上文中我们通过 ImageReader 获取到 Camera2 预览的 YUV 数据，然后利用 OpenGLES 渲染实现相机预览，这一节将利用 GLSL （OpenGL 着色器语言）基于不同的着色器实现多种基础滤镜。
涉及知识点： vue动态绑定class 动态绑定class失效时使用行内样式 uvue的image图片不显示问题 源码： <view class="gui-comments-imgs gui-flex gui-rows gui-wrap" v-if="item.enclosures"> <vi
CSS Viewport units(视口单位)在过去几年已经出现了，随着时间的推移，越来越多的开发人员开始使用它们。它们的好处在于为我们提供了一种不需要使用J avaScript 就能以动态的方式调整大小的方法。而且，如果它失效，也有很多备用方案。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第7篇，介绍视觉设计（Visual Design）。
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容。
像ChatGPT成功抢了Claude的头条一样，这一次，谷歌核弹级大杀器Gemini 1.5才推出没几个小时，全世界的目光就被OpenAI的Sora抢了去。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布一篇文章，总结了近年来目标检测的各种方法。目标检测可谓是近年来计算机视觉领域热门的研究领域，也具有广阔的应用前景，如自动驾驶等。本文首先系统解释了图像分类和
2月16日，美国人工智能公司OpenAI发布了首个视频生成模型Sora。不同于此前许多AI大模型文生图或视频时，会出现人物形象前后不一致等问题，此次OpenAI展示的Sora生成的视频中的主角、背景人物，都展现了极强的一致性，可以支持60秒一镜到底，并包含高细致背景、多角度镜头，以及富有情感的多个角色，可谓是相当的“炸裂”。甚至有不少人疾呼，传统视频制作行业将会被“革命”！
OpenAI Sora文生视频模型一经亮相再次沸腾了整个AI 圈，也是ChatGPT掀起GenAI热潮时隔一年后，OpenAI再次史诗级的更新。随后，OpenAI公布的技术综述[文献1]： 视频生成模型作为世界模拟器，更是充分展现了其勃勃雄心，这无疑为AI领域注入了新的活力与期待。
Photoshop是一款应用广泛的图像处理和编辑软件，其中的裁剪工具是其中的一个重要功能。本文将以Photoshop裁剪工具为探讨对象，深入介绍其功能和使用方法。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/learn-the-best-css-tricks-in-10-minutes-cfeb37489ae3
Mesh Filter 组件包含对网格的引用。该组件与同一个游戏对象上的 Mesh Renderer 组件配合使用；Mesh Renderer 组件渲染 Mesh Filter 组件引用的网格。
在快速发展的互联网环境中，各种类型新硬件设备的推出令人目不暇接，如果在这过程里我们的网页能自动适配各设备不同的分辨率且能以比较出色的样式为用户呈现网页的话，那么将为你的业务提供至关重要的作用。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。 简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
通常，我们希望限制元素相对于其父元素的宽度，同时使其具有动态性。因此，有一个基础宽度或高度的能力，使其扩展的基础上，可用的空间。比如说，我们有一个按钮，它的宽度应该是最小的，不应该低于它的宽度。这就是最大和最小属性变得方便的地方。
昨天，OpenAI 发布的首个文本生成视频模型 Sora 引爆了社区，其生成的长达 1 分钟的高清、流畅视频令人们惊叹不已，直呼「好莱坞的时代结束了」。
TurboCollage是一款功能比较强大的照片拼贴工具，它为用户提供了多种帖图模板，还有丰富的图片、背景、文字等素材，并且软件支持对图片大小的选择，背景图片的选择，图片旋转操作的支持，也对特效进行添加，比如马赛克等，用户通过自己的才能就可以制作出满意的贴图照片。
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。
在图像和其他响应式元素的宽度和高度之间有一个一致的比例是很重要的。在CSS中，我们使用padding hack已经很多年了，但现在我们在CSS中有了原生的长宽比支持。
最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。
英文 | https://medium.com/@nasyxrakeeb2/10-css-pro-tips-code-this-not-that-codipher-f94558e82756
研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。因此，xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。
当各种框架以及复杂的 JS 知识开始充斥着我们的工作环境时。谁还能够记得，以 CSS 来构建更加良好的用户体验，也是前端的一个重要组成部分。 所以说，今天咱们就来看看 css 的优化方案-终极合集。一共一百条，有点多，适合收藏
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 ，并给出步骤和代码。
为了减少由域转移引起的检测性能下降，我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法，该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此，我们首先观察几个重大挑战。首先，目标域数据严重不足，使得现有的域自适应方法效率低下。其次，目标检测涉及同时定位和分类，进一步复杂化了模型的自适应过程。第三，该模型存在过度适应(类似于用少量数据样本训练时的过度拟合)和不稳定风险，可能导致目标域检测性能下降。为了解决这些挑战，我们首先引入了一个针对源和目标特性的配对机制，以缓解目标域样本不足的问题。然后，我们提出了一个双层模块，使源训练检测器适应目标域:1)基于分割池的图像级自适应模块在不同的位置上均匀提取和对齐成对的局部patch特征，具有不同的尺度和长宽比;2)实例级适配模块对成对的目标特性进行语义对齐，避免类间混淆。同时，采用源模型特征正则化(SMFR)方法，稳定了两个模块的自适应过程。结合这些贡献，提出了一种新型的少拍自适应Fast R-CNN框架，称为FAFRCNN。对多个数据集的实验表明，我们的模型在感兴趣的少镜头域适应(FDA)和非超视域适应(UDA)设置下均获得了最新的性能。
以上demo总结来说，使用了 Three.js 库创建了一个简单的绿色立方体模型，并实现了旋转动画效果。 总结一下它的步骤：
在视觉文化时代，如果您的网站包含图片，则它会获得更多的观看次数。 研究表明，如果带有照片或视频，您的内容将获得更好的好评。
昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
从R-CNN 到Fast R-CNN，有必要了解下SPPNet，其全称为Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks（空间金字塔池化卷积网络）。
当我遇到一个新产品时，我首先想到的是他们如何实现CSS。当我遇到Meta的Threads时也不例外。我很快就探索了移动应用程序，并注意到我可以在网页上预览公共帖子。
现有的旋转目标检测器大多继承自水平检测范式，因为后者已经发展成为一个成熟的领域。 然而，由于当前回归损失设计的局限性，尤其是对于大纵横比的目标，这些检测器难以在高精度检测中突出表现。 本文从水平检测是旋转物体检测的一种特殊情况出发，从旋转与水平检测的关系出发，将旋转回归损失的设计从归纳范式转变为演绎方法。 在动态联合优化过程中，估计的参数会以自适应和协同的方式相互影响，因此如何调节旋转回归损失中的耦合参数是一个关键的挑战。 具体来说，我们首先将旋转的包围框转换为二维高斯分布，然后计算高斯分布之间的Kullback-Leibler Divergence (KLD)作为回归损失。 通过对各参数梯度的分析，我们发现KLD(及其导数)可以根据对象的特性动态调整参数梯度。 它将根据长宽比调整角度参数的重要性(梯度权重)。 这种机制对于高精度检测是至关重要的，因为对于大纵横比物体，轻微的角度误差会导致严重的精度下降。 更重要的是，我们证明了KLD是尺度不变的。 我们进一步证明了KLD损失可以退化为流行的 损失用于水平检测。
谷歌的Gemini Pro 1.5还没出几个小时的风头，天一亮，全世界的聚光灯就集中在了OpenAI的Sora身上。
回看过去的照片可以帮助人们重温一些最难忘的时刻。去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差。在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。
作者是在自己之前的工作SOLO基础上做的改进，所以我们有必要看看SOLO的架构：
由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟，再加上演示视频的高度逼真和高质量，Sora立刻引起了轰动。在Sora横空出世之前，Runway一直被视为AI生成视频的默认选择，尤其是自去年11月推出第二代模型以来，Runway还被称为“AI视频界的MidJourney”。第二代模型Gen-2不仅解决了第一代AI生成视频中每帧之间连贯性过低的问题，在从图像生成视频的过程中也能给出很好的结果。
生成基于您提供的提示的图像的主要命令。您还可以添加参数到此命令以指定图像的纵横比、大小、随机性等。
你前脚让自己的五官乱飞，后脚，一模一样的表情就被复现出来，瞪眼、挑眉、嘟嘴，不管多么夸张的表情，都模仿的非常到位。
SPPNet的英文名称是Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks,翻译成中文是“空间金字塔池化卷积网络”。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf
ZBrush 是领先的行业标准数字雕刻软件。此更新提供的增强功能将帮助您探索新的工作流程，包括通过集成 Redshift 创建高质量渲染的能力。从硬表面建模和角色创建到世界建筑和环境设计，ZBrush 使您可以轻松访问各种工作流程和无限的创意可能性。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
真实的自由视角视频（Free-Viewpoint Videos，FVVs），尤其是人物表演这一类的动态场景，可以缩小表演者与观众之间的距离。但是将生成和观看 FVVs 变得像点击和观看常规 2D 视频一样简单，仍然是非常困难的目标。面临包括从数据处理和压缩到流媒体和渲染的各个方面的挑战。
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。
浏览器制造商 Apple、Google、Microsoft 和 Mozilla ，以及软件公司 Bocoup 和 Igalia 正在合力制定一项名为 Interop 2022 的 Web 兼容性规范，以使 Web 技术和代码在不同的设备和浏览器中有统一的渲染效果（利好前端开发）。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用AI处理二维图像，离不开卷积神经网络（CNN）这个地基。 不过，面对三维模型，CNN就没有那么得劲了。 主要原因是，3D模型通常采用网格数据表示，类似于这样： 这些三角形包含了点、边、面三种不同的元素，缺乏规则的结构和层次化表示，这就让一向方方正正的CNN犯了难。 △CNN原理图，图源：维基百科 那么像VGG、ResNet这样成熟好用的CNN骨干网络，就不能用来做三维模型的深度学习了吗？ 并不是。 最近，清华大学计图（Jittor）团队，
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