【导语】在以人搜人的场景中，行人会经常被各种物体遮挡。之前的行人再识别（re-id）方法要么忽略了此问题，要么是基于极端假设来解决该问题。为了解决遮挡问题，作者提出检测遮挡区域，并在特征生成和匹配过程中去排除那些遮挡区域。
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。
驯服混乱并改变您的内容。 如果您想展示您的内容（帖子，图像，视频，音频文件以及您能想到的任何其他内容），从而为网站访问者带来引人入胜的体验，那么本文将帮助您做到这一点。
前言 最近参与开发的石油行业生产运行管理系统中（Java Web SSM系统），需要开发一整套石油行业专业图形软件，其中有格式复制的综合录井图，也有及时性要求较高的工程施工参数实时曲线监控，仪表盘，还有钻井行业常用的井深结构图，钻具组合图、井口装置图等。经过研究和了解市场上的相关软件，决定采用基于微软Windows .Net平台技术实现。.Net平台图形方面的开发现在可以使用两种技术分别实现，WPF图形绘制和传统WinForm GDI+绘图技术。这两种技术实现起来差别很大，由于目前团队中开发人员对ＷＰＦ技术
深度学习模型在生成图像上的表现，已经如此出色。很显然，它在未来会给我们更多的惊喜。
【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务，尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而，到目前为止，很少有人关注PFR，因此，识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM)，该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合，解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算，对整个输入图像进行一次特征图的计算，大大提高了速度。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
源自:https://elements.envato.com/gliu-creative-wordpress-blog-theme-ETK6QV2
在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，谷歌研究人员提出一种深度CNN——NIMA，它能够预测人类认为哪些图像在技术和美学上看起来还不错。
我们的卷积神经网络可以提供这些图像的实时预测结果，这些预测与真正的渲染图像难以分辨，并且实时生成。
由于社交媒体平台的进步，照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛，不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据，可以产生令人印象深刻的结果，如图像修复、构图、上色和美化。然而，语义图像编辑仍然具有挑战性，它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前，大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作，但是详细的文本描述常常不够准确，很难描述细粒度的物体外观。因此，需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。
作者：Shaohui Liu，Yifan Yu，Remi Pautrat ，Marc Pollefeys，Viktor Larsson
如果你要使用 Principled Shader 通过手动方式创建不同材质上逼真的光影效果，使用者必须对大量的材质参数进行手动微调，并且在每次设置后等待图片渲染才能完成整个过程。这需要你掌握一定的专业技能，并且经过大量的试错过程才能达到最好的效果。
Matplotlib是Python的主要绘图库，主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表，如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单，也可以高度自定义化，非常灵活。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
2021 年 11 月 11 日，Wordfence 威胁情报团队针对我们在“Photoswipe Masonry Gallery”中发现的一个漏洞启动了负责任的披露流程，这是一个安装在 10,000 多个站点上的 WordPress 插件。此漏洞使经过身份验证的攻击者可以注入恶意 JavaScript，每当站点管理员访问 PhotoSwipe 选项页面或用户访问带有插件创建的图库的页面时，该恶意 JavaScript 就会执行。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
你是否仍然在努力使网站具有响应能力。我知道初学者可以在网上冲浪（我之前已经这样做过），以使网站具有响应性，但是他们这样得到的只是对小概念的解释。
提出了一种用于快速多尺度目标检测的统一深度神经网络，即多尺度CNN (MS-CNN)。MS-CNN由建议子网络和检测子网络组成。在建议子网中，在多个输出层进行检测，使感受野匹配不同尺度的对象。这些互补的尺度特异性探测器被结合起来产生一个强大的多尺度目标探测器。通过优化多任务损失，实现了统一网络的端到端学习。此外，还探讨了反卷积特征上采样作为输入上采样的一种替代方法，以减少内存和计算成本。最先进的目标检测性能，高达15帧每秒，是报告的数据集，如KITTI和Caltech，包含大量的小目标。
大模型正在实现语言和视觉的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中，多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势，而且已经带来了从多模态对话到内容创建工具等关键进步。大型语言模型在文本理解和生成方面已经展现出无与伦比的能力。然而，同时生成具有连贯文本叙述的图像仍然是一个有待发展的领域。
人脸识别是机器学习的直接应用，这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用，它可能为我们的日常生活带来了便利，但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率，但是，在某些应用中实际实现时还存在问题。 立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法，人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目，准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始，更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。
高精度的实时立体匹配网络是时下研究的一个热点，它在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域中有着广泛的应用。虽然近年来对立体匹配网络的研究已经取得了显著的成果，但要同时兼顾实时性和高精度仍然是一个挑战。现有的高精度立体匹配网络，通常需要在较高的分辨率建立代价空间。比如，GANet在1/3分辨率建立代价空间，PSMNet在1/4分辨率，但这会影响网络的效率（GANet处理一对1242×375的图像，需要1.8s，PSMNet需要0.41s）。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日，微软全球执行副总裁沈向洋、微软研究院首席研究员何晓东、微软（亚洲）互联网工程院副院长李迪（小冰项目负责人）共同提交了一篇论文《From Eliza
作者：youhuanli，腾讯 WXG 应用研究员 笔者自 2011 年大二的时候加入北大计算所图数据库小组直到 18 年博士毕业，此后工作的两年一直关注图技术的发展，并同很多同行和图库的潜在客户有较多接触。同时也参与过知识图谱、图计算系统以及图表示学习算法等的研发。本篇的内容主要从图模型、图查询以及图计算和图学习四个方面着手阐述，重点介绍对图的应用上的经验、思考，讨论关于图有哪些应用、为什么有用、怎么用以及哪些地方难用或无用、为什么没用等内容，避免复杂概念或公式以保证非技术人员也能充分理解，相信这篇
当一个文档完全下载到浏览器中时，才会触发window.onload事件。这意味着页面上的全部元素对js而言都是可以操作的，也就是说页面上的所有元素加载完毕才会执行。这种情况对编写功能性代码非常有利，因为无需考虑加载的次序。、
数学家阿兰·图灵 1950 年的开创性论文引领了人类对人工智能（AI）的探索，他在这篇论文中提出了一个问题：「机器能否思考？」，那时候唯一已知的能够进行复杂计算的系统是生物神经系统。因此，毫不奇怪那时候这个新兴的 AI 领域的科学家都将大脑回路作为引导。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据，竟然没人看！如果你正着手于从数据中洞察出有用信息，那你所需要的正是——数据可视化。俗话说，有图有真相，
这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。
在诞生之初，Android 系统一直努力强调自由与灵活的设计思路，倡导开发者可以通过代码实现任何功能。与 iOS 相比，Android 为人称道的正是这种开放的开源方式。但随着对安全性与隐私性的高度关注，情况早已有所变化。过去十年以来，Android 的每一次重大更新都在以保护用户的名义关闭或限制某些功能。
又拍图片管家当前服务了千万级用户，管理了百亿级图片。当用户的图库变得越来越庞大时，业务上急切的需要一种方案能够快速定位图像，即直接输入图像，然后根据输入的图像内容来找到图库中的原图及相似图，而以图搜图服务就是为了解决这个问题。
导语 | 【智能工具箱】将数据万象所提供的各项能力，以方便快捷的工具形态呈现在控制台上，让您无需编码，零门槛地体验各种处理能力。 前言 数据万象（Cloud Infinite，CI）能够实现对云上的图片、音频、视频、文档等数据的处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案，涵盖图片处理、内容审核、媒体处理、AI 识别、文档预览等功能，满足客户多种业务场景的需求。 用户可以通过CI/COS控制台，进入对应的存储桶，按照引导进行任务配置，并且在存储桶中拿到处理后的产物，如下图所示： 开发者也可以通
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 是大模型跑不起了，还是风口不够吹上天？ 2022 年的 AIGC 创业，可以说是冰火两重天。 有人融了 1.01 亿美元，两年时间就打造了一家独角兽公司，估值近 10 亿美元。 有人创立公司仅四个月，就已经预感到了「倒闭」的危险。 就在前几天，一家提供免费 AI 生成图库的创业公司 Stock AI，发布了一封 CEO 致用户的公开信。 其中包含几个关键信息： 首先，Stock AI 免费图库将要关闭； 其次，用户的订阅会被取消，按照剩余的订阅时长退款； 最后，在 202
导航的功能是为了让用户更容易地找到需要的信息，可以对网站的信息架构和站内搜索进行分析和优化，也能对用户起到很好的引导作用。一个有吸引力的导航能够吸引用户去浏览更多的网站内容，增加用户在网站的停留时间。导航在网站设计中的地位举足轻重，它引导着用户进行浏览和查找，一个良好的导航系统能让用户在离开网站时感觉享受了一次愉快的旅程。
随着计算机视觉领域的发展，图像识别已经被广泛应用在各个领域，比如在疫情期间各个住宅、办公场所出入口位置广泛使用的人脸识别系统等等。
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
macOS Ventura 进一步优化了 Mac 上的各种日常操作，并为“邮件”、“信息”和 Safari 浏览器等常用 App 带来重大更新。通过“连续互通相机”，你可以将 iPhone 用作 Mac 的网络摄像头。还可以通过“台前调度”这一全新方式自动整理窗口。升级 Mac 后，可以获得最新的安全和隐私保护。
上一篇文章86. 三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图我们讲了端到端深度学习网络中获取高分辨率视差图的各种方法，我们看到这里面有自底向上和自顶向下两大类算法，而我个人最喜欢的还是自顶向下的方法，它与传统的金字塔图像处理算法非常类似，并且在获取到初始视差图后可以根据需要附加特定的信息，来逐层的提升视差图的准确性，这一点又和联合双边滤波、引导滤波这一类的传统算法在精神上高度吻合。
本文试图以游戏服务器端开发的角度，探讨在需求高度变化的环境下，可重用模块构建的可能性和基本方案。 可复用框架的必要性与可行性 在现代游戏产品的开发中，游戏服务器端程序已经几乎成为了标配。从最简单的正版保护功能，到玩家档案、成就的存储功能，到复杂的主要游戏逻辑运算，游戏服务器端系统都是必不可少的。但是和客户端丰富的游戏引擎不同，服务器端比较少这类可复用的软件产品出现。其原因可能有以下几个：一是欧美、日本的服务器端逻辑一般比较少，所以这类产品的需求也比较少；二是游戏服务器端本身涉及大量不同的运行平台、环境、语
对于自动驾驶汽车和机器人，使用激光雷达是必不可少的，以实现精确的深度预测。许多应用程序依赖于周围环境的意识，并使用深度信息来推理和做出相应的反应。一方面，单目深度预测方法无法生成绝对和精确的深度图。另一方面，双目立体匹配方法仍然明显优于基于LiDAR的方法。深度补全任务的目标是从稀疏和不规则点云生成密集的深度预测，然后将预测的深度信息映射到2D平面。最近有一些优秀的工作，提出了一种精确完成RGB图像引导的稀疏LiDAR图的新方法。
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
在 2021 年，随着 CLIP 工作首次公开亮相，从来没有那么活跃过的多模态领域带给研究人员一种新鲜的感受——训练一次到处都能用的感觉原来这么愉悦～
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Prompt ，即 “人工智能提示词” 。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】在AI画画上，国外大厂已经卷上了新高度。这不，Meta也整了一个AI「画家」——Make-A-Scene。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ AI在画画这块儿，已经拿捏的死死的。 近日，Meta也整了一个AI「画家」——Make-A-Scene。 还以为只是用文字生成画作就这么简单吗？ 要知道，仅是靠文字描述还有时候会「翻车」，就比如谷歌前段时间推出的「艺术家」Pa
---- 新智元报道 编辑：如願 拉燕 桃子 【新智元导读】在AI画画上，国外大厂已经卷上了新高度。这不，Meta也整了一个AI「画家」——Make-A-Scene。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ AI在画画这块儿，已经拿捏的死死的。 近日，Meta也整了一个AI「画家」——Make-A-Scene。 还以为只是用文字生成画作就这么简单吗？ 要知道，仅是靠文字描述还有时候会「翻车」，就比如谷歌前段时间推出的「艺术家」Parti。 「一个没
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