用神经网络实现的现代文本识别系统的性能令人惊叹。他们可以接受中世纪文献的训练，能够阅读这些文献，并且只会犯很少的错误。这样的任务对我们大多数人来说都是非常困难的:看看图2，并尝试一下!
---- 新智元报道 编辑：好困 snailnj 【新智元导读】MIT新算法无需标签，精细分割图像，不放过每个像素点！人类数据标注师瑟瑟发抖：我要毕业了？ 趁着ICLR 2022颁奖之际，MIT、康奈尔、谷歌和微软「炫耀」了一篇全新的SOTA—— 给世界上每一个像素都打上标签，而且无需人工！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.08414 从对比图的效果来看，这个方法有时候甚至比人工还细致啊，甚至连阴影都做了标注。 不过遗憾是的是，虽然看着十分酷炫，但并没有入围获奖
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步骤和实例。
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
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。
在前面的两篇文章中，我们介绍了基于各类代理任务 (Pretext Task) 和基于对比学习 (Contrastive Learning) 的自监督学习算法。
一般来说学校对于学术论文的图像都有一定的要求，比如线性、字体大小等，本文将讲解怎么出高清的图和绘制符合要求的图
实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。 然而，由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征，在真实场景中自动检测瞳孔是一个复杂的挑战。 在本文中，我们提出并评价了一种新的基于双卷积神经网络流程的方法。 在它的第一阶段，流程使用卷积神经网络和从缩小的输入图像的子区域进行粗瞳孔位置识别，以减少计算成本。 第二阶段使用从初始瞳孔位置估计周围的小窗口衍生出的子区域，使用另一种卷积神经网络来优化这个位置，与目前性能最好的算法相比，瞳孔检测率提高了25%。 可根据要求提供注释数据集。
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/80893844
查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。
谷歌今天开源了Kartta Labs，这是一个基于 Google Cloud 和 Kubernetes 的开源可扩展系统，可从历史地图和照片中重建过去的城市。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
一般来说学校对于学术论文的图像都有一定的要求，比如线性、字体大小等，本文将讲解怎么出高清的图和绘制符合要求的图。
1、语义分割（semantic segmentation）：标注方法通常是给每个像素加上标签；常用来识别天空、草地、道路等没有固定形状的不可数事物（stuff）。
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。
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。
当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。
本次推送给大家带来的是一种激光雷达和相机的外参标定方法，主要利用了ROS中 dynamic_reconfigure 功能包提供的动态配置参数功能（代码在最后）。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数（内参、外参、畸变参数）必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。
从立体图像或视频帧中进行遮挡物的检测，对许多计算机视觉应用而言都是非常重要的。先前的研究重点主要是将其与视差或光流的计算捆绑在一起，这导致了严重的 chicken-and-egg 问题。在本文中，我们利用卷积神经网络来解决传统交错的计算框架中遮挡物检测问题。
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 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 1 前言 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 这篇文章将对计算
人类越来越接近于了解大脑如何编码视觉信息，因为研究人员现在已经开发出一种方法，可以将随时间变化的大脑反应映射到图像，以揭示大脑如何处理视觉信息。
文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
这位细心的爸爸发现，虽然宝宝还不太会说话，但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么，比如电视录像里的动物、海报上的食物，画册上的卡通图案。
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.07854.pdf
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
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损坏的道路对市民的出行有一定的影响。对市政府来说，检测和确定要修复的道路是一项巨大挑战。在美国，大多数州仅仅采用半自动方法进行道路损坏的检测，而在世界其它地区这个过程则完全是人工检测。由于必须保证路况数据是最新的，所以必须以较高的频率检测道路，这使得收集数据的过程既昂贵又费时。这就引出了一个问题：计算机视觉可以提供帮助吗？
目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计，甚至 视频全景分割。
题目：有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ，其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
HEVC 标准实现了参考图像信息和运动矢量预测理念，提供了最佳的帧间预测质量。这包括以 1/4 像素的精度指定预测矢量、使用单向和双向预测、自适应地改变被预测图像区域的形状和大小、创建长参考帧列表（多达 15 个元素），以及使用运动矢量预测算法，从而只将有关差分矢量 (mvd) 的信息添加到编码流中。这一切是如何实现的呢？让我们一探究竟。
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。
AI 科技评论按：近年来，强化学习技术在控制领域大放异彩。然而，奖励函数的设计问题一直以来都是困扰着人们的「老大难」问题。近期，伯克利的研究人员提出了一种基于「事件变分逆控制」的端到端深度强化学习范式，使机器人无需依赖奖励工程便能实现高效的深度强化学习，成功地在机器人控制问题上取得了重大突破。伯克利 AI 研究院将相关成果发布在博客上，AI 科技评论编译如下。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
文章来源：新智元 https://mp.weixin.qq.com/s/1A3dzES_TSIQqUG1fr32_g 导读 没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也无处不在，100%的团队报告说由于训练数据不足而导致过严重的项目
目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。
内容提要：目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。
文章：Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
作者|Piotr Dollar 选文|Aileen 翻译|姜范波 宇文 校对|房欣如 素材来源：Facebook Research 大数据文摘编译作品，转载具体要求见文末 ◆ ◆ ◆ 导读 电脑是否能够像人眼一样轻松分辨出一张照片里的不同物体呢？ 当我们人类看一张图片时，为了分辨不同的物体，我们能细致到一个个像素的水平。在脸书的人工智能研究中心（Facebook AI Research, FAIR），我们正在将计算机视觉技术推向一个全新的阶段——我们的目标是让计算机能像人类一样，从像素的水平去分析图像
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。 演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。 以下
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