Hi3519DV500集成了高效的神经网络推理引擎，最高2.5Tops NN算力，支持业界主流的神经网络框架。神经网络支持完整的 API 和工具链，易于客户开发，升级 IVE 算子，支持特征点检测、周界、光流及多种计算机形态学算子；升级 DPU 算法实现双目深度图加速单元，最大分辨率 2048 x 2048，最大视差 224，处理性能 720p@30fps。 Hi3519DV500内置双核A55，提供高效、丰富和灵活的CPU资源，基于该款主控芯片开发的核心板可以满足用户计算和控制需求。 Hi3519DV500芯片搭载了高性能的ISP引擎和处理器，能够实时处理高清、超高清甚至4K级别的图像数据。它支持多种图像处理算法和技术，如自动白平衡、自动曝光、降噪、边缘增强等，可以实现图像的清晰度、色彩还原度和对比度的优化。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，美图推出了全新的人工智能修图解决方案——美图云修，本文将从技术角度深入解读该方案，目前用户也可通过美图 AI 开放平台进行体验。 商业摄影的工作流程中非常重要的一项是「后期修图」，它工作量大、周期长，同时，培养一名「下笔如有神」的修图师往往需要付出高昂的人力和物力成本，即便是熟练的修图师也需要 1-3 个月的时间熟悉和适应不同影楼的修图风格和手法。除此之外，修图师的专业水平不同，审美差异、工作状态好坏等因素都会造成修图质量波动。 针对以上痛点，基于美图成立 12 年来在
这样看，虽然知道是在做一个点面计算的操作，但是要具体描述卷积的用途或者原理，是有点困难的。
本文提出的模型与华为 P20 ISP 和佳能 5D Mark IV 单反相机得到的图像结果对比。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 合成视频达到了新的高度，来自德国埃尔朗根 - 纽伦堡大学的研究者提出了一种新的场景合成方法，使合成视频更接近现实。 合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
⚡ Model-Based Image Signal Processors via Learnable Dictionaries
当前信息技术已经进入人机物融合、万物智能互联的阶段，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要战略性技术，成为各行业数字化重构的神兵利器。与我们生活息息相关的诸如智能家居、智能汽车、智慧手机等等终端设备的“智”化发展都离不开 AI 技术的支撑。
Movavi Picverse是一款强大的AI智能修图工具，可以为用户提供现代技术，不需要复杂的操作就能够获得专业的照片效果，智能自动增强校正您的照片，支持快速的从图像中删除不需要的人和物体以免影响整体构图。您还可以快速从照片中删除背景，创建具有透明背景的图像，去除照片中的瑕疵，具有神经网络照片恢复、有效的对象和背景删除工具、一键式自动照片增强、简单的界面提示等功能优势，满足初学者和专业摄影师对于图片的编辑需求！
人的视觉和神经系统具有色彩恒常性，在看到白色物体的时候基本不受环境的变化。比如阴天、晴天、室内、室外、日光灯、白炽灯等的环境下，人的视觉中白纸基本保持色彩不变，但是 image sensor 这种电子器件没有心理和神经调节作用。不同色温光源下，拍出的照片中白色会出现偏色的情况。
许多图像处理算法虽在单个图像处理中表现出色，但将其直接用于视频时往往会遇到时域不一致问题。本文提出一种通用的框架，可将图像处理算法转换为对应的具有高度时域一致性的视频处理算法，以解决上述问题。
自从人工智能诞生之初，计算机科学家就梦想着创造出能够像我们一样看到和理解世界的机器。这些努力导致了计算机视觉的出现，计算机视觉是AI和计算机科学的广阔领域，致力于处理视觉数据的内容。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】手机摄影近几年的发展神速，未来该走向何方？高通副总裁给出了他的预测：人工智能算法和专用芯片。 从最开始的一无所有，到人生第一个30万，后来慢慢到120万，500万，800万，2000万再到现在的一个亿，真的很不容易。 啊，我说的是手机像素。 智能机时代，各大厂商都在拼拍照能力，直接把「单反相机」当成目标追赶。 单反有光学虚化，手机上立刻安排一个算法虚化，随着算法的进化，如今几乎能以假乱真。 单反在晚上拍照秒杀手机？安排一个超级夜景模式，堆栈降噪
11 月 30 日，高通发布的全新一代骁龙 8 移动平台（骁龙 8 Gen 1）让我们对即将推出的安卓旗舰手机有了期待，从最近解禁的跑分来看，这块芯片 GPU 峰值性能提升了 59.7%，在 GFXBench 上分数甚至要比 iPhone 13 Pro 的 A15 还要高。
由于在不同色温下各种波长光纤比例的不同，造成白色在高色温的光线照射下显得较蓝，在低色温度的光线下显得较黄。如下图：
文章题目：Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues
人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序，而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌，深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中，工作人员遇到违规的车辆，都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码，虽然后来增加了移动设备，但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢？
生成的也不仅仅是一段视频，更是一个3D场景模型，不仅能任意角度随意切换、高清无死角，还能调节曝光、白平衡等参数，生成船新的照片：
1 什么叫白平衡 什么是白平衡呢?白平衡的英文为White Balance，其基本概念是“不管在任何光源下，都能将白色物体还原为白色”，对在特定光源下拍摄时出现的偏色现象，通过加强对应的补色来进行补偿
大家好，今天给大家来分享一篇关于图像质量的内容，这个内容是我在做onvif中的imaging setting的时候，关注到里面有关于:
尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了可喜的结果，但从恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有方法要么难以平衡图像增强和目标检测的任务，要么经常忽略对检测有益的潜在信息。
code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
当我们在Python中加载RAW图像并进行局部观察时，会发现如下的图案，这是因为传感器表面的CFA导致的：
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
迄今为止，在夜间拍摄室外场景一直是大型相机（例如DSLR）才能做的事情，虽然手机摄像头的夜间拍摄技术有了一定进步，但是它还不足以让人们满意。
最近出于学习的需要，阅读了关于水下图像增强的论文《Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement》，并且尝试着按照论文中所介绍的步骤使用matlab来实现，由于本人对图像处理初次接触，感觉做出来的效果一般，本文对论文提及的步骤进行简略介绍，代码是按照论文步骤写的，并不十分完善，此论文主要用于学习交流，欢迎大家阅读分享并提出宝贵意见。
源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO
夜景是摄影人的最爱，然而不是每个人都能拍好夜景照片，特别是摄影新手，相对于白天拍好城市夜景需要掌握更多的摄影技巧。
从今天开始，我们来学习更加完整的图像后处理和优化流程，这一课我们首先对流程做一个梗概的介绍。
我们知道，Hopfield神经网络拥有联想记忆的能力，这也是对生物神经网络的一种模拟。但是，Hopfield神经网络也和BP神经网络一样，有一个致命的缺陷：只能找到局部最优解，而无法沿着梯度上升的方向在全局的角度寻求全局最优解。 为了解决这个问题，1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最低能量状态，给固体加热再冷却，随着温度缓慢下降，固体中的原子按照一定形状排列，形成高密度、低能量的有规则晶体，对应于算法中的全局最优解。模拟退火算法包含两个部分即Metropolis算法和退火过程。Metropolis算法就是如何在局部最优解的情况下让其跳出来，是退火的基础。1953年Metropolis提出重要性采样方法，即以概率来接受新状态，而不是使用完全确定的规则，称为Metropolis准则，计算量较低。
上期我们一起学习了强化学习入门的相关知识， 深度学习算法(第32期)----强化学习入门必读
校正LUT可以将前期拍摄的log色彩模式的视频转换为成709色彩模式，即将灰度视频转换为正常效果(灰片还原)
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍，以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的，实际的技术要复杂很多。
这次给大家介绍Masashi Tsubaki教授的论文“Compound-protein Interaction Prediction with End-to-end Learning of Neural Networks for Graphs and Sequences”。关于化合物与蛋白质的相互作用 (Compound-Protein Interactions ,CPIs)预测的相关问题是当今药物研发的重要课题，能更高效准确的预测 CPI，对生物科研、化学实验和日常制药都会大有益处。Masashi Tsubaki教授现有模型处理不平衡数据集（即包含少量的正样本（即相互作用）和大量的负样本（即不相互作用）的数据集）的不良性能问题。基于此问题，Masashi Tsubaki教授将GNN（Graph Neural Network，图神经网络）和CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）引入 基础分类器模型并加入注意力机制调控，提出一种具有图和序列的端到端神经网络模型，通过端到端表示学习在平衡和不平衡数据集上实现更强大的性能，在某些方面了优化CPI的预测。
品牌型号：iPhone11 系统：IOS14.3 想知道iphone11处理器是什么?来给大家分享一下iphone11处理器型号的吧。 苹果11是A13仿生处理器。 iPhone 11采用6.1英寸L
后期调试isp，是在rv1126提供的RKISP2.x Tuner工具上进行调试，所以我们大前提必须要把这个环境和一些操作先搞熟悉来，后面有一些专用术语，我们遇到了再去看，现在专门看一些专用术语，也记不住，也不知道他是干嘛用的，所以我们用到了，再去查看，这样可以节约学习成本，提高学习效率！比如下面这些专用名称：
目前的目标检测模型在许多基准数据集上都取得了良好的效果，在夜晚或者黑暗条件下检测目标仍然是一个巨大的挑战。
Adobe Lightroom Classic (LRC) 是一款流行的摄影后期处理软件，具有强大的图像编辑和管理能力。本论文将介绍LRC的特色和使用方法，并通过实例来说明软件在实际操作中的具体流程。
人 工 智 能( aritificial intelligence ，AI )是 一 门融合了数学 、计算机科学 、统计学 、脑神经学和社会科学 的前沿综合性技术。它的目标是希望计算机可以像 人一样思考 ，替代人类完成识别 、分类和决策等多种 功能。在 2016 年 AlphaGo 击败李世石赢得人机围棋 大战后 ，人工智能引发了全球热潮。与此同时 ， Google、FaceBook、Amazon、Intel等巨头纷纷成立AI团队 ，促进人工智能技术的进一步发展。
昨天的推文：点这里介绍的灰度世界算法是最原始的处理白平衡的算法。今天要介绍的完美反射算法也是自动白平衡常用的算法之一。一起来看看吧。
日常拍照的各种场景中，低光照图片的画面质量往往都不够理想。其原因主要在于：黑暗条件下，光线较少，单张照片中捕获的光子较低，因此成像画面也较暗。
AI科技评论按：本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》，AI科技评论独家首发。 近年来，人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是：海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的相关进展。因此，深度学习在图像分类、面部识别等任务的表现上不仅超越了传统方法，还超越了人类水平。这一切都为那些使用深度学习解决实际问题的新业务创造了巨大的发展潜力。 在位于柏林的Merantix总部，我们致力于研究这项新
相机主要技术点为3A算法。 而3A算法主要指的是自动对焦(AF)、自动曝光(AE)及自动白平衡(AWB)。 自动白平衡:根据光源条件调整图片颜色的保真程度。 网上时常有类似招聘如下的招聘信息: ---------------------------------------------- ---------------------------------------------- Camera/ISP 算法工程师 摄像机3A算法软件工程师 这里随机摘录一些具体要求。 任职要求： 1、本科以上学历，天文
1.Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 何凯明 2009 CVPR
为传感器的每个像素上都有对应的颜色透镜，组成所谓的颜色滤波阵列(CFA， Color Filter Array)，你可以想象为我们为每个像素戴上了相应颜色的墨镜。
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
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