超分辨率重建； 图像着色； 看图说话； 人像复原； 图像自动生成。 可以看出，这五个尝试层层递进，难度
本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 作者：张雨石，现就职于Google北京输入法团队。 原文链接：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/ar
文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. Harley ， Zhaoyuan Fan
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
这个工作来自于Baidu ADT部门，是该团队继L3-Net之后的在自动驾驶领域内关于定位的又一力作，其利用图像数据取得了与基于Lidar的方法相当的定位精度。
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。
作者：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生。曾在国际顶级期刊和会议发表学术论文，其Must Know Tipss in Deep Neural Networks受邀发布于国际知名数据挖掘论坛KDnuggets和Data Science Central。 本文选自《程序员》，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》。 计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中，它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在，视频领域也有了自己的 Magnific。
自动编码器的特定变体，即压缩自动编码器（CAE），已成为神经图像压缩中流行的架构选择。采用CAE学习图像信号的紧凑非线性表示取得了巨大成功，与现有的编解码器相比，产生了相当甚至更优的率失真性能。之前的研究工作已经证明，CAE的规模与图像质量或比特率高度相关。在这种情况下，经过充分研究的信道修剪方法可能适合复杂性缓解的需要。当使用信道修剪方法去除部分信道时，过度的信道修剪可能导致率失真性能严重下降。因此，静态的信道修剪方式可能不适合进一步的率失真复杂度优化。具体结果可见图1，对于三张不同的输入图像，直接将潜在变量的通道数由192裁剪为176。深色圆点代表了原始的率失真表现，浅色圆点代表裁剪后的率失真表现。可以看到，三张图像表现出了不同的下降趋势，但复杂度的降低是一致的。更进一步的，箭头代表不同图像块的率失真表现，可以发现，同一图像的不同图像块也会有不同的率失真下降趋势。因此，这种通道裁剪方法需要更细粒度的划分，而不仅仅是作用在整张图像上。此外，作者希望研究一种动态路由解决方案，以探索率失真和复杂度的联合优化。因为，在运行时使用内容自适应优化能实现最大的系统吞吐量。由于动态路由的作用空间被设计为样本或区域自适应，因此它可以无缝集成到其他可行的解决方案中，以加速神经非线性变换，从而产生静态轻量级模型，并通过联合优化提高其性能。这种动态路由方法在运行时做出编码决策，这类似于现代图像/视频编码标准通常采用的传统RDO过程或快速算法。这种运行时权衡可以带来更大的灵活性，从而通过定制行为实现更好的速率失真或复杂性权衡。
基于集合的任务变换了样式的整体集合，以 Toonify 作为 backbone，Toonify 使用了原始的 StyleGAN，并且仅以样式编码作为条件。
作者：陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法，不需要改动原来网络的结构，故可以兼容现有的深度神经网络，有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper，第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能，然而，性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度，这严重限制了深度网络在资源受限的平台（如手机，移动嵌入
机器之心原创 作者：Angulia 参与：王灏、hustcxy、吴攀 最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章《学界 | 谷歌新论文提出像素递归超分辨率：利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克》。与最先进的方法相比，这篇论文提出了一种端到端的框架来完成超分辨率任务。它由两个卷积神经网络组成，一个是描述低分辨率图像骨架的优先网络（prior network），一个是用于优化细节特征的调节网络（conditioning network）。这种方法强调了细节特征恢复上的提升，并以
基于机器视觉的缺陷检测方法目前，基于机器视觉的表面缺陷方法主要分为基于图像处理的缺陷检测方法和基于机器学习的缺陷检测方法。两种方法具体介绍如下。
如今，深度学习可以在图像合成和处理领域产生惊人的效果。我们已经看到了这样一些例子：使想象中的人产生幻觉的网站，展示名人说从未说过的话的视频，以及使人们跳舞的工具。这些例子都足够的真实可以愚弄我们大多数人。其中一个新颖的壮举是FaceShifter[1]，这是一个深度学习模型，它可以在优于最新技术的图像中交换人脸。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
图像分类是一个认为几乎解决了的问题。有趣的是，你必须竭尽所能来提升额外的1%的准确率。当我参加“ Intel Scene Classification Challenge hosted by Analytics Vidhya(由Analytics Vidhya主办的英特尔场景分类挑战)”我非常喜欢这次比赛，因为我尝试从我的深度学习模型中榨干所有的潜力。下面的技术通常是可以应用到手头上的任何图像分类问题中去。
如果人工智能是一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。
今天将分享前庭神经鞘瘤分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
如今，深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
前些日子，Deepfake技术现身印度选举，被候选人用在了竞选拉票的宣传材料上。虽然此候选人以惨败而收场，但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】谷歌带着更强大的图像生成模型来了，依然Transformer！ 最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型，没有采用当下大火的扩散（diffusion）模型，而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能，相比扩散或自回归（autoregressive）模型，Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接：https://muse-mod
今天将分享动脉瘤检测和分割的第二步二值化分类的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在我的项目中，我需要比较大量的PDF文档，确认两份PDF文档是否一致，如果仅仅凭借着手动去逐一比较，可能很快就阵亡了。另外也有一些软件可以辅助的去对比，但依然是手动。
SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。
点评：遥感数据信息缺失问题来源已久，提供一种对地表温度遥感信息恢复的方法确实关键。希望作者后续能提供相应数据产品，解决相应的迫切需求。
我们一般可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：监督 SR ，无监督 SR 和特定领域 SR （人脸）。
SSD是一种单阶段目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，并在不同的特征层进行检测输出，实现多尺度检测。它采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，并在每个输出特征层上预测多个检测框。SSD框架包括了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。
作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读 一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍 什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测
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机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
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本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
今天要介绍的是NaViT，这是一种适用于任何长宽比以及分辨率的Transformer模型。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络（一个称为生成器 Generator，另一个称为判别器 Discriminator）来处理无监督学习的相关问题。在训练过程中，两个网络最终都要学习如何处理任务。 通常，我们会用下面这个例子来说明 GAN 的原理：将警察视为判别器，制造假币的犯罪分子视为生
深度学习基础理论-CNN篇 卷积层 卷积层（convolution layer）是卷积神经网络中的基础操作，甚至在网络最后起分类作用的全连接层在工程实现时也是由卷积操作替代的。 01 什么是卷积层 卷积运算实际是分析数学中的一种运算方式，在卷积神经网络中通常是仅涉及离散卷积的情形。下面以dl = 1 的情形为例介绍二维场景的卷积操作。假设输入图像（输入数据）为下图中右侧的5×5 矩阵，其对应的卷积核（亦称卷积参数）为一个3 × 3 的矩阵。同时，假定卷积操作时每做一次卷积，卷积核移动一个像素位置，即卷
没有了神经网络，辐射场（Radiance Fields）也能达到和神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRFs）相同的效果，但收敛速度快了 100 多倍。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出了一种名为「NeRF」的 2D 图像转 3D 模型，可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。其改进版模型 NeRF-W （NeRF in the Wild）还可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境，分分钟生成 3D 旅游观光大片。
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