论文题目：GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation
针对开阔空间中移动目标的定位技术，如卫星定位技术，存在的易受环境影响、定位误差较大的问题，以及室内定位技术，如超声波、WiFi网络和无线传感器网络等，存在的灵活度较低、成本较高的问题，提出一种基于机器学习的精准定位系统（PPS-ML）。该系统包括实景GIS(地理信息系统)服务器、图像训练服务器、定位服务器和无线摄像机。
色彩定位（Color Location）是指通过对色彩匹配功能进行增强和扩展，以快速定位图像中特定颜色区域的过程。
本篇文章分享论文EditGuard: Versatile Image Watermarking for Tamper Localization and Copyright Protection ，联合篡改定位和版权保护的多功能图像水印研究。
顾名思义：双目定位就是用两部相机来定位。双目定位过程中，两部相机在同一平面上，并且光轴互相平行，就像是人的两只眼睛一样，针对物体上某一个或某些特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
机器之心专栏 作者：朱磊 将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。 物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断，因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。 为减轻标注工作的负担，弱监督物体定位 (WSOL) 通过利用图像级标签（如图像类别）作为监督信号进行物
文章：Online Range Image-based Pole Extractor for Long-term LiDAR Localization in Urban Environments
物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断，因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。
在VisionPro中，每一个图片都与一个坐标空间树相联系，你可以为你的视觉应用添加尽可能多的坐标空间，每一个坐标空间相对于已经存在的坐标空间都是一个2D转换关系。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学周晓巍教授团队联合撰写的论文《Long-term Visual Localization with Mobile Sensors》，该论文已被计算机视觉与模式识别领域顶尖国际会议 CVPR 2023 录用。 针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》，很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。
摘要：估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿，称为视觉定位，是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中，直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高，已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时，可以使用词汇树来加速匹配过程，但这也会引起量化伪像，从而导致内点率降低，进而降低了定位精度。为此，本文提出了两种简单有效的机制，即基于可见性的召回和基于空间的召回，以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下，大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果，证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。
视觉定位是自动驾驶和移动机器人领域的核心技术之一，旨在估计移动平台当前的全局位姿，为环境感知和路径规划等其他环节提供参考和指导。美团无人配送团队长期在该方面进行深入探索，积累了大量创新性工作。不久前，视觉定位组提出的融合3D场景几何信息的视觉定位算法被ICRA2020收录，本文将对该方法进行介绍。ICRA的全称是IEEE机器人与自动化国际会议（International Conference on Robotics and Automation)，是机器人领域一年一度的顶级会议之一。
---- 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
选自arxiv 作者：Hang Zhao、Chuang Gan、Andrew Rouditchenko、Carl Vondrick Josh McDermott、Antonio Torralba 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 相比单模态信息，多模态信息之间的关联性能带来很多有价值的额外信息。在本文中，MIT 的研究员提出了 PixelPlayer，通过在图像和声音的自然同时性提取监督信息，以无监督的方式实现了对视频的像素级声源定位。该系统有很大的潜在应用价值，例如促进声音识别，以及特定目标的音量调整
前面写过4期荧光共定位定量分析的文章，有一些小伙伴整理数据时正好用上了。非常开心能够帮到你们。（没有看过的可点击下方链接回顾）
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
文章：Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes
今天介绍今年CVPR视觉定位挑战赛的冠军方案。接下来会分别介绍什么是视觉定位挑战赛，难点是什么，冠军方案以及后续展望。
标题：Compact 3D Map-Based Monocular Localization Using Semantic Edge Alignment
异常检测任务旨在识别明显偏离正常数据分布的异常值，在工业检验、医学诊断、视频监控和欺诈检测等多个领域都发挥了重要作用。传统的异常检测方法主要依赖于描述正常数据分布以进行正异常样本的区分。然而，对于实际的应用而言，异常检测也需要理解数据的高层语义，从而深入理解 “什么是异常”。
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定位是移动机器人的一个基本问题。从自动驾驶汽车[1]到探索型微型飞行器（MAV）[2]，机器人需要知道自己在哪里。这个问题对于多机器人系统来说更具有挑战性。在这种环境下，有效的协作通常假设共享对全局地图的理解[3]，而且也需要考虑到每个智能体所拥有的独特信息，这是一个重要的内容。
最近在相机位姿估计任务中涌现出不少基于学习的算法。其中很多是通过回归的方式得到某些几何量（如位姿或者3D坐标）来实现定位，但这些方法的泛化性在视角变化或者模型参数变换后会大打折扣。
PCB产品AOI检测，需要将模版与实际图像对齐，因此需要定位功能。定位功能就需要选取定位核，定位核的提取方法分为手动和自动。基于人眼视觉特征对区域敏感度判断的手动提取法存在很大的局限性，且当需要较多定位核时建模复杂，因此目前广泛应用的是自动提取法。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
近年来，基于图像标签信息（image-level label）的弱监督语义分割（WSSS）方法主要基于以下步骤：训练图像分类器，通过分类器的CAM获取每张图像在分类中被激活的区域（物体定位图），之后生成伪标签mask作为监督信号训练语义分割模型。
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV库。 关于代码的编译，作者提供了CMakeLists.txt文件，同时支持Windows，Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV，其中有一段演示视频，可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章：《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
potplayer播放器用起来感觉不错，搜集快捷键备用 快捷键 指令 ——————————————————– ” 播放->跳略播放->跳略播放 开|关 ‘ 播放->跳略播放->跳略播放设置… , 字幕->字幕同步(帧率)->滞后0.5 秒 Alt+, 字幕->字幕同步(帧率)->滞后50 秒 . 字幕->字幕同步(帧率)->超前0.5 秒 Alt+. 字幕->字幕同步(帧率)->超前50 秒 / 字幕->字幕同步(帧率)->复位 < 字幕->字幕同步(帧率)->滞后0.5 秒 > 字幕->字幕同步(帧率)->超前0.5 秒 [ 播放->AB 区段循环->设定起点 Alt+[ 播放->AB 区段循环->将起点步进 0.1 秒 \ 播放->AB 区段循环->区段循环 开|关 Alt+\ 播放->AB 区段循环->当前章节/标记/书签 区段循环 ] 播放->AB 区段循环->设定止点 Alt+] 播放->AB 区段循环->将止点步进 0.1 秒 ` 屏幕->迷你尺寸 { 播放->AB 区段循环->解除起点 } 播放->AB 区段循环->解除止点 Backspace 播放->定位->重新开始 Shift+Backspace 播放->定位->结束前30秒 Ctrl+Backspace 播放->定位->中段 Alt+Backspace DVD->标题菜单 Tab 配置/语言/其他->OSD信息 Shift+Tab 配置/语言/其他->简要信息 Enter 屏幕->全屏 Ctrl+Enter 屏幕->全屏+(拉伸) Ctrl+Shift+Enter 屏幕->全屏(其他显示器) Alt+Enter 屏幕->全屏 Ctrl+Alt+Enter 屏幕->全屏+(保持比例) Space 播放->播放|暂停 PgUp 电视->下一频道 Shift+PgUp 上一 书签/章节 Ctrl+PgUp 电视->前一收看频道 Alt+PgUp 字幕->字幕样式->字体 + PgDn 电视->上一频道 Shift+PgDn 下一 书签/章节 Ctrl+PgDn 电视->后一收看频道 Alt+PgDn 字幕->字幕样式->字体 – End 播放->定位->下一对白 Home 播放->定位->上一对白 Ctrl+Home 播放->定位->当前字幕起点 Alt+Home 字幕->字幕样式->复位 ← 播放->定位->步退5 秒 Shift+← 播放->定位->步退1 分 Ctrl+← 播放->定位->步退30 秒 Ctrl+Shift+← 播放->定位->上一关键帧 Alt+← 字幕->字幕样式->左移 Ctrl+Alt+← 播放->定位->步退5 分 ↑ 声音->音量 + Shift+↑ 声音->播放音量控制->主音量 + Alt+↑ 字幕->字幕样式->上移 Ctrl+Alt+↑ 声音->系统音量->波形音量 + Ctrl+Alt+Shift+↑ 声音->系统
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今天介绍欧洲NAVER LABS的研究员提出的一种可以用于视觉三维重建以及定位的算法，同时介绍一种通用三维重建的数据格式管理器Kapture，本方案获得CVPR视觉定位挑战赛第二名。
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
原文：原创视觉定位框架、简单易用——XRLocalization帮你快速搭建大规模场景XR应用
从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注：prompt。这段时间，我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现，但多数还是以 NLP 为主。那么，除了 NLP，prompt 还能用到其他领域吗？对此，清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是：当然可以。
论文链接：https://crgjournals.com/robotics-and-mechanical-engineering/articles/pallet-localization-techniques-of-forklift-robot-a-review-of-recent-progress
彩色模式匹配（Color Pattern Matching）基于目标图像的色彩和空间分布特征（如形状、尺寸等），综合色彩匹配和灰度图像模式匹配技术，来快速定位图像中的彩色模式。
多模态融合视觉定位方法，2020的ACM-MM,主要的创新点就是提出了一个融合LIDAR和IMAGE这两个模态，进行视觉定位，将定位任务转换为检索任务，总结来说，最大的意义在于提出了这个框架，并且证明了多模态融合视觉定位的有效性，但是框架里的很多细节都很粗糙，比如说不同信息的组合在文章中是十分简单的，也就是说有很大的提升空间。
文章：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen
OnePose: One-Shot Object Pose Estimation without CAD Models
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，支持Android和Windows。它不需要依赖被测对象的源码。
本文简要介绍了论文“Visible Watermark Removal via Self-calibrated Localization and Background Refinement ”的相关工作。在图像上叠加可见的水印，为解决版权问题提供了一种强大的武器。现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复，这可以看作是一个多任务学习问题。然而，现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的问题。因此，作者设计了一个双阶段多任务网络来解决上述问题。粗度阶段由水印分支和背景分支组成，其中水印分支对粗略估算的掩膜进行自校准，并将校准后的掩膜传递给背景分支，重建水印区域。在细化阶段，作者整合了多层次的特征来提高水印区域的纹理质量。在两个数据集上的大量实验证明了作者所提出的方法的有效性。
3.按Shift+F8，调出“变换/对齐”工具。通过此工具中的数值法和坐标法，调整图像大小和位置，达到对齐。
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