欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
这个问题不是特别好准确回答，因为CV算法是一个非常大研究领域，包括目标检测，图像分割，图像生成，3D目标检测，三维图像重建，图像去雾，图像超分辨率等非常多的方向。你会这么问，我的感觉是你对其中哪个方向研究都不会很深，因为你是硕士研究生，我认为你一定要以毕业为主，因为这两年由于升学硕士和博士的人数在增加，毕业要求现在有所上升，然后我的建议是一定要和导师沟通，因为导师在你毕业流程中起了至关重要的作用，所以还是要跟导师保持紧密联系，由导师帮你确定详细方案。
绘制三维图像 : 调用 plot3 函数 , 绘制三维图像 , 传入的三个参数是 x,y,z 轴变量 ;
7月26日，中国科学院深圳理工大学（筹，简称中科院深理工）/中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）脑认知与脑疾病研究所毕国强教授、刘北明教授、徐放副研究员率领中科院深理工/深圳先进院、中国科学技术大学和合肥综合性国家科学中心人工智能研究院团队的最新研究成果发表于《自然—生物技术》。
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
在VR和AR领域，这一改变将会使其更加灵活的形成全息图。 近日，加州理工学院的研究小组利用硅柱开发了一种新方法，推翻了此前在一个平面上只能投射一张三维图像（全息图）的工程技术。 全息图指的就是三维的立体图像。从技术上去构造全息图，首先我们需要用全景相机将被摄物体记录在高分辨率的全息胶片上；随后用激光照射，胶片前后方就可以出现原景物的立体影像。 与传统图像不同的是，全息图包含了被记录物体的尺寸、形状、亮度和对比度等信息，其中这些信息在胶片上的记录形式是以干涉条纹形式存在的。 值得指出的是，当激光照射胶片形成三
三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体-背景解耦。除此之外，对于视觉测量来说，物体的二维信息往往随射影方式而变化，但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同，三维图像时对一类信息的统称，信息还需要有具体的表现形式。其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。可见，点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他处理手段，故包含了最大的信息量。然而，这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来，提取点云中信息的过程则为三维图像处理。
【新智元导读】国际高性能计算应用领域最高奖——戈登贝尔奖今年的终选名单公布，一共三篇论文中有两篇来自中国、基于“神威·太湖之光”。 国际高性能计算应用领域最高奖戈登贝尔奖今年的终选名单已公布，有三篇论文入围。其中有两篇来自中国、基于“神威·太湖之光”应用的论文。第三篇是来自普渡大学的三维图像重建论文。奖项将于11月16日在丹佛宣布，得奖者将获得10000美元的奖励。 “戈登贝尔奖认可了每年在科学、工程、大数据分析方面并行计算创新应用所取得的进步。本奖项或对在重大科学和工程问题的可拓展性和时间解决方案上取得的
GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了应用在CNN上的方法迁移到GCN上。
Cinema 4D R26 for Mac是一款专业的三维图像制作软件，由德国公司Maxon Computer开发。它为用户提供了一流的3D建模、动画和设计功能，使用户可以轻松地创建出真实感十足的三维图像和动画。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
2012年，MIT计算机视觉科学家安东尼奥·托拉尔巴（Antonio Torralba）在西班牙海岸度假时，发现他酒店房间墙壁上的杂散阴影似乎不是由任何东西投射出来的。
当我们学习surface命令时，已经看到了三维作图的一些端倪。在matlab中我么可以调用mesh(x,y,z)函数来产生三维图像。
英国科学家现在找到了一种方法，可以让智能手机和笔记本等日常物品具备类似蝙蝠的环境感知能力，像超胆侠一样厉害。
我有一张二维照片，能让它变成三维图像么？可以，当前的一些3D电影相册工具，给图片加一个相框也能形成动态效果。
神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。
如今，StyleGAN 等对抗生成网络已经能够对多种物体生成逼真的二维图片。然而或许你不知道，这些 GAN 其实知道所生成物体的三维形状。对二维 GAN 生成的图像，我们已经可以准确重建其三维结构，并实现旋转和重光照等图像编辑效果，如下图所示：
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
以下文章来源于pythonic生物人 ，作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具，主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化，实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂，由于小编是非专业的，不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具，工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大，系统学习请戳文中链接。 pyv
数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点：
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道，二维曲线的绘制（plot命令）可以画出具有相同向量长度的（X,Y），如果X,Y 的长度不一致，使用plot命令时就会报错。
影像阅片是PACS最核心的部分，主要用来给医生提供调阅影像和影像处理，基础功能一般厂商都有，比如序列、旋转、放大缩小、标注、窗宽调整、四角信息设置、定位线、比例尺、测量、裁剪、伪彩等等，三维重建是一个亮点功能，很多厂商目前由于技术瓶颈尚未实现。这套PACS系统源码是带三维重建和还原的，是符合市场需求的PACS系统。
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是，使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示，所以一般绘制三维图像时，同样需要载入 pyplot 模块。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类，分别是： mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl
前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
今天将继续分享使用多分类函数来训练分割网络。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
一、在此之前 在之前的文章中，我想大家已经对WebGL有了一个大体的了解，不过为了凑字数，我在这篇文章的开头再稍微回顾一下，如果我们需要使用WebGL来绘制图像需要走完以下这五步： 1、从canvas
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「二维图像GAN」，即可直接下载。
“眩晕”作为目前VR体验过程中最常见的问题，常常被用户们诟病。我们通常称这种现象为“眩晕症”，甚至还有网友叫它“虚拟现实呕吐症”。那么你是否了解何为“眩晕症”？其产生的原理又是什么？今天小编就带大家一
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出ETVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出SCSEVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
之前挑战赛的数据都是以CT图像为主，而医学影像还有其他模态，例如核磁共振成像。今天我将分享如何对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
北京时间 6 月 20 日凌晨，CVPR 2024 正式公布了最佳论文、最佳学生论文等奖项。其中，获得最佳论文的有两篇文章 ——BioCLIP 和 Mip-Splatting。
加州理工大学的研究团队提出用全息显微镜技术探索外星生命。 一直以来，在寻找外星生命方面，科学家都是通过寻找水这一间接的方法来推测生命的存在。近日，加州理工大学的研究人员提供证据表明：使用激光记录3D图像的数字全息显微镜技术是当前我们发现外星微生物的最佳选择。 关于数字全息显微镜，就是全息技术和显微镜的结合，它解决了一般显微镜中分辨率与景深之间的矛盾, 避免了像差影响, 可以获得更大的视野。而全息技术就是一种利用干涉和衍射原理来记录并再现物体真实三维图像的技术。 当然主要的困难还在于如何辨别出微生物与尘埃粒子
关于MATLAB里柱状图的画法，以及如何在图例legend和轴标签xlabel里加入latex公式，请参考 https://blog.csdn.net/u014261408/article/details/102511989。
12月8日，25岁的大疆无人机相机部员工在家猝死，从入职到突然死去才过去5个月，引发舆论哗然；在这之前的10月20日，互联网保险大特保创始人兼CEO周磊突然去世，享年45岁。猝死早已不是什么新鲜话题，但年轻人猝死的发生仍然在震惊着社会。
关于之前推送的胸片和CT有很多的小伙伴关心射线对人体的伤害的问题，在医学检查射线的强度和剂量已经有严格的标准，偶尔进行一次CT扫描是没有问题的，那么有没有一种完全无害的扫描检查呢？今天小编就给大家介绍一种无害、非介入的新型层析成像技术——光学相干断层扫描技术 （Optical Coherence Tomography，简称 OCT），简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像，OCT技术近年来发展飞快，特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景，已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用，特别是在眼底视网膜疾病的检查中，可以检测到视网膜不同层之间的厚度变化，从而发现和预防青光眼，白内障等眼科疾病。是继 X-CT 和 MRI 技术之后的又一大技术突破。下文简称OCT技术。
由Bryan Shaw领导的贝勒大学研究团队发现，复杂三维结构的口腔触觉“可视化”可以做到与视力一样准确
在信息技术发展的过程中，传输带宽起着决定性的作用。从纯文本到多媒体，信息的展示方式日趋丰富。而5G的到来，为信息的三维化呈现及交互提供了更多可能，而全景内容恰恰是虚拟现实（VR））的技术能力，从而在元宇宙中占据了重要的地位。
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出SEVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
by方阳
Maple软件是由加拿大Waterloo Maple公司开发的一款基于计算机代数系统的科学计算软件，其具有多种高级数值计算和符号计算功能，被广泛应用于工程、科学、教育等领域。本论文将介绍Maple软件的特色功能和使用方法，并以一个实例来演示Maple软件的使用流程，包括其输入数据、运算、可视化等环节的操作步骤。最后，我们将对Maple软件的优点和不足进行探讨。
早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，机器视觉技术的快速性、精确性、智能化特性已广泛应用到现代工业的各行各业中。而且，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，中国制造2025战略部署逐步深入，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“慧眼”的机器视觉系统也功不可没。
PLN: Parasitic-Like Network for Barely Supervised Medical Image
Cinema 4D（简称C4D）是一款功能强大的三维建模软件，它能够满足从初学者到专业设计师的需求。C4D 2023中文版是这一软件的最新版本，它带来了许多新的功能和改进，使用户能够更快地创建出高质量的三维图像和动画。
前面已经分享过对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理的例子。今天将继续分享使用多分类Focalloss函数来训练分割网络。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
疑惑一 学习安卓可以从事哪些开发工作？ 随着移动互联网的发展，越来越多的人加入到这个队伍中。安卓作为目前使用的最多的手机操作系统吸引着越来越多的人投入到安卓的开发中。 安卓的开发工作大致分为三类： 1.安卓apk的开发 这类的开发主要是用安卓sdk进行业务逻辑的处理，其中会用到很多的开源的框架。 2.安卓apk native层的开发 这类开发主要是用c/c++进行的开发，上层通过jni进行调用。目标是支撑上层业务逻辑的实现。 3.安卓系统的开发 这类工作要求比较高，主要是针对安卓整个系统的修改/定
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出GAVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
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