classification也要训练的，和auto-encoder一起训练，介样练：
一个Excel文件太大的一个主要原因是数据量过大。当你在Excel中处理大量数据时，文件大小会相应增加。这可能会导致文件变得笨重，加载和保存时间变长。
Sketch 是一款专业矢量图设计软件，深受许多设计师青睐，非常适用于图标设计、网页设计等矢量图设计场合使用，为您的设计增添更棒的视觉效果，现为大家带来Sketch 94最新版本，需要的朋友别错过哦~
2022 年 10 月 4 日，微软发布了 .NET MAUI 社区工具包的 1.3 版，具体参见微软官方博客：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-the-dotnet-maui-community-toolkit-v13/ ，该工具包是 MAUI 官方应用程序框架的补充库。此版本包括错误修复和多项增强功能，例如 gravatar 支持、彩色状态栏和控件的淡入淡出动画。
现在，当变换任意图层类型时，拖动角手柄默认情况下会按比例缩放图层，这是由选项栏中处于“开”状态的保持长宽比按钮（链接图标）来指示的。要将默认的变换行为更改为不按比例缩放，只需关闭保持长宽比按钮（链接图标）即可。现在，按下 Shift 键可用作保持长宽比按钮的切换开关。如果“保持长宽比”按钮处于“开”状态，按下 Shift 键则会处于“关”状态，反之亦然。Photoshop 会记住您的最后变换行为设置（按比例或不按比例缩放），当您下一次启动 Photoshop 时，它将是您的默认变换行为。
<picture>元素本身不会渲染任何内容，而是作为内部元素的决策引擎，告诉它应该渲染什么。<picture>遵循了和元素已经设置的先例：一个包含单独<source>元素的包装器元素。
最近，有一些同学在后台问，“ 做GAN没有想法、还有什么坑可做吗？” 都会建议多去了解一些最新的论文吧~ 这次就做个3月来arxiv上几篇GAN论文的速递【注：仅作参考，编者未细读paper，故此文并无推荐意】
论文介绍：Controllable Person Image Synthesis with Attribute-Decomposed GAN
对于许多任务来说，收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据，其中地面实况注释是自动生成的。不幸的是，纯基于渲染图像训练的模型往往无法推广到真实图像。为了解决这一缺点，先前的工作引入了无监督的领域自适应算法，该算法试图在两个领域之间映射表示或学习提取领域不变的特征。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，以无监督的方式学习像素空间中从一个域到另一个域的转换。我们基于生成对抗性网络（GAN）的模型使源域图像看起来像是从目标域绘制的。我们的方法不仅产生了合理的样本，而且在许多无监督的领域自适应场景中以很大的优势优于最先进的方法。最后，我们证明了适应过程可以推广到训练过程中看不到的目标类。
解析 GPUImage详细解析（一） 上一篇介绍的是GPUImageFramebuffer和GPUImageFilter。 简单回顾一下： GPUImageFilter就是用来接收源图像，通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像，并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。 GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。 这一篇介绍的是GPUImageVideoCamera和GPUImageView。 GPUImageVideoCamera GPUImage
Cocos Creator 的 SpriteFrame 是 UI 渲染基础图形的容器。其本身管理图像的裁剪和九宫格信息，默认持有一个与其同级的 Texture2D 资源引用。
如今，深度学习可以在图像合成和处理领域产生惊人的效果。我们已经看到了这样一些例子：使想象中的人产生幻觉的网站，展示名人说从未说过的话的视频，以及使人们跳舞的工具。这些例子都足够的真实可以愚弄我们大多数人。其中一个新颖的壮举是FaceShifter[1]，这是一个深度学习模型，它可以在优于最新技术的图像中交换人脸。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
针对图像编辑中的扩散模型，中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
深度模型由于与训练和测试数据分布的匹配而实现了惊人的性能。然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。
大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，它们的性能很差。在本文，我们提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。我们的方法遵循直推式学习的方式，假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，
今年CVPR 共有7015篇有效投稿，其中进入Decision Making阶段的共有约5900篇，最终有1663篇突出重围被接收，录用率大概为23.7%（1663/7015）。
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
CImage 提供增强的位图支持，包括加载和保存采用 JPEG、GIF、BMP 和可移植网络图形格式的图像 (PNG) 格式。
OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
Web 是基于 same-origin policy 构建的：这是一种安全功能，它是用来限制文档和脚本如何与其他来源的资源进行交互的。该原则限制了网站访问跨域资源的方式。例如，来自 https://a.example 的文档被禁止访问 https://b.example 上托管的数据。
随着 Sora 的爆火，人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。
蓝色读取工具用于执行光学字符识别 (OCR)。与蓝色定位工具类似，蓝色读取工具可将字符作为图像中的特征进行识别和定位。但是蓝色读取工具使用预先训练的模型为读取性能提供通用基线，无需训练。因此当工具首次配置后，它几乎可以立即识别和读取字符。工具已经知道如何读取字符，您只需要定义要在图像中的哪个位置查找字符即可。
AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
Media Encoder是啥？Adobe Media Encoder 用作 Adobe Premiere Pro、Adobe After Effects、Adobe Audition、Adobe Character Animator 和 Adobe Prelude 的编码引擎。也可以将 Adobe Media Encoder 用作独立的编码器。使用 Adobe Media Encoder，可以将视频导出到类似 YouTube 和 Vimeo 的视频共享网站、各种从专业录音底座到 DVD 播放机的设备、移动电话以及高清电视。
深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获取涉及注释图像，这是一个艰巨而昂贵的过程，通常需要时间和手动操作。因此，当应用程序的目标域没有可用的注释数据集时，就会出现一个具有挑战性的场景，使得在这种情况下的任务依赖于不同域的训练数据集。共享这个问题，物体检测是自动驾驶汽车的一项重要任务，在自动驾驶汽车中，大量的驾驶场景产生了几个应用领域，需要为训练过程提供注释数据。在这项工作中，提出了一种使用来自源域（白天图像）的注释数据训练汽车检测系统的方法，而不需要目标域（夜间图像）的图像注释。 为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。伪数据集仅包括目标域的注释图像（夜间图像），然后用于训练汽车检测器模型。实验结果表明，所提出的方法实现了显著和一致的改进，包括与仅使用可用注释数据（即日图像）的训练相比，检测性能提高了10%以上。
如今，深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
我们的目标是在一个标签可用的数据集(源)上训练神经网络，并在另一个标签不可用的数据集(目标)上保证良好的性能。
域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用，让我们先看看它的一些用例。
十七、图像转换 43、 SPatchGAN: A Statistical Feature Based Discriminator for Unsupervised Image-to-Image Translation 对于无监督的图像到图像转换，提出一种判别器架构专注于统计特征而不是单个patch感受野。与现有方法对生成器施加越来越多的约束不同，方法通过简化框架促进了形状变形并增强细节。 所提出的方法在各种具有挑战性的应用中优于现有模型，包括自拍到动漫、男性到女性和眼镜去除等应用。 📷 44、 Dual
这次我们要解读的工作发表在 IPMI 2023（IPMI全名 Information Processing in Medical Imaging，两年一届，是医学影像分析处理领域公认的最具特色的会议），同时也是 Test Time Adaptation 系列的文章，之前的 TTA 论文解决在：
这么多环节，任何地方出一点问题，都会拉长开发周期。因此，不少公司，比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件，相比于ViTBAT等软件而言，不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
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“色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。如果想替换选区，在应用此命令前确保已取消选择所有内容。“色彩范围”命令不可用于 32 位/通道的图像。
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 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Source-Free_Object_Detection_by_Learning_To_Overlook_Domain_Style_CVPR_2022_paper.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 无源目标检测 (SFOD) 需要将在标
内容一览：昨日，日本男星星野源通过事务所发布声明，宣布结婚，新娘正是被不少男粉丝奉为「老婆」的新垣结衣。
DaVinci Resolve是一款在同一个软件工具中，将剪辑、调色、视觉特效、动态图形和音频后期制作融于一身的解决方案！它采用美观新颖的界面设计，易学易用，能让新手用户快速上手操作，还能提供专业人士需要的强大性能。有了DaVinci Resolve，您无需学习使用多款软件工具，也不用在多款软件之间切换来完成不同的任务，从而以更快的速度制作出更优质的作品。这意味着您在制作全程都可以使用摄影机原始画质影像。只要一款软件，就相当于获得了属于您自己的后期制作工作室！学习和掌握DaVinci Resolve，就能获得好莱坞专业人士所使用的同款制作工具！
在 Photoshop 中，您可以将图像的内容嵌入到 Photoshop 文档中。在 Photoshop 中，您还可以创建内容引自外部图像文件的链接智能对象。当源图像文件发生更改时，链接的智能对象的内容也会随之更新。
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位
两天前，谷歌类 ChatGPT 产品 Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，比如识图能力，号称「史上最大升级」！
去年写过一篇基本的 PotPlayer 设置教程，今年新显示器买到手了，是时候更新使用 madVR 的版本了。本次这篇文章的目的是在相对便利的配置 madVR 的同时保证大多数 24FPS 动画视频播放的流畅度，主要针对我笔记本目前的 GTX1070 进行配置。
本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。
MediaWiki 是一个全球著名的开源的，运行于 PHP+MySQL 环境下的 wiki 程序 。例如，全球最大的 wiki 项目 维基百科，就是使用 MediaWiki 运营的成功范例。更多关于 MediaWiki 的介绍，我们可以 在这里找到 。 服务器配置 搭建 LAMP 环境后，我们还需要安装一些额外的 PHP 5 模块 。以下 4 个模块的安装，都是可自主选择是否安装的。但在这里，我建议大家能把前两个模块（Intl 和 GD）安装下。 第一个我们将要安装的扩展模块是 Intl ，它能为
随着人工智能技术的研究迈过了初期的野蛮生长，走进深水区。如何充分利用人工标注信息、减小标注工作量、将人类经验与学习规则充分结合成为了急需解决的关键问题！本文结合斯坦福 AI 实验室在弱监督学习领域的研究进展、成果以及相关思考，就弱监督学习的理论方法、标注工具、研究进展三个方面展开讨论。
Docker是一个简化容器中应用程序进程管理过程的应用程序。容器允许您在资源隔离的进程中运行应用程序。它们与虚拟机类似，但容器更便携，更加资源友好，并且更依赖于主机操作系统。
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