自动编码器的特定变体，即压缩自动编码器（CAE），已成为神经图像压缩中流行的架构选择。采用CAE学习图像信号的紧凑非线性表示取得了巨大成功，与现有的编解码器相比，产生了相当甚至更优的率失真性能。之前的研究工作已经证明，CAE的规模与图像质量或比特率高度相关。在这种情况下，经过充分研究的信道修剪方法可能适合复杂性缓解的需要。当使用信道修剪方法去除部分信道时，过度的信道修剪可能导致率失真性能严重下降。因此，静态的信道修剪方式可能不适合进一步的率失真复杂度优化。具体结果可见图1，对于三张不同的输入图像，直接将潜在变量的通道数由192裁剪为176。深色圆点代表了原始的率失真表现，浅色圆点代表裁剪后的率失真表现。可以看到，三张图像表现出了不同的下降趋势，但复杂度的降低是一致的。更进一步的，箭头代表不同图像块的率失真表现，可以发现，同一图像的不同图像块也会有不同的率失真下降趋势。因此，这种通道裁剪方法需要更细粒度的划分，而不仅仅是作用在整张图像上。此外，作者希望研究一种动态路由解决方案，以探索率失真和复杂度的联合优化。因为，在运行时使用内容自适应优化能实现最大的系统吞吐量。由于动态路由的作用空间被设计为样本或区域自适应，因此它可以无缝集成到其他可行的解决方案中，以加速神经非线性变换，从而产生静态轻量级模型，并通过联合优化提高其性能。这种动态路由方法在运行时做出编码决策，这类似于现代图像/视频编码标准通常采用的传统RDO过程或快速算法。这种运行时权衡可以带来更大的灵活性，从而通过定制行为实现更好的速率失真或复杂性权衡。
选自assemblyai 作者：Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑：蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2，到底是怎么工作的？ 2022 年 4 月初，OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
2022 年 4 月初，OpenAI 的 DALL-E2，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」，便生成了下面的图像。
自动驾驶系统分为三个层级：感知层，决策层，执行层，快速且准确的感知系统，是自动驾驶技术的关键。
想必大家之前都做过抠图或者图片任务提取等任务，这有点想目前我们手机当中可以直接点击图片，然后将其复制到其它地方，就会自动出现这个任务图像一样。这里我们可以直接登录这个网站去尝试一下这个图像分割的魅力Segment Anything | Meta AI
1.DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals
CLIP+修改版GLIDE双管齐下。 作者 | Ryan O'Connor 编译丨王玥 编辑 | 陈彩娴 OpenAI的模型DALL-E 2于本月初发布，刚一亮相，便在图像生成和图像处理领域卷起了新的风暴。 只需要给到寥寥几句文本提示，DALL-E 2就可以按文本指示生成全新图像，甚至能将毫不相关的物体以看似合理的语义方式组合在一起。 比如用户输入提示“一碗汤是另一个次元的入口”后，DALL-E 2便生成了以下的魔幻图片。 “一碗汤是另一个次元的入口” 图源：https://openai.com/dal
对于 2023 年的计算机视觉领域来说，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。
使用 SAM 执行任何分割任务的计算和内存成本都很高。研究者提出了一种改进思路 —— 利用 SAM 的掩码图像预训练 (SAMI)。这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，以获得高质量的预训练 ViT 编码器。
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本研究受监督学习中的输出排序的启发，指出数据本身的表面相似性而非语义标签，使得某些类比其他类更加接近。研究者据此提出了一种极端化的无监督学习方法，主要特点是非参数化训练、实例级判别（一个实例视为一个类）。在 ImageNet 上的实验结果表明，该方法在图像分类方面远超过最先进的无监督方法。若有更多的训练数据和更好的网络架构，该算法会持续提高测试结果。 深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，在计算机视觉领域取得了若干突破。大多数成功的模型都是通过监
卧剿，6万字！30个方向130篇！CVPR 2023 最全 AIGC 论文！一口气读完。
标题：Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression
本文介绍我们在CVPR 2022关于基于文本和参考图像完成头发编辑的工作。该工作将文本和参考图像条件统一在了一个框架内，在单个模型内支持广泛的图像和文本作为输入条件从而完成相应的头发编辑任务。代码正在逐步开源，欢迎大家试用。
归根结底，每一种视频压缩方法都要权衡利弊（trade-off）：如果允许更大的文件大小，就可以拥有更好的图像质量；但如果想让文件非常小，那就必须要容忍错误出现的概率。但现在（以及不久的将来），人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换（a better trade-off)。
🔍 搜索词条：Go语言, Google Doodle, 开发速度, App Engine, 图像处理
像素：一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候，呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块，这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
OpenAI 在 2021 年提出了 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解释图像和文本之间的关系。CLIP 的核心思想是通过大规模的图像和文本对进行训练，学习图像内容与自然语言描述之间的对应关系。这种方法使得模型能够在没有特定任务训练的情况下，对广泛的视觉概念进行理解和分类。
ChatGPT Zhang等人彻底改变了NLP领域，标志着生成人工智能（AIGC，又称人工智能生成内容）的突破。使这成为可能的是Brown等人、Radford等人的GPT系列模型，这些模型是Bommasani等人在网络规模的文本数据集上训练的基础模型。
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
LiveVideoStack：大家好，欢迎来到LiveVideoStack采访间，我们现在是在WebRTCon 2018的现场，在我旁边这位是Google的软件工程师Zoe，你是第二次来参加我们LiveVideoStack组织的大会，可能还是有些朋友不太了解你，向观众介绍下自己？
用于捕获周围环境的光反射信息，捕获的图像将被存储为Cubemap和能在游戏对象上使用的反射材质。多个反射探头，可以根据周围环境的变化而得到逼真的效果
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.14289.pdf
目录 视频为什么要编解码 视频是否可以压缩 编解码实现原理 编解码标准和国际组织 视频文件封装（容器） 视频质量评价体系 1.为什么视频要编解码？ 未经过压缩的视频数据量非常大，存储困难，同时也不便于
行人重识别（reID）是一项极具挑战性的任务，该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用，reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试，但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法，对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息，这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时，由于对姿势估计的推断更复杂了，计算成本也随之增加。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154442.html原文链接：https://javaforall.cn
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
这篇文章[1]的主要想法是，对自然语言特征和图像特征进行对比学习，训练得到对应的文本和图像编码器，然后使用预训练好的成对的编码器去做各种各样的下游任务。以图像分类任务为例：
【新智元导读】谷歌今天宣布开源图说生成系统 Show and Tell 最新版在 TensorFlow 上的模型。该系统采用编码器-解码器神经网络架构，分类准确率达 93.9%，在遇到全新的场景时能够生成准确的新图说。谷歌表示，这说明该系统能够真正理解图像。 2014 年，谷歌大脑团队的研究员训练了一个机器学习系统，自动生成能够准确描述图像的图说。这一系统的发展使其在 MS COCO 2015 图说生成竞赛中夺得第一。 现在，我们将这一图说生成系统的最新版开源，作为 TensorFlow 的一个模型。这次发
作者 | 维克多 自从今年1月份OpenAI祭出120亿参数魔法模型DALL·E，众多科研工作者开始对其进行多方位的剖析，希望也能做出给定“自然语言文字描述直接生成对应图片”的程序或软件。 120亿参数.........这意味着只有“顶级玩家”才能入局。如果缩小模型参数，程序还能跑出高质量的结果么？ 今日，谷歌和Hugging Face的研究员们开放了一款DALL·E mini的小程序。顾名思义，作为DALL·E的复刻版，模型规模比原版小了27倍，且只在单个TPU v3-8上训练了3天。 mini版的DAL
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
在帧内预测模式中，预测块 P 是基于已编码重建块和当前块形成的。对亮度像素而言，P 块用于4×4 子块或者16×16 宏块的相关操作。4×4 亮度子块有9 种可选预测模式，独立预测每一个4×4亮度子块，适用于带有大量细节的图像编码；16×16 亮度块有4 种预测模式，预测整个16×16 亮度块，适用于平坦区域图像编码；色度块也有4 种预测模式，类似于16×16 亮度块预测模式。编码器通常选择使P 块和编码块之间差异最小的预测模式。
标题：ImPosing：Implicit Pose Encoding for Efficient Visual Localization
本文构建了一个能同时完成四个任务的的深度神经网络： 生成图像描述、生成相似单词、以图搜图和根据描述搜图。传统上这些任务分别需要一个模型，但我们现在要用一个模型来完成所有这些任务。
在大模型时代，视觉语言模型（VLM）的参数已经扩展到了数百甚至数千亿，使得性能持续增加。与此同时，更小规模的模型仍然很重要，它们更易于训练和服务，更加环境友好，并为模型设计提供更快的研究周期。
首先推荐阅读之的水货文章：《水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙》、《色彩空间HSL/HSV/HSB理论，RGB与YUV如何转换》、《三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理》。本文主要以《即时通讯音视频开发》/《从JPG到AVI，这篇视频编码的最强入门科普，你值得拥有！》为基础的学习笔记。目前行文比较乱，还未细致整理。
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业，这两天写了课程报告，所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”，排名如队名，一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩，正好擦边获得了三等奖。（小编：比赛的时候取个好名字有多重要：） 主要分为三个部分，分别为比赛背景介绍，团队主要方案介绍，其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网，详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
大数据文摘出品 作者：原神长期长草玩家 说到这两年风靡全球的国产游戏，原神肯定是当仁不让。 根据5月公布的本年度Q1季度手游收入调查报告，在抽卡手游里《原神》以5.67亿美金的绝对优势稳稳拿下第一，这也宣告《原神》在上线短短18个月之后单在手机平台总收入就突破30亿美金（大约RM130亿）。 如今，开放须弥前最后的2.8海岛版本姗姗来迟，在漫长的长草期后终于又有新的剧情和区域可以肝了。 不过不知道有多少“肝帝”，现在海岛已经满探索，又开始长草了。 宝箱总共182个+1个摩拉箱（不计入） 长草期根本没
AI 科技评论按：顾名思义，「表示」（representation）就是指在网络中对信息进行编码的方式。为了让大家充分理解「表示」，本文作者尝试构建一个能同时完成图像描述，相似词、相似图像搜索以及通过描述图像描述搜索图像四项任务的深度神经网络，从实操中让大家感受「表示」的奇妙世界。
在本月的重庆云栖大会飞天技术汇专场中，阿里云高级算法专家黄海宇分享了题为《超大规模直播码率控制》的议题，从生产的链路角度来说世界杯怎么让观众看到更加清晰的视频。
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
在Flink中，动态表只是逻辑概念，其本身并不存储数据，而是将表的具体数据存储在外部系统（比如说数据库、键值对存储系统、消息队列）或者文件中。
【导读：这篇来自华盛顿大学的论文深入研究了各种对比自监督模型，系统分析了计算机视觉任务的基准问题；算法，数据集和终端任务如何影响模型性能；以及哪种编码器是最好的通用主干网络。】
近日，宇耀生物与湖南大学DrugAI团队在国际生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表的研究论文“Chemical structure-aware molecular image representation learning”。当前基于分子图像的药物发现方法面临两个主要挑战：（1）怎样解决分子数据标签不足的问题，以及（2）如何从隐式编码图像中捕获化学结构信息。考虑到化学结构可由分子图明确编码（例如氮、苯环和双键），作者提出了一种用于分子表示学习的对比图-图像（Graph-Image）预训练框架（CGIP），该框架利用自监督对比学习将化学知识从图转移到图像中。通过精心设计的模态内和模态间对比学习，CGIP可以从大规模未标记分子中学习图中的显式信息和图像中的隐式信息。作者在多个实验设置（分子性质预测、跨模态检索和分布相似性）上评估了 CGIP的性能，结果表明 CGIP 在 12 个基准数据集上实现最先进的性能，并证明了CGIP 能够将图中的化学知识迁移到分子图像中，使图像编码器能够感知图像中的化学结构信息。
对象序列化提供了一个框架，用来将对象编码成字节流，并从字节流编码中重新构建对象。“将一个对象编码成一个字节流”，称作将该对象序列化；相反的处理过程称为反序列化。一旦对象被序列化后，它的编码就可以从一台正在运行的虚拟机被传递到另一台虚拟机上，或者被存储到磁盘上，供以后反序列化时使用。序列化技术为远程通信提供了标准的线路级对象表示法，也为 JavaBean 组件结构提供了标准的持久化数据格式。
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
0 布尔代数只需要使用一些简单的运算规则和两个符号，如二进制的0或1。布尔代数是英国人布尔（Boole）于1847年提出来的，是数学和逻辑学的结合。
嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
