在CSS中，我们可以使用 background-size 和background-position属性为背景图像设置大小和位置。而 object-fit 和 object-position 属性则允许我们对嵌入的图像（以及其他替代元素，如视频）做类似的操作。在本文中，我们将深入探讨如何使用 object-fit 将图像适应到特定的空间中，以及如何使用 object-position 在该空间中进行精确定位。
今天给大家介绍的是ZhiChen等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Concept whitening for interpretableimage recognition”。机器学习中的可解释性无疑是重要的事情，但是神经网络的计算通常是很难理解的。在这里，论文不是试图事后分析一个神经网络，而是引入一种称为概念白化（CW，concept whitening）的机制来改变网络的一个给定层，使我们能够更好地理解该层的计算。当CW模块被添加到卷积神经网络时，潜在空间被白化（即，去相关和归一化），并且潜在空间的轴会与已知的感兴趣的概念对齐。通过实验，论文发现CW可以使我们更清楚地了解网络是如何通过分层学习概念的。CW是BatchNormalization（BN）层的一种替代方法，因为它对潜在空间进行了标准化，也进行了去相关（白化）。CW可以用于网络的任何一层而不影响预测性能。
今天我们继续人脸识别专题，这领域一直是一门火热的研究课题，那我们就继续一起学习探讨，希望大家在留言区踊跃讨论。接下来我来和大家分享光照对人脸识别的影响以及消除脸部阴影如何提高识别性能，那我们开始吧。
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数，该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明，在具有挑战性的KITTI基准测试上，与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比，性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分，我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像，灰度图像的通常只有1个，值范围是[0, 255]，一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色，255表示纯白色。0～255之间的数值表示不同的亮度（即色彩的深浅程度）的深灰色或浅灰色。因此，一副灰度图能展示丰富的细节信息，如图1所示。
background-image 属性为元素设置背景图像。 元素的背景占据了元素的全部尺寸，包括内边距和边框，但不包括外边距。 默认地，背景图像位于元素的左上角，并在水平和垂直方向上重复。
HTML页面在电脑的浏览器显示跟在手机端的浏览器显示效果是不一样的，下面写个div来示例看看。
最近，Apple公布了名为ARKit的新增强现实（AR）库。对于许多人来说，它看起来只是另一个优秀的AR库，而不是一个值得关注的技术破坏者。但是，如果你看一下过去几年的AR进展，就不应该太快得出这样的结论。
大家好，我是堪萨斯州立大学的助理教授 Sungchul Jung。我将通过游戏体验介绍我们的研究，即振动对对称和非对称沉浸式多用户的影响（All Shook Up: The Impact of Floor Vibration in Symmetric and Asymmetric Immersive Multi-user VR Gaming Experiences）。
2004 年 SIGGRAPH 上，Microsoft Research UK 有篇经典的图像融合文章《Poisson Image Editing》。先看看其惊人的融合结果（非论文配图，本人实验结果）：
文章：Cam4DOcc: Benchmark for Camera-Only 4D Occupancy Forecasting in Autonomous Driving Applications
智能手机的出现，让摄影变成了一项大众艺术，也让越来越多的人爱上「自拍」。但自拍照常常存在构图问题，比如不自然的肩膀姿势、占据一小半镜头的手臂，或者极其诡异的视角。
AI 科技评论按，本文作者成指导，字节跳动算法工程师，本文首发于知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210），AI 科技评论获其授权转载，正文内容如下：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136 代码（已开源）：https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。 01 概述 促进小目标检测的最常见和最有效的方
使用这个属性可能很简单，但它对性能的影响可以非常有效的：如果图像不出现在视口中，那么就不会发出请求，并且也不会浪费带宽。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。 原始GAN的公式为：
就如同个人计算机和智能手机在过去四十五年里（并正继续）改变了世界一样，Facebook坚信增强现实和虚拟现实将成为未来五十年里我们工作、娱乐和联结的主要方式。
流形 (manifold) 指连接在一起的区域。数学上,它是指一组点,且每个点都有 其邻域。给定一个任意的点,其流形局部看起来像是欧几里得空间。日常生活中,我 们将地球视为二维平面,但实际上它是三维空间中的球状流形。
所有的图表均占据矩形空间，少数图表占据矩形空间中的一种特殊形态-正方形。常见的正方形图表有气泡图、环形图、华夫饼图、排名图等。在使用表格矩阵制作SVG图表时，既可以把图表度量值放在值区域（表格为列，矩阵为值），也可以放在条件格式图标。
裁剪是移去部分照片以打造焦点或加强构图效果的过程。在 Photoshop 中使用裁剪工具裁剪并拉直照片。裁剪工具是非破坏性的，您可以选择保留裁剪的像素以便稍后优化裁剪边界。裁剪工具还提供直观的方法，可让您在裁剪时拉直照片。
本文分享 ACL 2021 论文『UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning』，由百度提出统一模态的预训练框架《UNIMO》、用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？
在农业、自动驾驶、航空或能源领域，预测和了解天气是十分重要的。例如，天气条件对航空和物流公司在规划最快和最安全的航线方面起着重要作用，可再生能源公司也需要根据天气预测他们在给定的一天将生产多少能源。因此，各种天气模型被开发出来并正在世界各地应用。但是这些模型通常需要关于大气和确切条件的高度具体的信息，这样使得模型对数据的需求变得非常复杂。
在这项工作中，视频中的3D姿态可以通过全卷积模型来估计，具体是在二维关键点上通过空洞时间卷积的模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签（反向投影）的半监督式训练方法。我们先从未标注视频中得到2D姿态，然后估计3D姿态和最后反向投影到输入的2D关键点。在实验中，全卷积模型相比之前state-of-arts，在Human3.6 M上平均每个关节位置误差小6mm，对应误差降低11%，模型在HumanEva-I中也有显著改进。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 将3D对象检测方法分为三类：单目图像，点云以及基于融合的方法。基于单目图像的方法。 尽管2D对象的检测已解决，并已在多个数据集中得到成功应用。但KITTI数据集对对象检测，提出了挑战的特定设置。而这些设置，对于大多数驾驶环境都是常见的，包括小的、被遮挡的或被截断的物体，以及高度饱和的区域或阴影。此外，图像平面上的2D检测，还不足以提供可靠的驱动系统。此类应用需要更精确的3D空间定位和尺寸估算。本节将重点介
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文，研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型，但本文介绍的论文更多的是从数据角度（颜色空间）来分析，也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上，改进效果十分明显。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 每个图像都在叙述一个故事！ 你想说一个什么样的故事？你准备对谁说这个故事？你准备让他们听了你的故事之后做什么事情？ 制定好计划后才能有效地通过图像传达你想要让观众了解的信息，引导他们把焦点放在你想让他们关注的地方！ 其实，我们的大脑天生就会把图像放到一个特别的顺序中。 我们可以参考这个顺序来创作和设计图像。 这样你可以让观众按照你希望的次序来关注图像中的元素。 当我们观看静止或移动的图像的时候，比如图1，我们的视线好比一个会按顺序的检查表，第一眼看哪里
Transformer在自然语言处理的几乎所有任务中占据主导地位。近年来，基于Transformer的架构如Vision Transformer(ViT)被引入到计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测和图像分割等任务中显示出巨大的前景。
【新智元导读】 机器人仅需观察人类行为就能模仿出一模一样的动作，这一机器人领域发展的长期目标最近被谷歌大脑“解锁”。在新发布的一项研究中，谷歌大脑团队介绍了他们使用自监督式学习的方法，通过多视角的时间对比网络（TCN）来实现机器人端到端模仿人类动作。另外，他们所提出的TCN模型，在图像分类上的错误率也大大地低于ImageNet-Inception。 谷歌大脑近日公布了一项新的研究成果，让机器人（机械臂）仅仅通过观察就能模仿人类动作。通过模仿人类行为来学习如何执行新的任务一直都是机器人技术的长期目标，如果凭
为了让背景居中可以用background-position: center top;
在这篇论文中，研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声，即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时，在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样，导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗，属于标签噪声；右边的图像中，草原占据了整个图像的大部分，同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置，属于背景噪声。
在这个模块中，我们将学习如何为浏览器提供一系列图像选择，以便它可以做出最佳的显示决策。srcset不是在特定断点切换图像源的方法，也不是为了将一张图像换成另一张。这些语法允许浏览器独立地解决一个非常困难的问题：无缝地请求和渲染一个适合用户浏览上下文的图像源，包括视口大小、显示密度、用户偏好、带宽和一些其他因素。
开源代码: https://github.com/megvii-research/OccDepth
1.border：<line-width> || <line-style> || <color>
这可不是只能从正面观察的二维投影，也不是计算机渲染的特效，而是真实存在于物理空间，能从任何角度观察的“立体”图像。
设置或检索是否显示对象。与display属性不同，此属性为隐藏的对象保留其占据的物理空间 如果希望对象为可视，其父对象也必须是可视的。
在本章第1节“背景样式概述”，我们已经给大家分析了在CSS中控制元素的背景样式包括背景颜色和背景图像，其中控制元素的背景图像涉及到的属性比较多，下面稍微给大家讲解一下，以便为读者理清后面的学习思路。
2022 年 1 月，扩散模型第一次吸引了我的眼球。当时我判断到将会有某些大事发生，然而却未曾预料到几个月后会出现什么：DALLE-2、Imagen、Stable Diffusion 以及其它许多模型。
目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题。
近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。在深度学习中，通过多层网络的连接，能够学习到图像的特征表示，那么两张人脸的图像，是不是可以通过深度学习判别其是否是相同的人呢？Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。最终，FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTube Faces DB数据集上，准确率为0.9512。FaceNet的主要优化点是：
由于社交媒体平台的进步，照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛，不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据，可以产生令人印象深刻的结果，如图像修复、构图、上色和美化。然而，语义图像编辑仍然具有挑战性，它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前，大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作，但是详细的文本描述常常不够准确，很难描述细粒度的物体外观。因此，需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。
image-20230720145639107css3中的坐标系，rotateX就是绕着x轴旋转，rotateY就是绕着Y轴旋转，rotateZ就是绕着z轴旋转（也就是xy平面的旋转）。 perspective属性用来设置视点，在css3的模型中，视点是在Z轴所在方向上的。 translateX,translateY表现出在屏幕中的上下左右移动，transformZ 的直观表现形式就是大小变化， 实质是 XY平面相对于视点的远近变化（说远近就一定会说到离什么参照物远或近，在这里参照物就是perspective属性）。 比如设置了 perspective 为 200px; 那么 transformZ 的值越接近 200，就是离的越近，看上去也就越大，超过200就看不到了， 因为相当于跑到后脑勺去了，你不可能看到自己的后脑勺。 （200-transformZ的值）就是视点和xy平面的距离（初始是屏幕的位置，此时transformZ的值为0）。
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：
来源：机器之心本文约3300字，建议阅读6分钟研究者提出了一种基于层级语义结构的选择性对比学习框架。 层级结构无处不在，自然界中存在「界 - 门 - 纲 - 类 - 科 - 属 - 种」这样的层级关系, 大规模自然图像数据集中也天然存在。例如，ImageNet 数据集的类别标签本身就是基于 WordNet 层级形成的, 我们总是可以「刨根问底」地找到某个类别的「父类」。举例而言，拉布拉多犬是一种犬类，而犬类又是一种哺乳动物。这就形成了拉布拉多犬 -> 犬类 -> 哺乳动物的层级关系。 近年来, 计算机视觉
这次推荐的是ios上的文章，无奈ios上的东西没接触过，权且当做开拓视野了。老规矩，原文如下：
由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制，因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强，超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里，我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度，潜在地打开了新的应用。特别是，我们利用超表面的这种强分散特性，提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比，我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行，并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明，它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。
AOI（automatically optical inspection）是光学自动检测，顾名思义是通过光学系统成像实现自动检测的一种手段，是众多自动图像传感检测技术中的一种检测技术，核心技术点如何获得准确且高质量的光学图像并加工处理。
，其中i列举了40个属性。与 inception scor相似，幂运算将值从对数域扩展到线性域，以便于比较。表3和表4表明W始终比Z具有更好的可分离性，即表明纠缠程度较小。
在之前讲到的人脸测试后，提取出人脸来，并且保存下来，以供训练或识别是用，提取人脸的代码如下：
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