引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
文章：Differentiable Registration of Images and LiDAR Point Clouds with VoxelPoint-to-Pixel Matching
原文链接：必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程
作者丨王晋东 整理丨维克多 迁移学习是机器学习的一个重要研究分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中，以增强解决新问题的能力、提高解决新问题的速度。 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，微软亚洲研究院研究员王晋东做了《迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移》的报告，他提到，目前迁移学习虽然在领域自适应方向有大量研究，相对比较成熟。但低资源学习、安全迁移以及领域泛化还有很多待解决的问题。 针对这三方面的工作，王晋东提供了三个简单的、新的扩展思路，以下是演讲
主讲人 | 哈利 百度高级研发工程师 量子位整理编辑 | 公众号 QbitAI 目前，各个企业行业在AI落地应用中，常常会遇到极小目标检测问题。在这些AI应用中，都需要在一个大图中精准识别出极小目标，其检测至关重要，也面临很多难点。 比如，检测框高宽比不固定，图片背景杂乱，数据源稀缺，检测框相比图片非常小，这些难点都会导致较高的漏检率。 10月21日，「EasyDL AI开发系列公开课」第一期直播中，百度高级工程师以真实的产业场景为例，深入解析了如何解决这些难点、有效提高极小目标检测的准确率，并手把手演示了
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
随着先进的目标检测器和基于运动的关联算法的成功，除了简单的移动平均模型之外，视觉外观与基于运动的匹配的有效集成仍然相对不足。
论文题目：RANGER21: A SYNERGISTIC DEEP LEARNING OPTIMIZER 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13731.pdf
学习率通常记作 ，表示在哪一步权重得到了更新。这个可以是固定的，也可以是自适应变化的。目前最流行的方法是 Adam，这是一种自适应学习率的方法。
神经网络的成功通常取决于在多种任务上的泛化性能。然而，设计此类神经网络很有难度，因为研究社区对神经网络如何泛化仍没有充分的了解：对于给定问题，什么样的神经网络是适合的？深度如何？应该使用哪种层？LSTM 层就可以了，还是使用 Transformer 更好一些？抑或将二者结合？集成或蒸馏会提升模型性能吗？
标题：IDA-3D: Instance-Depth-Aware 3D Object Detection from Stereo Vision for Autonomous Driving
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出的用于模仿学习的 ROT 算法，无需任何预训练，在 14 项任务中的平均成功率为 90.1%。 模仿学习（Imitation Learning, IL）具有悠久历史，可以分为两种广泛的范式，分别为行为克隆（BC）和逆强化学习（IRL）。BC 使用监督学习来获得一个策略，在演示中给定一个观察的情况下，该策略能够最大化采取演示行动的可能性。这虽然使得训练时不需要在线交互，但在线 rollout 期间存在分布不匹配的情况。 IRL 在通
机器之心报道 作者：陈萍、杜伟 本文提出的用于模仿学习的 ROT 算法，无需任何预训练，在 14 项任务中的平均成功率为 90.1%。 模仿学习（Imitation Learning, IL）具有悠久历史，可以分为两种广泛的范式，分别为行为克隆（BC）和逆强化学习（IRL）。BC 使用监督学习来获得一个策略，在演示中给定一个观察的情况下，该策略能够最大化采取演示行动的可能性。这虽然使得训练时不需要在线交互，但在线 rollout 期间存在分布不匹配的情况。 IRL 在通过在线环境 rollout 使用 RL
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束条件的可行性，以及参数初始化和更好的激活函数等其他训练进步，它们再次开始在各种竞争中占据主导地位，并在各种人类辅助技术中找到了应用。
论文名称：Disease State Prediction From Single-Cell Data Using Graph Attention Networks
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
2020 年的 ICLR 会议原计划于4 月 26 日至 4 月 30 日在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行，这本是首次在非洲举办的顶级人工智能国际会议，但受到疫情影响，ICLR 2020 被迫取消线下会议改为线上虚拟会议。今年的 ICLR 论文接受情况如下：共计接收 679 片文章，其中：poster-paper 共 523 篇、Spotlight-paper（焦点论文）共 107 篇、演讲 Talk 共 48 篇，另有被拒论文（reject-paper）共计 1907 篇，接受率为 26.48%。
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中，作者提出了一种动态环境下的VINS系统，笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
这篇文章将带你了解什么是人工智能，机器学习和深度学习。 神经元（Node） – 它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
一篇出自比利时天主教鲁汶大学的研究发表在了ICML 2019识别和理解深度学习现象Workshop上。
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
本系列，我们介绍因果推断的经典综述论文《A Survey on Causal Inference》，上一篇ZZ介绍了本篇综述的第三个因果推断方法：“匹配方法“；匹配方法是针对每一个样本，匹配一些合适的近邻来估计反事实结果，核心部分是样本间距离的衡量。
最近因为AutoAssign这篇paper的原因，再加上之前对目标检测中label assign问题很感兴趣， 看了几篇label assign相关论文（FreeAnchor、ATSS、AutoAssign），梳理一下几篇论文的关系做个记录。我用一张图大致梳理出几个label assign相关论文的关系：
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性，即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题，许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中，我们介绍了一种自组装技术，这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而，将自组装应用于语义分割是非常困难的，因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制，我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先，我们提出了一种基于生成对抗性网络（GANs）的数据扩充方法，该方法在计算上高效，有助于领域对齐。给定这些增强图像，我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。
来自特拉维夫大学和英伟达的研究人员成功地盲训出领域自适应的图像生成模型——StyleGAN-NADA。
Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器，Adaboost可处理分类和回归问题。了解Adaboost算法之前，我们先学习下Boost(增强)和Adaptive(自适应)的概念。
【新智元导读】用于训练深度神经网络的反向传播（BP）算法，在生物学上不具有合理性。本研究提出了一种生物学上合理的计算机认知模型，并继而提出了双向反馈比对（bidirectional feedback alignment，BFA）和双向直接反馈比对（bidirectional direct feedback alignment，BDFA）模型，分别用针对前向和后向进程的两组可训练权重连接神经元。初步结果表明，研究提出的模型在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上优于其他和BP类似的不对称方法。 反向传
深度模型由于与训练和测试数据分布的匹配而实现了惊人的性能。然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。
AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好。
翻译 | AI科技大本营（微信ID：rgznai100） 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒子一样，很难得到它们优缺点的实际解释。 近日，Sebastian Ruder针对2017年优化算法的一些新方法，整理出了一份2017深度学习优化研究亮点报告，值得关注。 近年来有很多不同的优化算法被提出来了，这些算法采用不同
论文：https://arxiv.org/abs/2007.02491 代码：https://github.com/anonymous47823493/EagleEye
优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降（变体 BGD、SGD 和 MBGD）、Adagrad、Adam、Momentum 等，如此繁多的优化器应该如何做出抉择呢？
首先，总结一下检测某一特征的方法： （1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。 稳定可靠与光照和姿势无关计算量大 （2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。 运算量小噪声影响大 （3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大 （4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 （5）基于统
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
我在77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus中画了一个学习路线图：
比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等
一对相似问Q1、Q2。 • 正样本： 找到Q1’，与Q1相似度 > 0.7 找到Q2’，与Q2相似度 > 0.7 增强结果，得到正样本：Q1’、Q2’
域适应是对于存在一些有少量或者没有标注数据的领域完成针对性任务的一个有效手段，目前对于很多任务只要有大量标注数据都能达到比较好的效果，然而标注数据的成本是高昂的，尤其是对某些专业性强的术语多的领域，标注就更困难。因此如何将已经在别的领域训练过得模型用到其他领域非常值得研究。
1算法简介 AdaBoost是由Yoav Freund和Robert Schapire提出自适应增强的一种机器学习方法。AdaBoost算法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。 AdaBoost是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器（新的因子），直到达到某个预定的足够小的错误率。在训练样本时，每一个样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。第一次分类后，如果某个样本已经被正确地分类，那么它的权重就会降低，因为它被下一个分类器选中的概率被降低；反之，如果样本被
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