原作：Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制（Attention Mechanisms）已经引起了广泛关注。在这篇文章中，我将尝试找到不同机制的共同点和用例，讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention？ 通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输入（或特征）的神经网络，它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd，特征向量为z∈Rk，a∈[0,1]k为注意向量，fφ（x）为注意网络。一
step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
对于许多任务来说，收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据，其中地面实况注释是自动生成的。不幸的是，纯基于渲染图像训练的模型往往无法推广到真实图像。为了解决这一缺点，先前的工作引入了无监督的领域自适应算法，该算法试图在两个领域之间映射表示或学习提取领域不变的特征。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，以无监督的方式学习像素空间中从一个域到另一个域的转换。我们基于生成对抗性网络（GAN）的模型使源域图像看起来像是从目标域绘制的。我们的方法不仅产生了合理的样本，而且在许多无监督的领域自适应场景中以很大的优势优于最先进的方法。最后，我们证明了适应过程可以推广到训练过程中看不到的目标类。
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
这篇有关人脸识别/分析的论文拿下了2024 IEEE CIS TETCI优秀论文奖。
盒模型是CSS的一种基础设计模式，定义了Web页面中的元素是如何被看作盒子来解析的，而每一个盒子又有不同的展示方法接下来我们将详细的介绍一下边框的高级属性：圆角边框、图像边框。
深度卷积神经网络(CNNs)在图像处理中取得了显著的效果。然而，他们的高表达能力有过度适应的风险。因此，提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。最新的CNN体系结构具有更多的参数，使得传统的数据增强技术显得不足。
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。同年的冠军是googlenet。
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作，像是对视频文件的操作：视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作：音频剪辑，音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件，格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多，本文选取一些极具代表性的操作，以代码的形式实现各个操作。
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
本文将介绍在 Canvas 中使用图像的知识，包括加载图像和处理图像中的单个像素。Canvas 的这个功能可以用来创建一些炫丽的效果。本文还将教会你一般图像处理的知识。
该论文是出自于CVPR2022关于GAN的最新文章。要知道虽然目前GAN可以在某些领域的理想条件下能够生成逼真的图像，但由于发型、服装和姿势的多样性，生成全身人体图像仍然很困难，之前的方法一般是用单个GAN对这个复杂域进行建模。
Canvas提供了开发者自定义绘图的接口，我们可以公国getContext()函数来获取绘图上下文进行绘制操作，这个函数中可以传入两个参数，其中第1个参数设置绘图上下文的类型，比较常用的是"2d"，我们也可以使用"webgl"来使用webOpenGL实现3D绘制。本篇博客主要总结2d绘制的相关方法。
地表温度作为地球环境分析的重要指标，而遥感技术作为现代重要的观测手段，使得基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。主要的地表温度反演方法有：大气校正法，单窗算法，单通道法等等。本文以2013年花溪区的遥感影像为基础，介绍用辐射传输方程法对地表温度进行反演。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。
基于参数化人体从单张RGB图像重建三维人体姿态与形状，由于图片的深度模糊性，是一个欠约束问题。由于这个问题在 AR/VR 、动作分析等领域的重要性，它引起了很多关注。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现)，查阅官方文档，并未找到完全对应上的内容。因此，下文主要偏向于实践。
前言 众所周知，Bug是线上应用极力规避但又无法避免的。对于致命的Bug，我们可以通过Crash日志进行分析；对于无法复现的Bug、特定操作步骤引起的Bug、某些版本/系统才出现的Bug，每个开发者都有自己的一套分析、定位、解决的方法。 本文以工作中遇到的几个iOS 11 Bug为例，介绍快速定位、分析、解决Bug的经验。 正文 iOS 11裁剪图片偏移问题 功能背景： 用户从本地相册选择图片，然后裁剪一个正方形区域，最后生成用户头像。 Bug描述： iOS 11的iPhone X，选择本地图片，然后
昨天晚上花了点时间，把第一期的PS作业做了。其实原理非常简单，就是将一张白色底的证件照做成蓝色底的、红色底的。因为是第一期的作业，掌握的PS技能还不是非常熟练，所以换底的时候主要使用的是橡皮擦这个工具。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
在本文中，将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上，最终提交分数为0.97115，使在最终排行榜上排名第二。
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正。
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正.
执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。
标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。
为了解决这些问题，作者提出了YOLC（You Only Look Clusters），这是一个高效且有效的框架，建立在 Anchor-Free 点目标检测器CenterNet之上。为了克服大规模图像和不均匀物体分布带来的挑战，作者引入了一个局部尺度模块（LSM），该模块自适应搜索聚类区域进行放大以实现精确检测。 此外，作者使用高斯Wasserstein距离（GWD）修改回归损失，以获得高质量的边界框。在检测Head中采用了可变形卷积和细化方法，以增强小物体的检测。作者在两个空中图像数据集上进行了大量实验，包括Visdrone2019和UAVDT，以证明YOLC的有效性和优越性。
随着网络的发展，人们对图像的需求越来越高。作为一个PHP开发者，我们在处理图像时经常会遇到一些问题，比如裁剪、缩放、加水印等。这些问题都可以通过使用图像处理库来解决。PHPImagine就是一种优秀的图像处理库。
近年来，目标检测取得了显著进展，尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器（如Faster R-CNN，YOLO，和SSD）在自然图像数据集（如MS COCO，Pascal VOC）上取得了卓越成果。然而，它们在航拍图像上的表现，在准确性和效率方面尚未达到满意水平。
我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，架构的设计以赫布理论和多尺度处理直觉为基础。我们在ILSVRC14提交中应用的一个特例被称为GoogLeNet，一个22层的深度网络，其质量在分类和检测的背景下进行了评估。
本文介绍了卷积神经网络在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等任务。同时，本文还介绍了如何使用卷积神经网络对图像中的语义信息进行建模，并针对具体任务设计相应的网络结构和损失函数。最后，本文对卷积神经网络的发展趋势和未来研究方向进行了展望。
量化深度神经网络是一种有效的减少内存消耗和提高推理速度的方法，因此适用于资源受限的设备。然而，极低位模型仍然很难达到与全精度模型相当的精度。为了解决这个问题，本文提出了可学习扩展量化 (LCQ) 作为一种新的非均匀量化方法用于 2-bit、3-bit 和 4-bit 模型量化。LCQ 联合优化模型权重和可学习的压扩函数，这些函数可以灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别。本文还提出了一种新的权重归一化技术，允许更稳定的量化训练。实验结果表明，在图像分类和目标检测任务中，LCQ 优于传统最先进的方法，缩小了量化模型和全精度模型之间的差距。值得注意的是，ImageNet 上的2-bit ResNet-50 模型达到了最高的 75.1% 的精度，并将差距缩小到 1.7% ，使 LCQ 能够进一步挖掘非均匀量化的潜力。
最近，文本到图像扩散模型已经扩展到具有布局感知的生成多个对象。这些模型可以在控制它们的空间位置的同时生成具有多个对象的图像。这种扩展有两种方法：注意力控制和迭代图像编辑。前者通过操纵UNet中的交叉注意力层，使某个区域只关注某个对象。后者生成一个初始图像，然后将另一个对象放入初始图像中。通过重复这个编辑过程，可以安排更多的对象。
位图图像数据实际上一个像素阵列，其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染，但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。
本文所描述的所有内容和算法，均未使用任何外部库，且已经在开源压缩软件PicSizer中使用
VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geometry Group, VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以 7.32% 的错误率赢得了 2014 年 ILSVRC 分类任务的亚军（冠军由 GoogLeNet 以 6.65% 的错误率夺得）和 25.32% 的错误率夺得定位任务（Localization）的第一名（GoogLeNet 错误率为 26.44%）
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性：
众所周知，人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而，对于现有的主流深度神经网络来说，仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发，一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像，以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标，我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架（MA），该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言，我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案，为特征提取提供了一种有效的方法，并防止鉴别器被过度拟合。然后，采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力，以挖掘高级语义表示。此外，还提出了一种平衡对抗性损失函数，旨在平衡训练数据，稳定训练过程。大量实验表明，所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果，并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。
Drawable在我们平时的开发中，基本都会用到，而且给大家非常的有用。那么什么是Drawable呢？能够在canvas上绘制的一个玩意，而且相比于View，并不需要去考虑measure、layout，仅仅只要去考虑如何draw（canavs）。当然了，对于Drawable传统的用法，大家肯定不陌生 ，今天主要给大家带来以下几个Drawable的用法：
最近接了个比较大的需求，需要做很多图片处理的事情，比如图片的旋转裁截拼接，各种渐变处理，文字排列，一开始光是想想就头疼。但没有办法，既然已经需求已经到手上了，那就得把它做好才行，于是便开始被迫营业，无证上岗了。
隐写术是在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。我们研究了在图像中隐藏信息的基本原理、一些方法和障碍。隐写术是有效地在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。“隐写术”这个词来自希腊语“ stegos”，意思是“封面”，“ grafia”意思是“写作”因此，隐写术被定义为“封面写作”从本质上讲，我们使用名称隐写术的每一种技术，隐藏秘密信息的东西，不会立即引起怀疑。在本
常用命令 benchmark: 测量和报告实用程序命令的性能 batch：在交互式或批处理模式中发出多个命令 convert：转换图像或图像序列，模糊，裁剪，驱除污点，抖动，临近，图片上画图片，加入新图片，生成缩略图等 identify：描述一个或较多图像文件的格式和特性 mogrify：变换一个图像或图像序列，模糊，裁剪，抖动等，Mogrify改写最初的图像文件然后写到一个不同的图像文件 composite：将多个图片组合一起 montage：从不同的图像创建一个复合图像（在一个网格中） compare：
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
原文链接 / http://ai.googleblog.com/2020/11/announcing-objectron-dataset.html
VGGNet于2014年提出，在文献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 中有详细介绍。
在偶遇FFmpeg（三）——Android集成这边文章中曾经介绍过FFmpeg和Android的交叉编译。文章中也提到过如何裁剪SO文件大小的方式。 这边文章就这个问题。进行实战。
首先，我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN（多任务级联卷积网络）的端到端方法。
引言 对于分类问题而言，一个常用的增加训练样本的方法是将训练样本随机移动一个小的位移，或者，等价的，在图像中随机取一些大的图像块。然后以这些图像块为输入训练分类模型。在测试阶段，可以采用滑窗的方法对每一个图像块进行分类，然后组合这些分类结果，得到一个置信度更高的类别标签。这种技巧被广泛运用于机器学习算法中，例如：瑞士一个研究组的文章：Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification. CVPR2012. 对于检测和定位问题，最自然（也是
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型，现在是时候深入了！在理想的世界中，深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上，我们还没有生活在理想的世界中。事实是，要使您的模型真正起作用并可靠地工作，您必须正确处理很多细节，并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况，找到可能的问题，并知道如何解决它们。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
