作者：龚靖渝， 楼雨京， 柳奉奇， 张志伟， 陈豪明， 张志忠， 谭鑫， 谢源， 马利庄
感知（模式识别）是从传感数据判断模式的存在、类别，给出结构描述和关系描述的过程。目前以深度神经网络为主的模式识别方法只解决了初级感知（检测、分类）问题，属于高级感知层面的结构和关系理解已有一些研究进展但还没有解决，而结合知识进行模式识别和理解并把结果用于决策规划则属于高级认知的范畴，是未来要加强研究的方向。 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 今年10月12日，2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式启幕，23位中外院士领衔，近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地，深入呈现人工智能学术研究，以
按难易程度进行分类：从易到难*--->*** 一、易 1、图像语义分析学习（一）：图像语义分割的概念与原理以及常用的方法 定义，算法 应用：自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断） Grouping, segmentation 1.1基于图划分（Graph partitioning）:需要用户交互操作 (1)Normalized Cut图像分割 (2)Grab cut：RGB 图像的前景和背景分别用一个高斯混合模型（Gaussian mixture model, GMM）来建模 1.2
遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验，例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet，COCO，VOC等数据集上表现很好，但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet，COCO等数据集，不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少，需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入，同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下，农林区域易受到拍摄视角，光照等造成分割对象重叠，因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略，来优化边界预测不准确的情况，使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明，本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率，具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据（图1）对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测，防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初，这些数据主要由政府机构使用。如今，蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理，产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的，即通过土地功能不同引起的颜色，亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确，但是非常耗时耗力。 图1.1：农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比，农林业遥感图像中的对象相对简单。例如，人体的图像数据看起来要复杂得多，因为它包含各种不同纹理和形状的子对象（面部，手部，衣服等）。因此，优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象（房屋，工厂，停车场等），区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域，并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术，航空航天技术，图像处理技术快速的发展，利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂，使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱，本文使用深度学习方法，在现有的的深度学习模型上训练，优化，最终提出一种一种优化后的深度学习模型，经测试，该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象，本文提出的模型主要解决如下几个难点：
计算机视觉是人工智能的“眼睛”，是感知客观世界的核心技术。进入21世纪以来，计算机视觉领域蓬勃发展，各种理论与方法大量涌现，并在多个核心问题上取得了令人瞩目的成果。为了进一步推动计算机视觉领域的发展，CCF-CV组织了RACV2019，邀请多位计算机视觉领域资深专家对“视觉的层次化处理过时了吗？”进行研讨。我们将研讨内容按专题实录整理，尽最大可能以原汁原味的形式还原观点争鸣现场，希望有助于激发头脑风暴，产生一系列启发性的观点和思想，推动计算机视觉领域持续发展。
Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。
通过上面的案例，我们可以知道只可视化显著性信息，现在关键问题是要解释网络中的大部分信息(例如70%-90%信息)。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域（本文转载自：腾讯优图实验室）。
当前，语义分割算法的本质是通过深度神经网络将图像像素映射到一个高度非线性的特征空间。然而，现有算法大多只关注于局部上下文信息（单个图像内、像素之间的位置和语义依赖性），却忽略了训练数据集的全局上下文信息（跨图像的、像素之间的语义相关性），因而难以从整体的角度对习得的特征空间进行约束，进而限制了语义分割模型的性能。
AI 科技评论按：CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研究员陈亮对此次大会收录的 PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 一文进行的解读。 随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取（ PFH, FPFH,VFH等）向高层次语义理解过渡（点云识别，语义分割）。与图像感知领
神经符号学习，目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑，但目前的研究仅将它们串联并分别优化，未能充分利用它们之间的相互增强信息。
以深度学习为代表的机器学习技术，已经在很大程度颠覆了传统学科的研究方法。然后，对于传统学科的研究人员，机器学习算法繁杂多样，到底哪种方法更适合自己的研究问题，常常是一大困扰。
至少在过去十年间，解决计算机视觉领域内各种问题的技术已经有了很大的进步，其中一些值得注意的问题有图像分类、对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。在这篇博客文章中，我将简要地解释其中的一些问题，并尝试从人类如何解读图像的角度比较这些技术。我还将把这篇文章引导到 AGI（人工智能）领域并加入我的一些想法。
选自arXiv 作者：Weiyang Liu等 机器之心编译 参与：Tianci LIU、路 本论文提出一个通用的解耦学习框架，并构建了解耦神经网络 DCNet，实验表明解耦操作可大大提高模型性能，加速收敛，提升稳健性。这篇论文已被 CVPR 2018 接收，是大会的 Spotlight 论文。 卷积神经网络（CNN）大大拓展了视觉任务的边界，如目标识别 [24, 25, 5]、目标检测 [2, 23, 22]、语义分割 [16] 等。最近，CNN 领域一个重要研究方向是：通过引入捷径连接（shortcut
今年CVPR入选论文已公布，全球共有5165篇投稿，1299篇收录，同比去年增长32%(2017年论文录取979篇)。
代码链接：https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet
AI 科技评论消息，CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇。此次，腾讯公司有超过 58 篇论文被本届 CVPR 接收，其中腾讯优图实验室 25 篇、腾讯 AI Lab 33 篇，以下便是对腾讯优图实验室 25 篇被录用论文的详细介绍。
📷 来源：量子位 本文共8300字，建议阅读10分钟。 本文从立题背景、作者思路及研究特点为你详解计算机视觉顶会论文。 一年一度的计算机视觉顶会CVPR即将召开，入选论文也陆续揭晓。 今天分享入选论文解析的是腾讯AI Lab。 在去年6篇入选之后，腾讯AI Lab今年状态更勇，总共有21篇论文入选CVPR。 以下是21篇入选论文详解： 1. 面向视频理解的端到端动作表示学习 End-to-End Learning of Motion Representation for V
End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding
实例分割是计算机视觉任务中一个重要的任务。传统的示例分割方法输入图像，并对图像的每个像素点进行预测，推断像素点所属的实例标签，并区分属于不同实例的像素点。然而，现有的方法可能会对光滑的像素点区分边界进行过度计算，导致本应当具有清晰、连续边界的实例边缘像素点被分错。为了解决这一问题，何恺明等提出了一种新的实例分割的方法，用来优化解决这个问题。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计，甚至 视频全景分割。
腾讯AI Lab共有21篇论文入选，位居国内企业前列，我们将在下文进行详解，欢迎交流与讨论。
📷 来源 | 腾讯AI实验室（tencent_ailab） 近十年来在国际计算机视觉领域最具影响力、研究内容最全面的顶级学术会议CVPR，近日揭晓2018年收录论文名单，腾讯AI Lab共有21篇论文入选。 ▌计算机视觉未来方向与挑战 计算机视觉（Computer Vision）的未来，就是多媒体AI崛起，机器之眼被慢慢打开的未来。多媒体有的时候又称为富媒体，是对图像、语音、动画和交互信息的统称。多媒体AI就是对这些所有内容的智能处理。 一份国际报告显示，到2021年，视频将占全球个人
摘要： 目前AI在图片分类方向已经做得非常优秀，有的甚至超过人类。但是，这仅仅限于模型经过已知样本的学习。令模型像人一样具有推理能力，通过已知样本可以对未知分类进行识别，这将是未来的一个主要方向，也是AI技术智能化的下一个台阶。
AI 科技评论按：CVPR 2018 日前已公布录用名单，腾讯 AI Lab 共有 21 篇论文入选。本文转载于「腾讯 AI 实验室」， AI 科技评论经授权转载。 近十年来在国际计算机视觉领域最具影响力、研究内容最全面的顶级学术会议 CVPR，近日揭晓 2018 年收录论文名单，腾讯 AI Lab 共有 21 篇论文入选，位居国内企业前列，我们将在下文进行详解，欢迎交流与讨论。 去年 CVPR 的论文录取率为 29%，腾讯 AI Lab 共有 6 篇论文入选。2017 年，腾讯 AI Lab 共有 100
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
AI 科技评论今天为大家介绍一篇被 CVPR 2021 录用的文章《A Peek Into the Reasoning of Neural Networks: Interpreting with Structural Visual Concepts》。
计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？
作者：杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按：神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDre
编译 | AI科技大本营 参与 | 孙士洁 编辑 | 明 明 【AI科技大本营按】胶囊网络是什么？胶囊网络怎么能克服卷积神经网络的缺点和不足？机器学习顾问AurélienGéron发表了自己的看法。营长将文章内容翻译如下。 胶囊网络（Capsule networks, CapsNets）是一种热门的新型神经网络架构，它可能会对深度学习特别是计算机视觉领域产生深远的影响。等一下，难道计算机视觉问题还没有被很好地解决吗？卷积神经网络（Convolutional neural networks,
AI 科技评论按：CVPR 2018 将在美国盐湖城举行。腾讯优图实验室继在 ICCV 有 12 篇论文被收录（含 3 篇口头报告）后，在今年的 CVPR 2018 上有多篇论文被录用，也凭借这一点在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中有相应展示。
新智元报道 来源：腾讯优图 编辑：江磊、克雷格 【新智元导读】即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018，腾讯优图的其中两篇入选论文，由于其较高的应用价值，受到学术界和产业界的
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
摘要 在自然语言处理（NLP）中，理清词对关系是一项的关键任务 ，在一份使用两种互补方法的文献中也强调这一点。分布式方法：其监督式的变体是目前最好的任务执行器；基于路径的方法：它只受到少许的研究关注。我们发现，改善后的基于路径的算法——其依赖的路径（dependency path）通过递归神经网络进行编码——与分布式方法相比应该能达到理想结果。然后，我们将所用方法延伸为整合基于路径的和分布式的信号，这显著地将此任务上的性能提高到了当前最佳的水平。 1.简介 在自然语言处理任务中，词对关系是非常重要的词汇语
项目地址：https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV
分享人 | 叶聪（腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师） 整 理 | Leo 出 品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 刚刚过去的五四青年节，你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏？用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片，就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片，简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持。 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计算机视觉技术？掌握这些技术需要通过哪些学习路径？ 5 月 17 日，人工智能头条邀请到腾讯云 AI 和大数据中心高级研
从 2018 年开始，就有人开始担忧算法工程师的前景，一直到如今的算法岗灰飞烟灭。
回顾 CVPR 2018 ，旷视科技有 8 篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络 ShuffleNet、语义分割的判别特征网络 DFN、优化解决人群密集遮挡问题的 RepLose、通过角点定位和区域分割优化场景文本检测的一种新型场景文本检测器、率先提出的可复原扭曲的文档图像等等。
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性，作者提出了 SegICP，这是一种用于对象识别和位姿估计的集成解决方案。SegICP 结合卷积神经网络和多假设点云配准，以实现鲁棒的像素级语义分割以及相关对象的准确实时 6 自由度姿态估计。该架构在没有初始解的情况下实现了实时的1 cm 位置误差和 小于5°的角度误差。最后在根据运动捕捉生成的带注释的基准数据集上完成了SegICP的评估。本文主要贡献如下：
机器之心发布 作者：葛云皓 本文提出了一个视觉推理解释框架 (VRX: Visual Reasoning eXplanation), 将人们容易理解的、high-level 的结构化的视觉概念作为「语言」，通过回答为什么是 A，为什么不是 B 解释神经网络的推理逻辑。VRX 还可以利用解释对网络进行诊断，进一步提升原网络的性能。 本文主要介绍了被 CVPR 2021 录用的文章《A Peek Into the Reasoning of Neural Networks: Interpreting with S
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记
图像分类，这个是计算机视觉的基础任务，主要包含通用图像分类和细粒度图像分类，其中细粒度分类，需进一步从大类中进行细分类，比如识别狗是哪个品种。
神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。这个方法出乎他们意料的是，竟然促成了一个小小的艺术
这张图清楚说明了image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentation之间的关系. 摘自COCO dataset (https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf)
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
本文分别介绍：线性回归和多项式回归、神经网络、决策树和决策森林，并分别列出了其各自优缺点，相信有助于指导我们在特定工作中选择合适的算法。
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