HEVC 标准实现了参考图像信息和运动矢量预测理念，提供了最佳的帧间预测质量。这包括以 1/4 像素的精度指定预测矢量、使用单向和双向预测、自适应地改变被预测图像区域的形状和大小、创建长参考帧列表（多达 15 个元素），以及使用运动矢量预测算法，从而只将有关差分矢量 (mvd) 的信息添加到编码流中。这一切是如何实现的呢？让我们一探究竟。
目前机器人相关研究主要是设计机械臂来抓住特定形状的物体，但是很少有抓住可变形状物体(deformable objects)的相关研究。
从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注：prompt。这段时间，我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现，但多数还是以 NLP 为主。那么，除了 NLP，prompt 还能用到其他领域吗？对此，清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是：当然可以。
大多数用于检测人工智能生成图像的深度学习方法取决于生成图像的方法，或者取决于图像的性质/语义，其中模型只能检测人工智能生成的人、脸、汽车等特定对象。
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断，Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
根据图像其局部的像素联系较为紧密，距离较远的像素相关性较弱，这一合理的假设，CNN认为每个神经元没有必要对整个的全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后接下来的隐含层中再对局部的信息综合起来，这样就提取成了一个新的保留了原来主要特征的图像。
其中，左侧是Robert算子的X方向梯度、右侧是Y方向梯度。 自定义Robert算子实现如下：
本文分享论文『CPT: Colorful Prompt Tuning for Pre-trained Vision-Language Models』，由清华刘知远团队提出跨模态预训练 Prompt Tuning（CPT）刷爆少样本REC任务！
上一篇介绍了一个游戏运行的最基本结构，本篇开始根据一个具体的游戏，做一个游戏关卡。下面要做的是一个叫“推麻将”的桌面玩法。现在介绍一下这个玩法的具体内容：
昨天，网友taki0112在Reddit论坛发布了一份简单易用Tensorflow代码集合，不到一天之内引发高赞。
我在今年年初离开 YOLO 加入了一家在流媒体领域具有极深积累的小公司，负责视频群聊 SDK 的开发工作，YOLO 是一款直播 APP，我常戏称这是从技术下游（SDK 使用方）跑到了技术上游（SDK 提供方）。不过事情当然不是这么简单，经过长期的思考和探讨，我最终确认：实时多媒体领域，更宽泛一点来讲，实时视觉、感知的展现，在未来极长一段时间内都存在很大的需求，也存在很大的挑战，所以这将是我长期技术积累的大方向。
事实上，必须先读入数据后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9秒，那么没过1s，GPU都会有0.1s无事可做，大大降低了运算的效率。
本文介绍了Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN），是一种用于语义分割的全卷积网络。FCN的主要思想是将传统的卷积神经网络（CNN）结构修改为全卷积网络（FCN），从而在进行像素级别的语义分割任务时能够直接对输入的任意尺寸图像进行处理。FCN通过将输入图像映射到多个特征图上来提取图像的特征，并通过反卷积操作来将特征图扩展到与原始图像相同的大小。这种方法能够有效地利用图像中的上下文信息，并且可以处理任意大小的图像。实验结果表明，FCN在语义分割任务上表现良好，相比其他传统的方法有更好的性能。
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
转载来源: https://www.cnblogs.com/Roboduster/p/16695083.html
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络（DNN）的基本理论，关于这些介绍请参考以下推送： 为什么要有深度学习？系统学习清单 深度学习|神经网络模型
vsync可以由底层HardWare提供经由Display发送，当底层Hardware不能提供时也会发送vsync信号到Display。vsync屏蔽了底层Hal，使得没有Vsync的硬件也可以使用。
（本文基本逻辑：视频编码的理论基础是什么 → H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构 → H.265 的编码工具及改进 → H.266 的编码工具及改进）
Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的HTTP服务器和反向代理，以及IMAP / POP3代理服务器。 Nginx
Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的HTTP服务器和反向代理，以及IMAP / POP3代理服务器。 Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。很多高知名度的网站都使用 Nginx，如：Netflix，GitHub，SoundCloud，MaxCDN 等。
某日，Jacob分享了一份Spotify（一个音乐服务商）的Power BI报告，如下图所示。界面中的环形图和日历吸引了我。环形图使用内置视觉对象新卡片图可以实现，日历使用内置矩阵也能实现吗？答案是肯定的。
全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商之一的Teradata， VP Atif Kureishy 预言人工智能的未来，是机器人和计算机视觉的双巨头时代。因为可供CV大展拳脚的领域，太多了。
表面裂缝检测是监测混凝土结构健康的一项重要任务。如果裂纹发展并继续扩展，它们会减少有效承载表面积，并且随着时间的推移会导致结构失效。裂纹检测的人工过程费时费力，且受检验人员主观判断的影响。在高层建筑和桥梁的情况下，手动检查也可能难以执行。在这篇文章中，我们使用深度学习来构建一个简单但非常准确的裂缝检测模型。此外，我们在现实世界的数据上测试了模型，发现该模型在检测混凝土和非混凝土结构示例道路中的表面裂缝方面是准确的。该代码在Github上的链接上开源。
选自arXiv 机器之心编译 参与：朱乾树、蒋思源 斯坦福视觉与学习实验室与加州大学提出神经任务编程（NTP），它可以将指定任务作为输入，并递归地将该任务分解成更精细的具体子任务而进行学习。 论文地址
作者 | 王红成，中国海洋大学-信息科学与工程学院-计算机技术-计算机视觉方向研究生，研二在读，目前专注于生成对抗网络的研究
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
HEVC标准所实现的视频编码系统被分类为基于块的混合编解码器。“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。在预测良好的情况下，差分（残差）信号包含的信息明显少于原始图像，这为压缩提供了保障。然而，这只是消除冗余的一种方法。HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。还应当注意，帧内预测效率在很大程度上决定了整个编码系统的效率。现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供的帧内预测的方法和算法的主要思想。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 抠图，一直是一件体力活，它需要大量的操作与时间。而传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景，并在小数据集上完成，而这就造成了传统算法的局限性。在 Ado
第一个被广泛接受的视频压缩标准MPEG-2于1996年被采纳，随后数字卫星电视得到了快速发展。下一个标准是MPEG-4 part 10（H.264/AVC），它提供了两倍的视频数据压缩率。它于2003年被采纳，导致了DVB-T/ C systems、互联网电视的发展以及各种视频共享和视频通信服务的出现。从2010年到2013年，联合视频编码联合协作小组（JCT-VC）积极致力于创建下一个视频压缩标准，开发者称之为高效视频编码（HEVC）；它实现了数字视频数据压缩率的两倍增长。这一标准于2013年获得批准。同年，由谷歌开发的VP9标准被采纳，据称在视频数据压缩率上不逊于HEVC。
有一个Gif图片，我们想要获取它的总帧数，超过一定帧数的图片告知用户不可上传，在服务端有很多现成的库可以使用，这种做法不是很友好，前端需要先将gif上传至服务端，服务端解析完毕后将结果返回，大大降低了用户体验。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
原标题 | CONTRIBUTE Detection of Surface Cracks in Concrete Structures using Deep Learning
两个指标将维度切割成四块，每块的面积大小表示数据大小。近日在麦肯锡官网又看到一种新的表现方式，方块变成了气泡：
直接上代码，kaiming初始化真的猛。与LeNet相比，这里的主要变化是使用更小的学习速率训练，这是因为网络更深更广、图像分辨率更高，训练卷积神经网络就更昂贵。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟图像生成在过去几年中取得了长足的进步。 每年数以百万计的人都热切地等待着新一代神奇宝贝的发布。尽管收藏不断增加，但目标始终如一——Gotta Catch 'Em All！ 作为一个狂热的神奇宝贝粉丝和人工智能爱好者，我曾多次尝试将两者融合都失败了。几年前，由于生成对抗网络 (GAN) 的出现，当图像生成开始蓬勃发展时，我尝试使用当时最先进的模型人工生成 Pokémon 图像。首先看看失败的作品。 随着图像生成领域的进步，可以生成的神奇宝贝的质
还记得我们上次分享的使用DALL-E生成神奇宝贝的文章吗，这次Reddit的网友又给出了效果更好的版本。
国外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞，可以用图片伪装的方式传输一份“加密”文件，前提是不超过3MB。
想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。
本篇文章提出了叠加生成对抗网络（StackGAN）与条件增强，用于从文本合成现实图像，被2017年ICCV（International Conference on Computer Vision）会议录取。
VR是借助一系列体感设备，通过计算机技术模拟人的感官，形成虚拟世界，达到身临其境的一种技术解决方案。GPU是VR 的关键技术之一。
2020年，为了让更多人学习机械臂知识，我们推出了世界上最小的6轴机器人手臂：myCobot，之后陆续推出码垛机械臂mypalletizer，小六轴mechArm，双臂myBuddy。将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。
明明下载的是一张图片，只需修改后缀名，图片就变成了一首歌，一串 Python 代码？
与屏幕刷新相关的有很多，比如刷新流程，屏幕缓存，周期刷新，vsync信号，SurfaceFlinger。
越来越多的零售商正求助于人工智能来解决问题和优化业务，以寻求制定更好的计划，同时希望帮助购物者更快找到产品的电子商务经理。到2022年，全球零售商在人工智能上的年度支出预计将达到73亿美元。
差不多去年的时候，发布了一些旨在支持容器工作负载（container workload）的新文件系统类型。PuzzleFS是Ariel Miculas在2023年Kangrejos聚会上提出的一个新的选手，但它具有一些自己的特点，包括一种新颖的压缩机制和使用Rust编写的实现。
选自Apple 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 苹果首次将深度学习应用于人脸识别是在 iOS 10 上。通过 Vision 框架，开发者现在可以在 App 中将该技术与其他很多计算机视觉算法进行整合。为了保护用户隐私，保证有效运行，苹果在开发这个框架的过程中克服了大量挑战。本文旨在探讨这些挑战，并介绍人脸识别算法。 简介 通过 CIDetector 类，苹果首先借助核心图像（Core Image）框架中的公共 API 公开了人脸识别技术。这个 API 同样也用在苹果 App 中，比如 Photos。最早
在上一篇文章python3 爬虫学习python爬虫库-requests使用方法详细介绍中我们介绍了使用requests的使用方法
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