模型名为Semantic-SAM，顾名思义，在完全复现SAM分割效果的基础上，这个AI还具有两大特点：
本文分享如何利用现有的技术解决 水表自动读数问题。 核心的思路是：定位数字区域并截取、将目标区域中的数字分割出来、识别各个位置的数字。 涉及的技术：YOLOv3 目标检测、图像处理、分类
作者：Courtney Cochrane 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文简要讲解了交叉验证和嵌套交叉验证，并介绍了针对单个时序数据和多个时序数据的嵌套交叉验证方法。 本文讨
1）在不造成数据泄露的情况下，对时序数据进行分割；2）在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计；3）对包含多个时序的数据集进行交叉验证。
上次盘点了2019年 目标检测比较亮眼的综述汇总，详见： 大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述。很多 CVers在微信学术交流群反映：有没有图像分割的综述大盘点，有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有...
http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Kim_Video_Panoptic_Segmentation_CVPR_2020_paper.pdf
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。
图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。
是最重要的计算机视觉过程之一，它将图像分割成更小的、多个片段，这样的话，目标的表示和进一步的分析就变得简单。这个过程有各种各样的应用，从在医学图像定位肿瘤和发展机器视觉中的生物测量识别的目标检测。图像分割过程主要分为两个部分：Semantic segmentation和Instance segmentation。
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。
机器之心专栏 机器之心编辑部 T2Ranking由超过 30 万的真实查询和 200 万的互联网段落构成，并且包含了由专业标注人员提供的 4 级细粒度相关性标注。 段落排序是信息检索领域中十分重要且具有挑战性的话题，受到了学术界和工业界的广泛关注。段落排序模型的有效性能够提高搜索引擎用户的满意度并且对问答系统、阅读理解等信息检索相关应用有所助益。在这一背景下，例如 MS-MARCO，DuReader_retrieval 等一些基准数据集被构建用于支持段落排序的相关研究工作。然而常用的数据集大部分都关注英文
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。更进一步来说，计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力，对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
今天将分享先天性心脏病全心脏结构分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
2016 年，谷歌推出了图像数据集 Open Images，合作发布了约 900 万张标注图像，覆盖数千个物体类别。之后该数据集有过几次更新，最后一次更新是 2018 年的 Open Images V4。该版本共包括 600 个物体类别及 1540 万个边界框，这使其成为目前具备物体位置标注的最大数据库。此外，Open Images V4 还为 57 个类提供了 375000 个视觉关系标注。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。
Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。
本文介绍了ApolloScape Scene Parsing数据集，包括该数据集的背景、数据集的组织结构以及如何使用Python代码来处理和分析该数据集。
今年CVPR入选论文已公布，全球共有5165篇投稿，1299篇收录，同比去年增长32%(2017年论文录取979篇)。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】今天，Meta发布史上首个图像分割基础模型SAM，将NLP领域的prompt范式引进CV，让模型可以通过prompt一键抠图。网友直呼：CV不存在了! 就在刚刚，Meta AI发布了Segment Anything Model（SAM）——第一个图像分割基础模型。 SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。 整体而言，SAM遵循了基础模型的思路： 1. 一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 听到“唔哩——唔哩——”的警笛声，你可以迅速判断出声音来自路过的一辆急救车。 能不能让AI根据音频信号得到发声物完整的、精细化的掩码图呢？ 来自合肥工业大学、商汤、澳国立、北航、英伟达、港大和上海人工智能实验室的研究者提出了一项新的视听分割任务（Audio-Visual Segmentation, AVS)。 视听分割，就是要分割出发声物，而后生成发声物的精细化分割图。 相应的，研究人员提出了第一个具有像素级标注的视听数据集AVSBenc
所有的标注图片都有Detection需要的label， 但只有部分数据有Segmentation Label。 VOC2007中包含9963张标注过的图片， 由train/val/test三部分组成， 共标注出24,640个物体。 VOC2007的test数据label已经公布， 之后的没有公布（只有图片，没有label）。 对于检测任务，VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。 对于分割任务， VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片， test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。
今天将分享MR脊柱结构多类分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天将分享医学量化挑战中不确定性的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
文章：Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
只需要一个提示，就可以指示模型完成诸如字幕、对象检测、分割等各种各样的CV和CV语言任务。
分割任何模型 （Segment Anything Model - SAM） 是一种突破性的图像分割模型，可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础，该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的，允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练，该数据集在许可和尊重隐私的一千一百万张图像上包含超过 11 亿个蒙版。SAM展示了令人印象深刻的零样本分割性能，常规场合超过之前监督学习的结果。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 听到“唔哩——唔哩——”的警笛声，你可以迅速判断出声音来自路过的一辆急救车。 能不能让AI根据音频信号得到发声物完整的、精细化的掩码图呢？ 来自合肥工业大学、商汤、澳国立、北航、英伟达、港大和上海人工智能实验室的研究者提出了一项新的视听分割任务（Audio-Visual Segmentation, AVS)。 视听分割，就是要分割出发声物，而后生成发声物的精细化分割图。 相应的，研究人员提出了第一个具有像素级标注的视听数据集AVSBench。 新任务、
AI 科技评论消息，CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇。此次，腾讯公司有超过 58 篇论文被本届 CVPR 接收，其中腾讯优图实验室 25 篇、腾讯 AI Lab 33 篇，以下便是对腾讯优图实验室 25 篇被录用论文的详细介绍。
识别每个语义部分（如手臂、腿等）是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此，它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用，例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：
对于医学的任务而言，最重要的因素就是Big Data，而且是Big Good Data，数据的质量控制是非常重要的。唐晓颖团队的一个重要工作就是研究用自动化的方法对不精准的标注进行校正。
自动驾驶是现在非常活跃的领域，几乎所有的车厂，大型互联网公司都参与其中，其中计算机视觉技术的应用也非常广泛，这篇文章将对自动驾驶中的重要数据集做简单介绍。
简介：KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成，以10Hz的频率采样及同步。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc。
近年来，自动驾驶领域的各项下游任务基本上都要求了对场景的语义理解，比如自动驾驶车辆要能够理解哪个是路面、哪个是交通灯、哪个是行人、哪个是树木，因此点云分割的作用就不言而喻。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集，并提供下载。
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成。
研究人员构建了一个城市规模的摄影测量点云数据集，并通过大量实验，指出了大规模三维点云语义理解中面临的问题，包括如何对大规模点云进行采样和分区，是否需要使用RGB颜色信息，类别分布不均衡以及泛化性能等。
论文链接: CVPR2020 Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations [1] 代码：暂无
论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
由于培养投入大，周期长，医护人员的数量在短时间内很难大幅度增加，而人工智能技术可以辅助医疗工作，缓解当前医护资源不足的状况。
原文：论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - AIUAI
ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。
英语原文《 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 》
作者 | 费棋 近日， ApolloScape 宣布开放了大规模自动驾驶数据集。 它是 Apollo 自动驾驶项目的一个研究型项目，旨在促进自动驾驶的各方面创新，号称是世界上最大自主驾驶技术开源数据集。 根据 ApolloScape 官方介绍，它开放了对像素级标注的场景解析数据集和仿真工具的访问，并将定期添加新的数据集和新功能。 ▌场景解析数据集 场景解析是自动驾驶的核心能力，他们通过高精度车载传感器采集并标注了大量道路场景。ApolloScape 发布的整个数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨
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