【导读】 Keras作者、谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习R语言实战书籍（预计2018年1月出版）《Deep Learning with R》介绍深入学习使用R语言和强大Keras库，详实新颖。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习深度学习的数据科学家和R语言从业者，从实战角度出发带你用R语言快速上手深度学习方法，是R语言开发者不得不看的深度好文。随书同时提供代码，可以让你动手调试改进。 专知最近报道 Chollet 最新深度学习Python教程，详情
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
Ultralytics最近在围绕其名称的争议中推出了YOLOv5。就上下文而言，约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon）创建了YOLO（您只看一次）的前三个版本。此后，Alexey Bochkovskiy在Darknet上创建了YOLOv4，与以前的迭代相比，它拥有更高的平均精度（AP）和更快的结果。
翻译自 Container Security 101: A Guide to Safe and Efficient Operations 。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
应用程序的容器化涉及将应用程序代码及其依赖项（所需的库，框架和配置文件）打包在虚拟容器中。这种方法有助于可移植性，并且可以在各种计算环境和基础架构中一致地运行，而不会降低效率。
“一行代码竞赛”是每年 Wolfram 技术大会的传统！两周前，在美国香槟总部，我们挑战参会者用 128 个字符或更少的 Wolfram语言代码来展示非凡的效果。我们重来都没有失望过，并且惊叹他们用我
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 加州大学欧文分校的这项研究，让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。 在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。 图源：flir.com 不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。 研究共同一作、加州大学欧文分校工程师、外科医生和视觉科学家 Andrew
为了解决文字描述中含有多个目标的问题，本文提出了一个利用对话提供更多的额外信息。因为通常一个文本描述是不能够捕获图片中所有的细节信息而且模型也不能够知道图像中的目标对应了描述中的哪一个单词。 仅从效果
机器之心报道 机器之心编辑部 DINOv2 无需微调就能用于多种视觉任务。 在开源了「分割一切」的 SAM 模型后，Meta 在「视觉基础模型」的路上越走越远。 这次，他们开源的是一组名叫 DINOv2 的模型。这些模型能产生高性能的视觉表征，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等下游任务。 这组模型具有如下特征： 使用自监督的方式进行训练，而不需要大量的标记数据； 可以用作几乎所有 CV 任务的骨干，不需要微调，如图像分类、分割、图像检索和深度估计； 直接从图像中学习特征，而不依赖文本描
选自arXiv 作者：Haichao Zhang等 机器之心编译 参与：王淑婷、路 近日，百度的研究者提出了一种交互式语言学习新方法，可通过会话游戏的方式帮助智能体学习语言，并使其具备单次概念学习的能力。目前该研究的论文已被 ACL 2018 大会接收。 语言是人类最自然的交流方式之一，通常被视为人类智能的基础。因此，对智能体来说，能够使用语言与人类进行交流至关重要。深度神经网络监督训练虽然在语言习得方面取得了令人欣慰的进展，但其在获取训练数据统计信息方面还存在问题。并且，它对新场景缺乏适应性，难以在避免低
引力透镜效应是指空间中一个遥远天体的图像（如星系）被大质量天体的引力扭曲和放大，例如一个星系群在一个较小、遥远天体的前面就会引发这种效应。这种有用的现象能帮助科学家发现太阳系外行星、了解星系进化、找到超亮星系、探测黑洞，还证明了爱因斯坦的理论是正确的。但分析受引力透镜影响的图像需要研究人员将真实图像与模拟图像进行比较，所以用时很长。分析一个引力透镜效应就可能就需要几周或几个月的时间。 但是美国斯坦福大学的研究人员利用斯坦福直线加速器中心（SLAC）的粒子加速器已经找到了一种方法，可以将这个时间缩短到
量子计算作为一种新的计算框架，采用了以超导、离子阱等物理体系的新语言来描述我们传统中所理解的矩阵运算。不同于传统计算机中的比特（经典比特）表示方法，量子计算的基本单元被称为量子比特。我们可以通过一个布洛赫球的模型来理解二者的区别：
视觉识别是当前计算机视觉、模式识别乃至人工智能领域最重要、最活跃的研究领域之一。
标题：Augmenting Visual Place Recognition with Structural Cues
机器之心报道 编辑：杜伟 加州大学欧文分校的这项研究，让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。 在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。 图源：flir.com 不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。 研究共同一作、加州大学欧文分校工程师、外科医生和视觉科学家 Andrew Browne 表示，「世界上很多地方都以人
利用图像进行精确3D场景重建是一个存在已久的视觉任务。由于单图像重建问题的不适应性，大多数成熟的方法都是建立在多视角几何之上。当前SOTA单目度量深度估计方法只能处理单个相机模型，并且由于度量的不确定性，无法进行混合数据训练。与此同时，在大规模混合数据集上训练的SOTA单目方法，通过学习仿射不变性实现了零样本泛化，但无法还原真实世界的度量。本文展示了从单图像获得零样本度量深度模型，其关键在于大规模数据训练与解决来自各种相机模型的度量不确定性相结合。作者提出了一个规范相机空间转换模块，明确地解决了不确定性问题，并可以轻松集成到现有的单目模型中。配备该模块，单目模型可以稳定地在数以千计的相机型号采集的8000万张图像上进行训练，从而实现对真实场景中从未见过的相机类型采集的图像进行零样本泛化。
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先，作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像，然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型，将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物，具有较好的精度和实时性。
1.Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
大数据文摘作品 作者：Mickey 人类对于某人是黑人、亚洲人还是白人的判断主要来自于某些外貌特征：皮肤、头发、眼睛这类外在体征，但是，如果仅从一个人的胸部X光片、肢体CT扫描和乳房X光片等影像资料，就能判断出他/她的种族，你相信吗？ 当然不，毕竟连最专业的医学影像专家都无法识别。不过最近，根据麻省理工学院的一项研究，经过训练的人工智能可以有效识别这些没有被标注的X光片的主人，到底是黑人、黄种人还是白人，准确率达到90%以上，即使这些图像是损坏、裁剪和噪声的医学影像，而这一点通常是临床专家无法做到的。 并且
“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。
对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的模型：
在过去的十年中，深度学习系统在许多人工智能任务中已被证明非常成功，但是它们的应用范围很狭窄。例如，一个经过训练可以识别猫和狗的计算机视觉系统，仍将需要大量训练才能开始分得清鲨鱼和海龟。
深度估计，就是获取图像中场景里的每个点到相机的距离信息，这种距离信息组成的图我们称之为深度图，英文叫Depth map。
本文介绍了单样本学习，并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习，而孪生神经网络可以用于人脸识别任务，通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型，并说明了如何选择用于训练模型的图片。
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因，不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。
代码：https://github.com/SharifElfouly/vehicle-speed-estimation
上一篇给大家介绍了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，这一篇我将继续分享深度学习在分割上的应用。
选自arXiv 作者：Shangzhe Wu等 机器之心编译 编辑：陈、杜伟 在 CVPR 2020 最佳论文中，牛津大学 VGG 团队的博士生吴尚哲（Shangzhe Wu）等人提出了一种基于原始单目图像学习 3D 可变形对象类别的方法，且无需外部监督。近日，该团队又提出了通过单目视频的时间对应关系来学习可变形 3D 对象，并且可用于野外环境。 从 2D 图像中学习 3D 可变形对象是一个极其困难的问题，传统方法依赖于显式监督，如关键点和模板。但是，当这些对象不在实验室等可控环境中时，传统方法会限制它们
项目地址：https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV
从视觉图像估计场景中完整的几何结构和语义信息对于认知和理解至关重要。为了在人工智能系统中实现这种能力，论文提出了VoxFromer，一个基于Transformer的语义场景补全(SSC，Semantic Scene Completion)框架，可以仅从二维图像中预测空间中的体素占据和类别信息。VoxFromer的框架采用两阶段设计，首先从深度估计得到一组稀疏的可见和占据的体素查询，然后进从稀疏体素生成密集的三维体素。
选自towardsdatascience 作者：Firdaouss Doukkali 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章简要介绍单样本学习，以孪生神经网络（Siamese
手动着色黑白视频是需要大量劳动力且繁琐的过程。 但是现在，由NVIDIA研究人员开发的一种新的基于深度学习的算法有望使这个过程变得更加容易，新的框架允许视觉艺术家简单地着色场景中的一个帧，并且AI可以实时地将场景的其他部分着色。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】一年一度的计算机视觉顶会CVPR 2023放榜了！ 刚刚，CVPR 2023发文称： 今年，我们收到了创纪录的9155份论文（比CVPR2022增加了12%），并录用了2360篇论文，接收率为25.78%。 据统计，CVPR的投稿量在2010-2016的7年间仅从1724增加到2145。 在2017年后则迅速飙升，进入快速增长期，2019年首次突破5000，至2022年投稿数已达到8161份。 可以看到，今年提交了共9155份论文确实创下了
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 如下所示，输入图像为： 输出： 总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。 仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的
总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。
原文 ： https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
GPT-4V 于 2022 年接受训练，具有独特的理解图像的能力，而不仅仅是识别物体。它查看来自互联网和其他来源的大量图像，类似于在阅读标题时翻阅巨大的相册。它理解上下文、细微差别和微妙之处，使其能够像我们一样看待世界，但具有机器的计算能力。
hydra是著名黑客组织thc的一款开源的暴力破解密码工具，功能非常强大，kali下是默认安装的，几乎支持所有协议的在线破解。密码能否破解，在于字典是否强大。本文仅从安全角度去讲解工具的使用，请勿用于非法用途。
【新智元导读】没有什么能阻挡我们对高清无码大图的向往。在ICML2018上，英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise，能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音，几乎能完美复原，而且渲染时间是毫秒级。
作者：Zhaoxi Chen, Guangcong Wang, Ziwei Liu
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
张量处理单元（TPU）是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。
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。
先来介绍一下ChatGPT。ChatGPT是美国硅谷初创公司OpenAI推出的一种人工智能技术（AI）驱动的自然语言处理工具。
据外媒报道，近日摄像头传感器供应商索尼和豪威科技已获得美国许可，可继续向华为供应图像传感器。不仅如此，报道中还提到，还有多家芯片厂商正在申请向华为供货，比如高通、联发科、SK海力士等。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
