（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时，没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏，当然，读者会很自然地想到，既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误，那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试，好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的，而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲，既不直接、又不方便，而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上，在贾里尼
【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程，大家反响热烈，胡老师PPT内容非常翔实精彩，是学习机器学习信息理论不可多得的好教程，今天是胡老师为教程的第三部分（为第四章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三
基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem) 二项式分布(binomial distribution)
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数
噪音标注（noisy label）是机器学习领域的一个热门话题，这是因为标注大规模的数据集往往费时费力，尽管在众包平台上获取数据更加快捷，但是获得的标注往往是有噪音的，直接在这样的数据集上训练会损害模型的性能。许多之前处理噪音标注的工作仅仅对特定的噪音模式（noise pattern）鲁棒，或者需要额外的先验信息，比如需要事先对噪音转移矩阵（noise transition matrix）有较好的估计。我们提出了一种新的损失函数，
如果用一句歌词来描述QGIS的话，我想应该是：有人问我你究竟是哪里好，没见过你的人不会明了。从本篇文章开始，我将开始写一系列有关QGIS操作的文章，那么本文，就先开个好头，讲讲“图说中国人口”，这里面涉及到：1、栅格数据的配准；2、创建并编辑矢量数据；3、栅格数据的分区统计；4、简单配图与制图；5、数据的导出。本文涵盖的内容比较多，各位看官要看仔细了。
机器之心知识站与国际顶尖实验室及研究团队合作，将陆续推出系统展现实验室成果的系列技术直播，作为深入国际顶尖团队及其前沿工作的又一个入口。赶紧点击「阅读原文」关注起来吧！ 2018年初，起源人工智能研究院（IIAI, Inception Institute of Artificial Intelligence）于阿联酋首都阿布扎比成立，邵岭博士任创始 CEO 兼首席科学家。IIAI 的科学家与工程师旨在大力发展人工智能的基础研究与应用研究，设计并研发出高效智能的学习模型与方法，全面深化人工智能与医疗、智慧城市
本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel Information-theoretic Loss Function for Training Deep Nets Robust to Label Noise）》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心助理教授孔雨晴博士和北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室教授、前沿计算研究中心副主任王亦洲共同指导，由2016级图灵班本科生许逸伦、曹芃（共同一作）合作完成。
视频物体分割（Video Object Segmentation，简称 VOS)，顾名思义就是从视频所有图像中把感兴趣的物体区域完整的分割出来。为了方便大家的理解，先给出一个我们自己的视频物体分割的结果：
AI 科技评论按：深度学习的发展带给人工智能领域的影响可谓是革命性的，然而该领域目前还存在很多未解决的问题，其中就包括不可解释性等问题。而希伯来大学计算机科学家和神经学家Naftali Tishby 等人提出的「信息瓶颈」理论，则尝试来解决神经网络的一系列问题，自提出以来便一直受到 AI 界的广泛关注。IBM 研究院也开展相关研究来分析这一理论，以期能够解决神经网络中的某些问题，相关成果发表在 IBM 研究院官网博客上，AI 科技评论编译如下。
标题有些危言耸听，前几天我们也写过图灵的八卦了，他被业界奉为「人工智能之父」毋庸置疑。
基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
近日，深度学习先驱Yann LeCun接受了Gradient Podcast的采访，畅谈了他在80年代早期的AI研究以SSL的最新发展。
全球最重要计算机视觉学术会议的大奖，今年颁给了自动驾驶的大模型研究，获奖的还是国内团队。
这个工作来自于华中科技大学，发表于ICCV 2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。我们知道，基于深度学习的三维点云处理已经在近年来得到了广发关注，从先驱性的工作例如PointNet到近期的Point Transformer等。这些工作都能有效的学习点特征表示。但是，这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的，所有的操作也都集中在一个点云上，并且追求特征的描述性，力求能准确表示三维点云的局部几何结构。但是，这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐，在这个过程中，聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此，对于点特征的鲁棒性需求也很重要。为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法，或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务，例如分类、分割等，但对于匹配、配准而言应该更加适用。
MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。
场景描述：今天写的这位长者，也是位不得了的人物——香农，学界尊称他为「信息科学之父」。香农的信息论里的一些贡献，也实际影响了AI 的发展，在深度学习大行其道的今天，促生了许多实际的应用。
TLDR: 在生成式自监督学习方法成功的启发下，本文提出了一种自动化的自监督数据增强方法，结合掩码自编码器方法，用于增强基于图神经网络的协同过滤方法。
AI 科技评论按：随着机器学习系统越来越多地运用于许多重大决策中，如何对其公平性实现精细地控制已经成了我们亟需解决的问题。为解决这一问题，目前已有一些研究人员通过引入公平机器学习模型来平衡准确性和公平性，然而，一些包括公司、政府在内的机构态度不明朗甚至持与公平对立的立场，所以他们往往不会选择使用这些公平模型。在这样的环境下，斯坦福 AI 实验室的研究人员通过引入了一种新的方法，即令关注公平的有关方通过对不公平性进行具体限制来控制表示的公平性，从而对机器学习中的公平性实现可控性。斯坦福 AI 实验室发布文章介绍了这一成果，AI 科技评论编译如下。
冯 · 诺伊曼的《计算机和人脑》是人类历史上第一部将计算机和人脑相提并论的著作。这位科学巨人希望比较计算机和人脑的计算机制，为未来建立统一的计算理论打下基础。事实上，建立计算机和人脑的统一计算理论是冯 · 诺伊曼晚年研究的主要课题。他所关注的统一计算理论应该也是人工智能领域的核心问题。站在人工智能的角度，人脑是智能系统的代表，应该从人脑的计算机制得到启发，开发出未来的智能计算理论和方法。
PCB（PrintedCircuitBoard印刷电路板）是电子产品中众多电子元器件的承载体，它为各电子元器件的秩序连接提供了可能，PCB已成为现代电子产品的核心部分。随着现代电子工业迅猛发展，电子技术不断革新，PCB密集度不断增大，层级越来越多，生产中因焊接缺陷的等各种原因，导致电路板的合格率降低影响整机质量的事故屡见不鲜。随着印刷电路板的精度、集成度、复杂度、以及数量的不断提高，PCB板的缺陷检测已成为整个电子行业中重要的检测内容。其中人工目测等传统的PCB缺陷检测技术因诸多弊端已经不能适应现代工业生产水平的要求,因此开发和应用新的检测方法已显得尤为重要。
机器学习（ML）已经加速了许多科学领域的发现，是一些新产品背后的驱动力。最近，不断增长的样本量使得ML方法能够在更大的组学研究中得到应用。本章提供了一个如何使用ML对组学数据集进行典型分析的指南。同时，本章展示了一个如何根据转录组学数据（来自LINCS L1000数据集）建立一个预测药物诱发肝损伤模型的案例，涵盖了从数据探索和模型训练（包括超参数搜索）到最终模型的验证和分析的最佳实践和陷阱。重现结果的代码可在https://github.com/Evotec-Bioinformatics/ml-from-omics 获得。
【导读】上一次专知推出基于信息理论的机器学习报告，大家反响热烈，今天是胡老师提供的第二部分（为第三章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三个部分： 引言（Introduction） 信息理论基础（Basics of Informati
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
文章：A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）、超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
今天给大家介绍的是来自百度的商业智能实验室团队和 麦吉尔大学 Can(Sam) Chen发表在arxiv的预印文章《Structure-aware Protein Self-supervised Learning》。这篇文章设计了针对蛋白质结构的预训练任务，并运用双层优化和互信息捕捉序列信息和结构信息的一致性，在下游任务上取得了当前最好的结果。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
在试运营过程中，“睿知”的医生推荐准确率高达96%以上。 昨天，腾讯推出了首款医疗AI引擎“睿知”。在应用过程中，睿知能像医生那样询问患者的病情，并基于交互信息帮助患者精准找到最合适的医生。 据了解，“睿知”是腾讯医疗大数据实验室的研发成果，基于大数据打造的知识图谱，再结合AI算法模型，其能够实现对疾病和病程的预判。 其中，在知识图谱的构造上，其数据来源主要有两个，其一是权威的医学知识，包括医学教科书籍、论文及科普文章，以及各种症状体征、检验检查指标、用药治疗的疾病知识库等；其二则是实时更新的数据，包括患者
机器之心专栏 作者：王延峰、张娅 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD 无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。 近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的种类是不可穷尽的，且十分稀有，难以收
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD 无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。 近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的
刚采集的原始图像数据会经过一系列的预处理步骤。这些步骤主要是分辨并去除伪影（Artifact），或者是检验一些模型所需的假设是否成立。具体来说，有三个目的：
【导读】今天，专知很荣幸邀请到中科院自动化研究所胡包钢研究员分享他最近在国际神经信息处理会议ICONIP上做的教学报告。在这篇报告中，作者相信信息学习理论将会成为未来机器学习理论发展中更为重要的基础内容。在今年Yann LeCun教授访问中国科学院自动化所之际，作者将自己的一篇观点文章分享与他作为学术交流。深度学习近年来在各个领域取得了巨大的成功，然而深度神经网络的可解释性及其理论一直是一个问题。利用信息论来解释神经网络的文章也逐渐引起关注，比如《Deep Learning and the informat
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
使用从EEG解码的信息来实现对人工或虚拟手臂的在线控制通常是通过对不同的激活状态进行分类或与对象的不同显性动作相关的感觉运动活动的自愿调节来实现的。然而，一些研究报道了使用更自然的控制方案，例如解码想象的3D手臂运动的轨迹来移动假肢，机器人或虚拟手臂，所有方法都使用离线前馈控制方案。在该项研究中，研究人员首次尝试实现在线控制两个虚拟手臂，从而在3D空间中朝三个目标/手臂移动。使用多重线性回归，从mu,low beta, high beta, 和lowgamma EEG振荡的功率谱密度解码出想象的手臂运动的3D轨迹。研究人员在数据集上进行了实验分析，该数据集记录了三个受试者在七个会话，其中每个会话包括三个实验块:一个离线校准块和两个在线反馈块。利用虚拟武器的预测轨迹计算目标分类精度，并将其与基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的多类分类方法的结果进行了比较，该方法包括互信息选择(MI)和线性判别分析(LDA)模块。
文章：Coarse-to-fine Hybrid 3D Mapping System with Co-calibrated Omnidirectional Camera and Non-repetitive LiDAR
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
paper: https://arxiv.org/pdf/2007.11430.pdf
代码：https://github.com/USTCLH/OCC-VO.git (coming soon)
这个工作来自于牛津大学、中国香港大学、中国香港中文大学和Intel Labs，发表于ICCV2021。我们知道，Transformer在近两年来于各个领域内大放异彩。其最开始是自然语言处理领域的一个强有力的工具。后来，在图像处理领域，Transformer由于其可以感知远距离的像素，从而学习到更全面的特征表示。并且这项工具已经被应用在多个二维图像处理任务中，例如目标检测、语义分割等。而将Transformer应用于三维点云相关的任务是一个必然的趋势。由于三维点云的不规则性和密度多样性，Transformer在点云数据上甚至具有更大的潜力。实际上，在早期的工作中就已经有将Transformer应用到点云相关的任务中，例如DCP利用Transformer对源点云和目标点云的互信息进行建模，实现输入点云对的同时感知。但是，彼时的Transformer并不是一个重点。这篇Point Transformer则是将Transformer应用到点云学习的一个标志性成果，其设计了一个Point Transformer网络，并展现了其在点云点特征提取和全局特征提取的优势作用。这使得这篇论文的工作有着更广阔的应用范围和潜力，为后续很多点云相关任务的研究提供了一个有力的工具和参考。
图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
接触3D点云以后，我们通常根据Reality Capture的发展进行相应的调整，以获得更加清晰的数据集。相信很多小伙伴都还记得第一次使用激光扫描仪时，对于它的运行速度和获取3D点云结果图都有着非常深刻的记忆。
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
