本文提出了一个用于 3D 点云分析的非参数网络 Point-NN，它仅由纯不可学习的组件组成：最远点采样（FPS）、k 近邻（k-NN）、三角函数（Trigonometric Functions）以及池化（Pooling）操作。不需要参数和训练，它能够在各种 3D 任务上都取得不错的准确率，甚至在 few-shot 分类上可以大幅度超越现有的完全训练的模型。
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这篇论文来自于牛津大学、百度研究院以及港中文的团队，主要解决的是立体匹配网络的直接跨域泛化问题。文章提出了一个域不变的立体匹配网络，即Domain-invariant Stereo Matching Netwoks, 简称DSM-Net 。
这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。
本文目的是研究使用神经网络对视频帧进行分类的方法，特别是研究将时间信息与视频帧的空间信息一起考虑的体系结构。我们旨在证明，仅将标准卷积神经网络单独应用于视频的每个帧，对于可以捕获视频帧之间的时间模式的模型而言是一种较差的方法。
由于固有的模态差异和文本与动作模态之间的复杂映射，生成高质量的动作并不是一件简单的事情。尽管目前已经取得了一些进展，但仍然存在两个主要问题未得到解决：
计算机视觉中一个研究方向是在 MLP 的权重中编码对象和场景，使得该 MLP 直接从 3D 空间位置映射到形状的隐式表示。然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化，从而渲染出连续的真实场景。
【新智元导读】PyTorch 发布了最新版，API 有一些变动，增加了一系列新的特征，多项运算或加载速度提升，而且修改了大量bug。官方文档也提供了一些示例。 API 改变 torch.range 已被弃用，取代的是 torch.arange，这与 numpy 和 python 范围一致。 在稀疏张量上，contiguous 被重命名为 coalesce，coalesce 已经不合适。（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。 新的特征 新的层和函数 torch.t
计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。
这篇文章作为基础文章也是本文的学习和理解的过程，在将会给出更多的注释和“废话”帮助自己理解。同时有错误的话欢迎各位朋友留言指教。
选自arXiv 作者：吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度，其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化（Batch Norm/BN）是深度学习中非
在许多应用中，移动机器人必须在特定的环境中执行自主导航。在移动过程中，机器人应能够识别或区分环境中的不同区域。这个行为相当于在其当前的传感器观测与存储数据库的一部分之间找到对应关系。这种能力通常被称为地点识别。为了加快这一过程，作者们经常专注于通过不变描述子来描述环境的一些部分。通过这种方式，机器人应该能够通过在数据库中找到与其当前观测相关联的描述子最相似的描述子来识别环境的一部分。地点识别的概念在诸如定位、建图和导航等任务中至关重要。
AI 科技评论按：CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研究员陈亮对此次大会收录的 PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 一文进行的解读。 随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取（ PFH, FPFH,VFH等）向高层次语义理解过渡（点云识别，语义分割）。与图像感知领
Python科学计算——Numpy Numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 基本类型（array） array，也就是数组，是numpy中最基础的数据结构，最关键的属性是维度和元素类型，在numpy中，可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基本
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
今天将分享电子显微镜图像神经元3d分割完整实现版本，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。
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
AI科技评论按：近日，FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。 批量归一化和群组归一化 批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）是深度学习发展中的一项里程碑式技术，可让各种网络并行训练。但是，批量维度进行归一化会带来
项目代码：https://github.com/ZrrSkywalker/Point-NN
Python 在机器学习方面有天然的优势，那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术，以下是在学习过程中的一些笔记，里面有大量的注释说明，用于理解为什么这样操作。
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。
前言 最近观看下面这本书有感，结合之前的学习，对OpenGL的知识进行回顾。 概念 帧缓存：接收渲染结果的缓冲区，为GPU指定存储渲染结果的区域。 帧缓存可以同时存在多个，但是屏幕显示像素受到
今天将分享CTA和MRA的Willis环的拓扑解剖结构分割完整实现版本，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。
文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. Harley ， Zhaoyuan Fan
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
编译 | 阿司匹林 AI科技大本营按：近日，FAIR 团队的吴育昕和何恺明提出了组归一化（Group Normalization，简称 GN）的方法。其中，GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。此外，GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。实验结果证明，GN 在多个任务中的表现均优于基于 BN 的同类算法，这表明 GN 能够在一系列任务中有效地替代 BN。 以下内容来自 Group Normalization 论文，AI科技大
这个工作来自于牛津大学、中国香港大学、中国香港中文大学和Intel Labs，发表于ICCV2021。我们知道，Transformer在近两年来于各个领域内大放异彩。其最开始是自然语言处理领域的一个强有力的工具。后来，在图像处理领域，Transformer由于其可以感知远距离的像素，从而学习到更全面的特征表示。并且这项工具已经被应用在多个二维图像处理任务中，例如目标检测、语义分割等。而将Transformer应用于三维点云相关的任务是一个必然的趋势。由于三维点云的不规则性和密度多样性，Transformer在点云数据上甚至具有更大的潜力。实际上，在早期的工作中就已经有将Transformer应用到点云相关的任务中，例如DCP利用Transformer对源点云和目标点云的互信息进行建模，实现输入点云对的同时感知。但是，彼时的Transformer并不是一个重点。这篇Point Transformer则是将Transformer应用到点云学习的一个标志性成果，其设计了一个Point Transformer网络，并展现了其在点云点特征提取和全局特征提取的优势作用。这使得这篇论文的工作有着更广阔的应用范围和潜力，为后续很多点云相关任务的研究提供了一个有力的工具和参考。
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atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
随着社交媒体（如Instagram和Facebook）的普及，人们越来越愿意在公开场合分享照片。在分享之前，对颜色进行修饰成为了一项必不可少的操作，可以帮助更生动地表达照片中捕捉到的故事，并给人留下良好的第一印象。照片编辑工具通常提供颜色风格预设，如图像滤镜或查找表，以帮助用户高效探索。然而，这些滤镜是通过预定义参数手工制作的，不能为具有不同外观的图像生成一致的颜色风格。因此，用户仍然需要进行仔细的调整。为了解决这个问题，引入了色彩风格转换技术，可以自动将一个经过精细修饰的图像（即风格图像）的色彩风格映射到另一个图像（即输入图像）。
这个是最近有人问我的一个问题，想把一个拍好的皮肤图像，转换为3D粗糙度表面显示，既然是粗糙度表面显示，我想到的就是把图像转换为灰度图像，对每个像素点来说，有三个不同维度的信息可以表示它们，分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量，使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示，这里还另外一个问题需要解决，就是像素的取值范围在0~255之后，但是为了更好的显示，需要首先对灰度图像归一化像素值范围到0~1之间。所以完整的步骤跟思路如下：
3D场景理解是计算机视觉和机器人应用中的重要任务。然而，大多数现有方法主要集中在3D几何和外观估计或基于封闭类别数据集的3D对象检测和场景分割上。然而，为了使智能代理能够与物理世界平稳互动，仅仅理解由预先识别的标签特征化的空间子集是不足够的。受最新的基础模型在语言和视觉语义方面取得的进展所启发，本方法旨在开发更自然的3D场景表示。它整合了几何和开放词汇语义信息，便于后续任务中用语言查询。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
上述直方图概念是基于图像像素值，其实是对图像梯度，每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念的真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。
准备好探索3D分割的世界吧！让我们一起完成PointNet的旅程，探索一种理解3D形状的超酷方式。PointNet就像是计算机观察3D物体的智能工具，特别是对于那些在空间中漂浮的点云。与其他方法不同，PointNet直接处理这些点，不需要将它们强行转换成网格或图片。
在3D医学影像中进行物体定位的标准方法是使用分割模型对感兴趣的目标进行 Voxel 到 Voxel 的标注。虽然这种方法使模型具有很高的准确性，但也存在一些缺点。为医学影像生成 Voxel 级准确的标注是一个耗时的过程，通常需要多个专家来验证标签的质量。由于标注者之间的变异性，器官或病变的医学术准确的分割可能会出现结构边界不确定的问题，这可能会导致附近组织中包含无关信息或排除相关信息。即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。总之，这使得分割模型的训练成本过高，同时可能会限制下游诊断或分类模型的预测能力。
现在越来越多的视频或者图像拍摄设备支持log模式，比如大疆无人机的D-Log模式等等，log模式的起源和发展就不多做介绍，其在普通显示器上显示画面通常看起来是平坦的灰色，因此也常被称为log灰视频。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
本文介绍一篇于计算机领域顶级会议ACM MM 2020发表的论文《SST-EmotionNet: Spatial-Spectral-Temporal based Attention 3D Dense Network for EEG Emotion Recognition》，该研究提出了一种基于注意力机制的3D DenseNet对多媒体刺激产生的情感脑电信号进行分类，该模型在统一的框架下同时提取数据中的空间、频率、时间特征；并且设计了一种3D注意机制来自适应地探索具有判别力的局部模式提升情绪分类效果，在现有的多个数据集上分类表现均为最优。该文提出的模型是一个多变量脑电信号的通用框架，可以被拓展到其余信号分类任务中。
在自动驾驶中，卷积神经网络是用于各种感知任务的必备工具。尽管CNN擅长从摄像机图像（或视频剪辑形式的序列）中提取信息，但我们毕竟不断遇到各种不适合卷积神经网络的元数据。
在文章66. 三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵：
作者：Peter R. Florence、Lucas Manuelli、Russ Tedrake
这里使用了 WPF（译者注：Windows Presentation Foundation） 的 3D 展示功能来对一个文档集合进行了可视化，这些文档是根据 AAAI 2014（一个人工智能会议）所接受的论文列表获取的。
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