论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.12156v1.pdf
文章：maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework
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。
1.DiffusionEngine: Diffusion Model is Scalable Data Engine for Object Detection
最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。
---- 新智元报道 编辑：Joey 桃子 【新智元导读】近日，DeepMind提出了一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 AI又进阶了？ 而且是一张图生成连贯30秒视频的那种。 emm....这质量是不是有点太糊了 要知道这只是从单个图像（第一帧）生成的，而且没有任何显示的几何信息。 这是DeepMind最近提出的一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 简单讲，就是用Transframer来预测任意帧的概率。 这些
所以作者认为在训练设置中，单标签注释和有效的多标签图像之间的不匹配是同样的问题。使用单标签注释，图像的随机裁剪可能包含与真值完全不同的目标，在训练过程中引入噪声甚至不正确的监督。因此，作者用多标签重新标记ImageNet训练集。
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
随着深度学习的进一步发展，我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析，AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
IBM，特拉维夫大学和以色列理工学院的科学家设计了一种新颖的AI模型：标签集操作（LaSO）网络，用于组合成对的带标记的图像示例，以创建包含种子图像标记的新示例。未来LaSO网络可用于增加缺乏足够的真实数据的语料库。
Lyft iOS 工程师 Max Husar 解释说，向用户提供及时更新是改善移动体验的关键，尽管这将增加开发范围和工作量。为了在灵活性、可靠性和可重用性之间取得平衡，Lyft 的工程师使用 iOS ActivityKit 将动态内容添加到他们的应用程序中。
机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测，2023年，人工智能市场将达到5000亿美元，2030年将达到15971亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
目前大型预训练模型已经在不同领域显示出了显著的零样本泛化能力：从零样本图像生成、自然语言处理到机器推理、动作规划。这些模型使用来自互联网的大型数据集进行训练，这些数据集的规模通常达到数十亿。
人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。然而，数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型，而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来，由于深度神经网络的架构和训练的快速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中，我们将介绍基本的神经网络，以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
作者：Peter R. Florence、Lucas Manuelli、Russ Tedrake
计算机在表示多结果的分类时，使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。
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
本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的数据结构；另一方面，Tensor又与普通的数据结构不同，具有一个极为关键的特性——自动求导。今天，本文就来介绍Tensor这一数据结构。
【新智元导读】 中国科学院自动化研究所的研究团队提出了一种令人既兴奋又恐慌的大脑黑科技——读脑术算法。“新提出的技术有效克服了这个领域的一系列难点，能够更加精确地读懂人类大脑信号，还原出人眼所看到的
OpenAI最近训练了一个名为DALL·E的神经网络，该神经网络通过文本描述为自然语言可表达的各种概念创建图像。
标题：MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving Camera
图灵奖得主Geoffrey Hinton在2017年提出了这种全新的深度学习方法，以期挑战CNN“天命之子”的地位。
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
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
GPUImage框架是一个获得BSD许可的iOS库，可让您将GPU加速滤镜和其他效果应用于图像，实时摄像机视频和电影。与Core Image（iOS 5.0的一部分）相比，GPUImage允许您编写自己的自定义过滤器，支持部署到iOS 4.0，并且具有更简单的界面。但是，它目前缺少核心图像的一些更高级的功能，例如面部检测。
（VRPinea 11月9日讯）今日重点新闻：谷歌最新AR/VR专利提出单个RGBD摄像头进行体三维捕捉，可用于生成非常高质量的人类体三维重建；Steam即将上线Playtest功能，旨在使每个人都可以更容易地进行游戏测试；法定代表人冯宝伦被限制高消费，小霸王申请破产重整。
计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
标题：Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion
设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构，创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建，并减少了对手工组件的需求。
从 2017 年开始，fast.ai 创始人、数据科学家 Jeremy Howard 以每年一迭代的方式更新“针对编程者的深度学习课程”（Practical Deep Learning For Coders）。这场免费的课程可以教大家如何搭建最前沿的模型、了解深度学习的基础知识。直到今年已经是第三个年头了。
1.PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU
设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。
作者 | Tamar Rott Shaham Technion、Tali Dekel Google Research 、Tomer Michaeli Technion
利用结构化场景图生成图像，能够明确解析对象与对象之间关系，并可生成具有多个可识别对象的复杂图像。 AI 科技评论按：近日，李飞飞的学生 Justin Johnson 在 arXiv 上传了一篇论文：I
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
什么是计算机视觉？为什么值得我们花时间去了解？它是怎么工作的？什么样的应用程序有商业价值？今天我们就一起来看看这个问题吧。
AiTechYun 编辑：Yining 今天我们来看看OpenCV的深度神经网络模块。如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体，但完全不知道深度学习如何工作，也不知道如何
今天我们来看看OpenCV的深度神经网络模块。如果你想要释放神经网络的awesomeness来识别和分类图像中的物体，但完全不知道深度学习如何工作，也不知道如何建立和训练神经网络了，那么我有好消息告诉
位图，亦称为点阵图像或绘制图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。扩大位图尺寸的效果是增大单个像素，从而使线条和形状显得参差不齐。然而，如果从稍远的位置观看它，位图图像的颜色和形状又显得是连续的。 提到SVG，我想大多数人的第一印象是矢量缩放。是的，SVG是制作Logo、图标及按钮的理想选择。和位图不同，SVG可以在不失真情况下进行任意的缩放。同时，和传统Web字体不同的是，SVG可以使用多种颜色、渐变甚至
Adobe Research和英属哥伦比亚大学的研究人员发现，使用INVE（交互式神经视频编辑），只需在单帧上“画笔涂鸦”，就能自动应用改动到整个视频中。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.07034.pdf
1.PIXART-δ: Fast and Controllable Image Generation with Latent Consistency Models
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