这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用，思路上不算是创新。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态模型，这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来，使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识，这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调，使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起，而将不相关的文本描述和图像分开。这样，模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。
本文提出一种非常简单的极限分辨率的风格迁移框架URST，首个可以处理任意高分辨率(比如
注意力机制在CV领域取得了极大成功，比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。在该文中，作者提出一种空间金字塔注意力网络以探索注意力模块在图像识别中的角色作用。
值得注意的是，所提出的该方法在Cityscapes测试数据集上实现了51.8%的“mIoU”，展示了其在驾驶场景数据集上的强大WSSS Baseline 的潜力。在CamVid和WildDash2上的实验结果表明，作者的方法在各种数据集上具有有效性，即使数据集较小或具有视觉挑战性条件。 代码：https://github.com/k0u-id/CARB
图像到图像转化(I2I)任务旨在学习一个条件生成函数，将图像从源域转换到目标域，同时保留源域内容并迁移目标概念。
选自Google Research 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 水印在日常生活中随处可见，它是一种保护图像图片版权的机制，防止未经许可或授权的使用；而自动去水印的计算机算法的存在却可使用户轻松获取无水印图像，这是由于当前的水印技术存在一个漏洞：水印通常被一致地添加到很多图像上，这种一致性可用于反转水印的处理过程。有鉴于此，谷歌在论文《On the Effectiveness of Visible Watermarks》中针对可泛化的多图像抠图算法，提出了可使水印足够鲁棒以免被从单个图像中去除的方法，而
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
“工欲善其事必先利其器”。OpenCV实验大师工具软件( OpenCV Experiment Master Toolkit Software 简称OEMTS)是一款支持在Win10/Ubuntu/JetsonNano/Orin上部署，针对数字图像处理与计算机视觉技术方向的算法流程设计工具软件。OEMTS帮助老师更好的设计教学案例与算法演示，通过嵌入计算机视觉领域必备知识点案例教学与算子支持，保证学生的学习更加有的放矢，更好培养合格机器视觉领域的技术人才。OpenCV实验大师工具套件主要特点包括
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
受益于由于强大的生成先验，预训练的文本到图像（T2I）扩散模型在解决现实世界图像超分辨率问题中变得越来越流行。然而，由于输入低分辨率（LR）图像质量严重下降，局部结构的破坏可能导致图像语义模糊，进而导致再现的高分辨率图像的内容可能具有语义错误，从而使超分辨率性能恶化。
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。
过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
来源：机器之心本文约3100字，建议阅读10+分钟真不用来做成元宇宙？ 训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。 通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个 Block-Ne
多媒体和嵌入内容 HTML5中的音频和视频标签的使用 嵌入内容的应用，如地图、嵌入网页等
Emu Video，是一种基于扩散模型的文本到视频生成方法，可以分解步骤生成高质量的视频。
最近的一些工作表明，预训练的2D生成模型可以应用于3D生成。如Dreamfusion和Magic3D，它们利用2D扩散模型作为优化3D重构方法（如NeRF）的监督，通过得分蒸馏采样（SDS）进行优化。然而，由于这些模型仅具有2D知识，它们只能提供单视图的监督，生成的图像容易受到多视图一致性问题的困扰，其结果通常包含严重的瑕疵。
先来一张图。 本文主要援引复旦大学邱锡鹏教授的论文：NLP预训练模型综述，对预训练模型进行了一些梳理
在他们的真实描述中提供了广泛的概述。特别是，它们在生成细粒度描述方面的效力受到其固有的简洁性、简单性和多目标关注性的显著限制。此外，传统的评估指标如BLEU 和 SPICE（Brocker等人，2016）不适合评估细粒度描述，因为它们过于依赖这些粗略的真实描述，缺乏必要的粒度。
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.11087.pdf
近年来，在海量文本语料库上进行预训练的大语言模型已趋于成熟，表现出在理解、推理和生成各种开放式文本任务上的卓越能力。最近的研究聚焦于进一步利用大语言模型的强大通用性来提升视觉理解和视觉生成任务的效果，统称为多模态大语言模型。先前的工作通过将预先训练的图像编码器(例如CLIP-ViT)的视觉特征与大语言模型的输入嵌入空间对齐来执行开放式视觉QA。GILL通过将其输出嵌入空间与预训练的稳定扩散模型对齐，从而赋予大语言模型图像生成能力。虽然这些研究促进了技术进步，但在新兴能力方面，多模态大语言模型尚未取得像大预言模型那样的显著成功。
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
四. 问题：CPU 和 GPU 的 Memory 是有数据交换的，这种交换不会出问题吗？CPU 和 GPU 的计算速度一样吗？
摘要：余弦相似度是两个向量之间角度的余弦值，或者说是两个向量归一化之间的点积。一种流行的应用是通过将余弦相似度应用于学习到的低维特征嵌入来量化高维对象之间的语义相似性。在实践中，这可能比嵌入向量之间的非归一化点积效果更好，但有时也会更糟。为了深入了解这一经验观察结果，我们研究了由正则化线性模型推导出的嵌入，其中的闭式解法有助于分析。我们通过分析推导出余弦相似性如何产生任意的、因此毫无意义的 "相似性"。对于某些线性模型，相似性甚至不是唯一的，而对于其他模型，相似性则受正则化的隐性控制。我们讨论了线性模型之外的影响：在学习深度模型时，我们采用了不同的正则化组合；在计算所得到的嵌入的余弦相似度时，这些正则化组合会产生隐含的、意想不到的影响，使结果变得不透明，甚至可能是任意的。基于这些见解，我们提醒大家不要盲目使用余弦相似度，并概述了替代方法。
Diffusion模型的最新进展在许多生成任务中树立了一个令人印象深刻的里程碑。诸如DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion（SD）等引人瞩目的工作，引起了学术界和工业界的极大兴趣。
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
我的毕设选题是：基于孪生网络的苹果外观品质分级系统研究。以前只是粗略的了解过孪生网络，没有系统学习过，所以现在重新完整的学习一遍孪生网络，学习内容分为两个blog，一篇是理论内容，一篇是代码实操。
最近，来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种全新的基于提示学习的方法——DreamDistribution。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 图片素材网站为了保护版权，通常要将图片打个水印。 但最近，谷歌的研究人员发现了一种新算法，可以轻松批量将显性浮水印移除。 研究的相关论文已经在7
从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2，文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。
1.Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院信息工程研究所、北京航空航天大学、中山大学共同提出了3D场景编辑方法——CustomNeRF，同时支持文本描述和参考图像作为3D场景的编辑提示，该研究成果已被CVPR 2024接收。
对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。对抗样本的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大化性能，如果特征受到干扰，那么将造成模型误分类，可能导致灾难性的后果。对抗样本的非正式定义：以人类不可感知的方式对输入进行修改，使得修改后的输入能够被机器学习系统误分类，尽管原始输入是被正确分类的。这一修改后的输入即被称为对抗样本。下图阐明了这一概念：
Understanding Convolution for Semantic Segmentation https://arxiv.org/abs/1702.08502v1 模型 https://goo.gl/DQMeun
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】为了应对多模态假新闻，本文提出检测并定位多模态媒体篡改任务（DGM）。与现有的单模态DeepFake检测任务相比，DGM不仅判断输入图像-文本对的真假，也尝试定位篡改内容（例如图像篡改区域和文本篡改单词）。 由于如Stable Diffusion等视觉生成模型的快速发展，高保真度的人脸图片可以自动化地伪造，制造越来越严重的DeepFake问题。 随着如ChatGPT等大型语言模型的出现，大量假本文也可以容易地生成并恶意地传播虚假信息。 为此，一系列单
报告地址： https://github.com/Stability-AI/generative-models/blob/main/assets/sdxl_report.pdf
神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。
机器之心发布 机器之心编辑部 清华大学和字节跳动智能创作语音团队业内首次提出神经网络配音器，让 AI 根据配音脚本，自动生成与画面节奏同步的高质量配音。 影视配音是一项技术含量很高的专业技能。专业配音演员的声音演绎往往让人印象深刻。现在，AI 也有望自动实现这种能力。 近期，清华大学和字节跳动智能创作语音团队业内首次提出了神经网络配音器（Neural Dubber）。这项研究能让 AI 根据配音脚本，自动生成与画面节奏同步的高质量配音。相关论文 Neural Dubber: Dubbing for Vid
真相可能让你大跌眼镜，第二行的帅哥美女都是AI根据第一行的灵魂画作想象出来的。神奇的是AI能准确地识别出潦草的笔触画出的发型、眉毛、眼神、脸部轮廓，甚至是嘴巴的张合和笑容，还有胡子的分布，没有画出的耳朵就用头发遮住，可以说完美地抓住了草图中的所有关键信息。如果这个AI听得懂语言的话，或许会让罪犯画像师担心自己的饭碗。
Geoffrey Hinton 是谷歌副总裁、工程研究员，也是 Vector Institute 的首席科学顾问、多伦多大学 Emeritus 荣誉教授。2018 年，他与 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因对深度学习领域做出的巨大贡献而共同获得图灵奖。
当前主流的视觉语言模型（VLM）主要基于大语言模型（LLM）进一步微调。因此需要通过各种方式将图像映射到 LLM 的嵌入空间，然后使用自回归方式根据图像 token 预测答案。
目标跟踪是计算机视觉的基本任务之一，近年来随着大量跟踪数据库如OTB,VOT,LASOT,GOT10K的提出，以及VOT比赛的推广，单目标跟踪领域迅速发展。而这其中siamese跟踪算法由于其在速度和精度之间很好的平衡而逐渐成为单目标跟踪研究中最火的方向。然而在今年之前，siamese跟踪算法仍然是只是基于浅层的AlexNet，深层网络不但没有帮助反而会使效果下降。在CVPR19中，我们通过对网络结构属性的分析，提出网络padding, 感受野, 特征输出大小，stride是影响加深网络的关键。进而我们提出了适用于跟踪siamese网络的crop-in-residual模块，通过堆积模块加深网络，使深层siamese网络在跟踪上效果有了显著提高。本次分享会上我们：
给你一首曲子的音频和一件乐器的 3D 模型，然后问你这件乐器能否演奏出这首曲子。你可以通过听觉来辨认这首曲子的音色，看它是钢琴曲还是小提琴曲又或是来自吉他；同时用视觉识别那是件什么乐器。然后你就能得到问题的答案。但语言模型有能力办到这一点吗？
本文提出了一个用于解决 few-shot 学习中的弱特征表征问题的新方法。研究人员观察到，通过嵌入补丁特征来建立support和query实例之间的联系的方法存在一个问题，即这局部补丁之间存在语义不匹配（前景/背景），因为目标对象的位置和大小不固定。这些不匹配会导致不可靠的相似度置信度，并且复杂的密集连接会加剧这个问题。
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