对ImageView.ScaleType，学习安卓需掌握。以官方链接：http://android.xsoftlab.net/reference/android/widget/ImageView.ScaleType.html 所有文字全靠打。
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Aligning Pretraining for Detection via Object-Level Contrastive Learning』MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法！性能SOTA！
Ken Burns 特效，是一种通过虚拟摄像机扫描和缩放使静止图片动态化的特效。添加视差是创建 3D Ken Burns 的重要因素，带来了很多不可思议的画面。手动创建此类特效很费时间，并且需要足够的图片编辑技巧。
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
这篇论文是飘在 Arxiv 前十的一篇论文，当时就加入了待看清单，觉得这个自监督学习的方法用于心脏分割挺新颖的。
选自arXiv 作者：Chuhang Zou等 机器之心编译 参与：Geek Ai、路 近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络（CNN）。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好，在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前，该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估
https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
大多数3D重建方法可能仅恢复高达全局尺度模糊度的场景属性。我们提出了一种新的单视图度量方法，该方法可以仅使用在无约束条件下获取的单眼图像来恢复由物体的3D高度或地面以上的相机高度以及相机的方向和视野参数表示的场景的绝对比例。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶三维目标检测方法——LaserNet。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据。在激光雷达视场范围内的操作有许多挑战，不仅包括遮挡和尺度变化，还有基于传感器如何捕获数据来提供全流程信息。
文章：LineMarkNet: Line Landmark Detection for Valet Parking
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf
注：这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。
这种特效处理，常常用于纪录片等视频的后期制作，名为Ken Burns Effect。
激光雷达测距传感器在安全关键型应用中（例如，自动驾驶中的目标检测和全景分割）发挥着至关重要的作用，它可以在不考虑光照条件的情况下提供精确的3D环境测量。然而，激光雷达点云本质上是非均匀的、无序的且稀疏的，这禁止了高度优化算子（如卷积）的直接应用。解决此问题的一种方法是在点云中首先建立一个邻域结构，通过昂贵的半径搜索或最近邻搜索，然后在局部邻域中应用性能卷积算子[5, 23, 27, 36]。另一种方法是通过对输入点进行量化创建规则的 Voxel 栅格[8, 35, 41, 42, 43]或 Voxel 柱[15, 16, 26, 39, 43]，这不可避免地会导致信息丢失。尽管这些算法取得了巨大成功，但利用点集和 Voxel 栅格的算法通常需要繁重的计算，这给在实时自主系统中扩展它们带来了挑战。相比之下，距离图像以无损的方式将3D数据组织成结构化的2D视觉表示。因此，距离图像无疑是所有激光雷达点云数据表示中最为紧凑和高效的。
在当今世界，开发能够理解世界 3D 数据的系统至关重要。例如自动驾驶汽车需要 3D 理解才能移动并避免与物体碰撞。相比之下AR/VR 应用程序可以帮助人们进行日常活动，例如想象沙发是否适合客厅。
看到下面这张图了没？一开始，盘子里是没有东西的，但当你在托盘上画个框，然后在文本框中输入文本「在托盘上添加意大利面包」，魔法就出现了：一个看起来美味可口的面包就出现在你的眼前。
这就是谷歌AI今天发布的MediaPipe Objectron，一个可以实时3D目标检测的pipeline。
前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感。因此，有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象，并对内部集群提供更深入的见解。
[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》
序：本文翻译自苹果官方文档，自己想系统的了解每个控件的官方解释。只翻译了部分，详情见官方文档。
1.DiffusionEngine: Diffusion Model is Scalable Data Engine for Object Detection
当我们开始在场景中添加内容时，一般会先从 层级管理器 的 创建节点菜单 开始，也就是点击左上角的 + 按钮弹出的菜单，从几个简单的节点分类中选择我们需要的基础节点类型并添加到场景中。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
现有方法的生成外观，特别是在遮挡区域，逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而，扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。
乳腺癌在全球范围内是导致女性癌症相关死亡的第二大主要原因，也是影响女性最常见的癌症[1]。早期检测主要依赖于筛查式乳房X光摄影，包括四张图像——每侧乳房从不同角度拍摄两张：从侧面的斜位（MLO）和从上方的头尾位（CC）。尽管传统的深度学习方法在乳腺癌分类中主要关注单一视角的分析，但放射科医生在乳房X光检查中同时评估所有视角，认识到提供关键肿瘤信息的重要相关性。这突显了在医疗保健中跨视角数据分析识别异常和做出诊断的重要性，以及基于多视角或多图像的计算机辅助诊断（CAD）方案相对于基于单图像的CAD方案的优势。在乳腺癌分类和检测的最新研究中，应用了深度学习技术，取得了有希望的结果。许多当前的研究[2, 3, 4]旨在融合多视角架构，这些架构受到放射科医生多视角分析的启发，从而为更强大、性能更高的模型做出贡献。
上一篇文章中我们了解到，跨端方案经历了三个阶段，第一阶段是混合开发的Web容器时代，第二阶段是以RN和Weex为代表的泛Web容器时代，第三阶段就是以Flutter为代表的自绘引擎时代。
在对抗新冠状病毒的斗争中，保持社会距离是一个减缓疾病的传播非常有效的措施。虽然数以百万计的人们都老老实实呆在家里帮助减少传播，但制造业和制药业的许多员工仍然不得不每天上班，以确保满足基本生活需求。
MyLayout和TangramKit是一套基于frame之上的UI界面布局库的OC版本和Swift版本。目前最新版本升级为MyLayout1.7.0和TangramKit1.4.0。 ?OC1.7
几乎所有会WEB前端开发的同学都知道CSS中有一个float属性用于实现HTML元素的浮动定位展示。float 属性定义元素在哪个方向浮动。以往这个属性总应用于图像，使文本围绕在图像周围。不过在 CSS 中，任何元素都可以浮动，假如在一行之上只有极少的空间可供浮动元素，那么这个元素会跳至下一行，这个过程会持续到某一行拥有足够的空间为止。 浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景，并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。
【新智元导读】Kaggle 海洋鱼类识别和分类竞赛冠军团队技术分享：如何设计鲁棒的优化算法？如何分析数据并做数据增强？技术细节包括使用不同船只的图像进行验证，以及如何处理夜视图像。 今年，Kaggle 社区举办了大自然渔业监测大赛（Nature Conservancy Fisheries Monitoring competition），征召参赛者开发能够自动对渔船捕捞的海洋生物种类进行检测和分类的算法。 非法捕鱼等行为对海洋生态系统构成了威胁。这些算法将有助于增强大自然保护协会分析摄像机监控系统数据的能力。
自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
用浏览器打开这个网页，就可以开始耍了：https://poloclub.github.io/ganlab/
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 从来没有见过的新物体，它也能进行很好地分割。 这是DeepMind研究出的一种新的学习框架：目标发现和表示网络（Object discovery and representation networks，简称Odin） 以往的自我监督学习（SSL）方法能够很好地描述整个大的场景，但是很难区分出单个的物体。 现在，Odin方法做到了，并且是在没有任何监督的情况下做到的。 区分出图像中的单个物体可不是很容易的事，它是怎么做到的呢？ 方法原理 能够很好地区
标题：NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video
想象一下，如果你正在建造一辆自动驾驶汽车，它需要了解周围的环境。为了安全行驶，你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢？你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求，但实际上，这种做法似乎效果并不好：你面对的是一个三维的环境，相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像，但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像（比如你前方的行人或车辆与你的距离）。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中，你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的，即使我们使用最先进的算法也很容易出错。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包，它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认，Basemap 使用时有点笨拙，甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间，超出你的想象。
神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。
本文为《Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A Review》译文，在原文的基础上译者会稍作修改提炼，方便大家学习理解。
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日，著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文，基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架，对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题： （1）将视觉输
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 将3D对象检测方法分为三类：单目图像，点云以及基于融合的方法。基于单目图像的方法。 尽管2D对象的检测已解决，并已在多个数据集中得到成功应用。但KITTI数据集对对象检测，提出了挑战的特定设置。而这些设置，对于大多数驾驶环境都是常见的，包括小的、被遮挡的或被截断的物体，以及高度饱和的区域或阴影。此外，图像平面上的2D检测，还不足以提供可靠的驱动系统。此类应用需要更精确的3D空间定位和尺寸估算。本节将重点介
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
