前言 在前面一文使用交叉点观察器延迟加载图像以提高性能中,已经知晓了使用该方式可以提高页面的访问速度,那在此基础上,我们还可以做得更好?,答案显而易见,如果你爬梯子访问过一些国外的图片类的网站,国内若
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
今天将分享低质量超声图像生成高质量超声图像的CycleGAN完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
GitHub代码库：https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter
下面要介绍的论文始发于ICCV2019，题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」，axriv地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
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在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 鉴于目前注意力机制方法在场景文本识别中表现欠佳，近日，海康威视、复旦大学与上海交通大学等在 arXiv 上联合发表了一篇题为《Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images》的论文，其中提出了一种称为注意力聚焦网络（FAN）的新方法，可有效对齐注意力与图像中的目标区域，调整偏移注意力，成功解决了注意力漂移问题，从而显著提升场景文本识别精确度。在不同基准（包括 II
图像质量是一个属性的组合，表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
在这个追求高品质视觉体验的当下，动漫图像和视频的质量要求越来越高，但有时我们面临的是低质量、低分辨率的图像和视频。
如果您还没有听过，请告诉您一个事实，作为一名数据科学家，您应该始终站在一个角落跟你说：“你的结果与你的数据一样好。”
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：李梅 编辑：陈彩娴 语言模型的缩放定律（Scaling law）表明，其规模大小取决于可用数据的数量，所以在过去几年，大约有一半的语言模型是通过扩大数据量来改进性能的。 当前，在参数量上的角逐似乎已进入冷静期，然而，当许多人还在讨论模型要不要继续做大的时候，模型能不能做大的问题已经出现了。 最近，一项来自 Epoch AI Research 团队的研究向我们抛出了一个残酷的事实：模型还要继续做大，数据却不够用了。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/
数据存量的增速远低于大模型训练数据集规模的增速。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 语言模型的缩放定律（Scaling law）表明，其规模大小取决于可用数据的数量，所以在过去几年，大约有一半的语言模型是通过扩大数据量来改进性能的。 当前，在参数量上的角逐似乎已进入冷静期，然而，当许多人还在讨论模型要不要继续做大的时候，模型能不能做大的问题已经出现了。 最近，一项来自 Epoch AI Research 团队的研究向我们抛出了一个残酷的事实：模型还要继续做大，数据却不够用了。 论文地址：https://a
作为视觉注意力机制在目标分割任务上的延拓，并作为计算机视觉任务中非常重要的预处理步骤之一，显著性目标检测在立体匹配、图像理解、动作识别、视频检测和分割、语义分割、医学图像分割、目标跟踪、行人重识别、伪装目标检测以及图像检索等领域中发挥着非常重要的作用，如图1所示。由此可见，显著性目标检测有着广泛的应用价值和重要的研究意义。
这篇论文的研究背景是图像生成领域中存在的一个难点 - 如何从低质量的图像中恢复高质量的细节信息。这对很多下游应用如监控视频分析等都是非常重要的。现有的图像生成方法通常只关注单一的子任务，比如一个方法仅仅做去噪，另一个方法仅仅做超分辨率。但是实际中低质量的图像往往同时存在多种缺陷，比如既存在噪声，又存在模糊，分辨率也较低。所以仅仅做一种类型的生成是不够的，生成效果会受限。例如，一个只做去噪而不做超分的方法，可以去掉噪声，但是图片分辨率仍然很低，细节无法恢复。反过来，一个只做超分而不去噪的方法，可能会在增强分辨率的同时也放大了噪声，产生新的伪影。另外，现有方法在模型训练过程中，没有很好的约束和反馈来评估生成图像的质量好坏。也就是说，算法并不知道哪些部分的生成效果好，哪些部分效果差，缺乏对整体效果的判断。这就导致了细节品质无法得到很好的保证。所以说，现有单一任务的图像生成方法，很难处理图像中多种类型的缺陷;而且也缺乏对生成质量的约束，难以恢复图像细节。这是现有技术面临的问题与挑战。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI胃口太大，人类的语料数据已经不够吃了。 来自Epoch团队的一篇新论文表明，AI不出5年就会把所有高质量语料用光。 要知道，这可是把人类语言数据增长率考虑在内预测出的结果，换而言之，这几年人类新写的论文、新编的代码，哪怕全都喂给AI也不够。 照这么发展下去，依赖高质量数据提升水平的语言大模型，很快就要迎来瓶颈。 已经有网友坐不住了： 这太荒谬了。人类无需阅读互联网所有内容，就能高效训练自己。 我们需要更好的模型，而不是更多的数据。 还有网友调侃，
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
照相是一项很棒的技术。它让我们能够保存自己的记忆，当看到照片中的景色时，我们可以重新体验它们。
在挑选手机时，手机摄像头往往是我们考虑的重要因素之一，但目前很多手机拍出来的照片效果不尽如人意。如何用深度学习的方法美化照片？George Seif 发表了一篇文章，是关于如何自动增强低质量相机拍摄的照片，大家快来实战吧~
空间分辨转录组学技术能够在完整组织的背景下全面测量基因表达模式。然而，现有技术存在分辨率低或测序深度浅的问题。今年1月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种基于深度学习的方法：DIST，其将基因表达谱归因于未测量的位置，并通过自我监督学习和转移学习增强原始测量点和估算点的基因表达。
近年来，随着深度学习的发展和大规模数据集的出现，深度学习在很多领域也取得了进展，但其中「人脸复原」（Face Restoration）任务仍然缺乏系统性的综述。
真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类：
对鸟类群体的持续观测和保护一直是相关保护区工作的重中之重，但是由于保护区面积大、范围广，依靠传统的鸟类人工调查难以实现高效的对鸟类重要栖息地的连续监测，无法及时发现鸟类变化情况，随着AI识别技术的发展，利用其时效性强、获取快捷等优势特点，结合安装高清高变倍摄像头，可以及时识别保护区内鸟类种类及数量，创新保护区鸟类监测技术，为保护区的综合管理提供重要支撑。
导读 | 作者：张亚彬 当我们讨论视频清晰度时，我们在讨论什么？ 一、背景介绍 很多时候清晰度会被等同于视频分辨率和码流等等，在PGC时代也确如此，电影、电视剧、新闻媒体等都是通过专业设备录制剪辑和压缩，制作精良的源视频能够代表最高的清晰度，下采样降低分辨率和增大QP压低码流等操作都会丢失有效信息，导致视频清晰度变差。此类场景下我们能够通过峰值信噪比(PSNR)和基于人眼视觉特征的SSIM等评价准则来测量用户接受视频的主观质量，与源视频越相近则清晰度越高。然而在UGC时代用户多样化的视频录制设备和
Super AI Photo Enlarger for Mac是一款AI照片无损放大工具，通过AI的算法来帮助你无损放大Mac上的图片，智能放大和提升高达800%的图像质量，能够即时修复像素化、模糊和低质量的照片。并且无需编码，让你在使用上面能够更加的方便。
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。
Generate, Segment and Refine: Towards Generic Manipulation Segmentation 论文摘要：
AI 科技评论按：对于缺乏高质量标注数据的专业应用，除了继续花钱标数据之外，常用方法似乎也就只有 ImageNet 预训练 + 任务专用数据 fine-tune，众包让外行去标注更多数据拿来训练是万万不敢的。不过 IBM 的这项最新研究就打破了这个禁忌，普通人标注的数据也可以用来训练医疗影像分析模型。AI 科技评论把 IBM 研究院 Reseach Fellow Simone Bianco 撰写的介绍文章编译如下。
盲人脸修复（blind face restoration）是从低质量的人脸中恢复出高质量人脸的过程。这些质量较低的肖像图可能由各种原因导致退化，如低分辨率，噪音，模糊或是被压缩。
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务，因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验，来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
Topaz Photo AI是Topaz Labs开发的一款图像降噪软件。它使用人工智能 (AI) 来分析和增强图像，消除噪声并提高整体质量。该软件可用作 Adobe Photoshop、Lightroom 或 Topaz Studio 的插件，或用作 Mac 或 Windows 操作系统上的独立应用程序。
机器之心专栏 作者：王天宇、胡枭玮 来自香港中文大学与上海人工智能实验室的王天宇与胡枭玮等作者提出了一种实例阴影检测任务，旨在查找阴影与物体之间的关系。 阴影是由光线被物体遮挡而产生，阴影与物体密不可分。为了寻找阴影和产生阴影的物体，来自香港中文大学与上海人工智能实验室的王天宇与胡枭玮等作者提出了一种实例阴影检测任务，旨在查找阴影与物体之间的关系，进而估计光照方向、实现各种图像编辑应用。 实例阴影检测不仅可以找到输入图像中的单个阴影实例，还可以得到投射每个阴影的物体。实例阴影检测任务有助于各种下游应用，例如
对于一些复杂的或者质量低的图像，现有的基于注意力（attention-based）的方法识别效果很差，我们研究发现其中一个主要的原因是使用这种注意力模型评估的排列很容易损坏由于这些复杂或质量低的图像。换句话说，注意力模型（attention model）不能精确地联系特征向量与输入图像中对应的目标区域，这种现象称为attention drift。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，称为FAN（Focusing Attention Network）来精确地识别自然图像中的文本。FAN主要由两个子网络组成：AN（attention Network）和现有方法一样，用于识别目标字符；FN（Focusing Network）通过检查AN的注意区域是非在图像中目标字符的正确位置，然后自动地调整这个注意点，下图直观地展示了这两个网络的功能。
显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图，从而抑制噪声并锐化对象边界。最后，该文构造了分层聚合模块，用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征，以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测，充分利用了RGB图像和深度图中的信息，有效地解决了深度图的低质量问题，显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明，该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09355.pdf
Topaz Video AI 是一款使用人工智能来提高视频质量的软件。它可以将低分辨率素材升级到更高的分辨率，消除噪声和压缩伪影，提高色彩准确性和清晰度，并稳定抖动的素材。Topaz Video AI 使用机器学习算法分析视频帧，并根据从大型数据集中学习的模式生成新像素。这个过程被称为“放大”，它可以在不丢失太多细节或引入模糊的情况下改进低质量的视频。总的来说，Topaz Video AI 对于任何想要提高视频视觉质量的人来说都是一个强大的工具。
基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集，以提高模型的稳健性。然而，增加流行的行人数据集，如加州理工学院和城市人，可能极具挑战性，因为真实的行人通常质量较低。由于遮挡、模糊和低分辨率等因素，现有的增强方法非常困难，这些方法通常使用3D引擎或生成对抗性网络（GAN）合成数据，以生成逼真的行人。与此不同的是，为了访问看起来更自然的行人，我们建议通过将同一数据集中的真实行人转换为不同的形状来增强行人检测数据集。因此，我们提出了基于形状变换的数据集增强（STDA）框架。 所提出的框架由两个后续模块组成，即形状引导变形和环境适应。在第一个模块中，我们引入了一个形状引导的翘曲场，以帮助将真实行人的形状变形为不同的形状。然后，在第二阶段，我们提出了一种环境感知混合映射，以更好地将变形的行人适应周围环境，获得更逼真的行人外观和更有益的行人检测增强结果。对不同行人检测基准的广泛实证研究表明，所提出的STDA框架始终比使用低质量行人的其他行人合成方法产生更好的增强结果。通过扩充原始数据集，我们提出的框架还将基线行人检测器在评估基准上提高了38%，实现了最先进的性能。
Replicate 是一个提供优秀 AI 模型和工具的平台，旨在帮助用户实现各种人工智能任务。该平台汇集了来自各个领域的顶尖模型，涵盖了文本到图像生成、语言模型、图像编辑、超分辨率等多个领域。用户可以通过 Replicate 平台来探索这些优秀的项目，并应用于自己的工作和研究中。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是图像美学评估问题。
认识wild faces是非常困难的，因为他们出现了各种各样的变化。传统的方法要么训练来自目标域的特定注释的变异数据，要么引入未标记的目标变异数据来适应训练数据。
论文标题：《Object Detection for Aerial Images With Feature Enhancement and Soft Label Assignment》
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
本文创新性的将视频中目标拆解为静态显著性与运动目标。在视频目标分割领域中，为了规避低质量光流对网络产生的不可逆影响，本文设计了一个光流质量评估网络，其能够同时实现对静态/运动目标预测器结果的自动筛选以及评估光流图中包含目标信息的有效程度.
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
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