近日，Facebook 发布了一项新的研究，该研究探索了实例分割的新方法。与掩模 R-CNN 驱动的标准方法相比，TunSoMeM 为探索分割研究提供了新的方向。本文是有关这项研究的具体内容。...与此相反，以前的尝试，如 DeepMask（https://research.fb.com/blog/2016/08/learning-to-segment/），使用了非结构化的 3D 张量，缺乏清晰的几何意义...为了在滑动窗口中有效地生成遮罩，我们使用各种张量表示，其中子张量表示遮罩值。例如，对齐的表示是这样的：它的子张量枚举重叠它所有窗口中的掩码值。...我们使用 TensorMask 框架开发了 Tensor Bipyramid，这是一种新的金字塔结构，可以自然地捕捉任务的几何结构，其中大对象在粗略位置具有高分辨率遮罩，小对象在精细位置具有低分辨率遮罩...利用张量双锥结构的最佳张量矩阵模型达到 37.1 AP——代表平均值的标准度量——而掩模 R-CNN 对应物达到 38.3 AP。
最新的实例分割方法，如Mask R-CNN[18]和FCIS[24]直接建立在快速R-CNN[37]和R-FCN[8]等对象检测技术的基础上。...2两级方法（如Mask R-CNN）通过使用定位步骤（如roalign）来解决这个问题，它保留了特征的空间一致性，同时也允许掩码是conv层输出。...然后，为了计算掩模损失，我们简单地取组装掩模M和地面真值掩模Mgt之间的像素二元交叉熵：Lmask=BCE（M，Mgt）。 裁剪遮罩在评估期间，我们使用预测的边界框裁剪最后的遮罩。...时间稳定性尽管我们只使用静态图像进行训练，不应用任何时间平滑，但我们发现我们的模型在视频上生成的时间稳定性遮罩比遮罩R-CNN要多，后者的遮罩即使在对象静止时也会在帧间抖动。...请注意，对于其中一些图像，该框并没有完全裁剪掉遮罩。这是因为速度的原因（因为模型是这样训练的），我们在原型分辨率（所以是图像分辨率的四分之一）下裁剪掩模，每个方向都有1倍的填充。
前一阶段是基础，第二阶段本质上是面向任务的后处理。与端到端变换器不同，整体方法引入了许多与视觉分割任务相匹配的人类先验，如卷积的局部连接和感受野相关的对象分配策略。...在前景点位于多个遮罩中的情况下，可以利用背景点来过滤出与手头任务无关的遮罩。通过使用一组前景/背景点，我们能够在感兴趣的区域内选择多个遮罩。这些遮罩将合并为一个遮罩，以完全标记感兴趣的对象。...此外，我们还利用形态学运算来提高掩模合并的性能。 Box prompt长方体提示涉及在选定长方体和与第一阶段中的各种遮罩相对应的边界框之间执行并集交集（IoU）匹配。...然后确定相应的图像嵌入，并使用相似性度量将其与每个掩模的内在特征相匹配。然后选择与文本提示的图像嵌入具有最高相似性得分的掩码。...然而，文本到掩模分割的运行速度并不令人满意，因为每个掩模区域都需要被馈送到CLIP特征提取器中。如何将CLIP嵌入提取器组合到FastSAM的骨干网络中，仍然是关于模型压缩的一个有趣的问题。
1、SAM 允许用户通过单击、交互式点击或边界框提示来分割对象； 2、当面临关于正在分割的对象歧义时，SAM可以输出多个有效掩码，这是解决现实世界中分割问题所必需的重要能力； 3、SAM可以自动查找并遮罩图像中的所有对象...有效掩模的要求意味着即使提示不明确并且可能涉及多个对象（例如，在衬衫上的一个点既可能表示衬衫也可能表示穿着它的人），输出应该是其中一个对象合理的掩模。...与之前大规模分割数据收集努力相比，该模型比 COCO 完全手动基于多边形遮罩注释快 6.5 倍，比先前最大的数据注释工作快了 2 倍，并且是基于模型协助完成任务 。...在第一档中，模型协助注释员，相互作用； 第二档是完全自动化的注释与辅助注释相结合，有助于增加收集到的掩码的多样性； 数据引擎的最后一个档位是完全自动遮罩创建，进而使数据库可以扩展。...在 AR/VR 领域，SAM 可以根据用户注视选择一个对象，然后将其“提升”到 3D； 对于内容创作者来说，SAM 可以改进诸如提取碎片或视频编辑等创意应用程序； SAM 也可用来辅助科学领域研究，如地球上甚至空间自然现象
CPU不光是沙子做的，也是石头做的！ 半导体产业中用的最多的是硅元素，而硅元素在地球上的储量仅次于氧元素，数据显示地球的硅元素含量在28%左右。...得益于硅元素巨大的储量和良好的半导体性质，它也就成为了制作集成电路的最优秀的原材料。 而沙漠这种能大量提供沙子的地方自然就成为了优质硅元素的重要来源。...第十二步，拿取一块所需的电路图案取铬蚀刻的光刻石英掩模（chromium-etched photo-lithographic quartz mask），并向他射一束激光，将电路图案照射到晶圆上。...第十三步，光遮罩（photo-mask）产生的阴影位置将会影响硅晶圆表面光刻胶的化学变化，取决于使用的是positive 还是negative 的光刻胶（photoresist）。...与COB相比，该封装形式的芯片结构和I/O端（锡球）方向朝下，由于I/O引出端分布于整个芯片表面，故在封装密度和处理速度上Flip chip已达到顶峰，特别是它可以采用类似SMT技术的手段来加工，因此是芯片封装技术及高密度安装的最终方向
最后，基于获得的3D方向对初始位置估计进行细化（参见图3E）。 3.2 预处理 图 5 首先，我们计算并从分割的输入深度图像DM（通过深度图像和分割掩模M的元素相乘获得）中减去中值距离dc。...编码器以预处理的128×128深度图像为输入，输出64个元素的特征向量。特征向量旨在对相机视点进行编码，但对围绕相机光轴的平面内旋转保持不变。 我们使用ShapeNe渲染的深度图像来训练视点编码器。...旋转一致性验证 如第3.4节所述，可以从前面的模块中导出多个完整的3D旋转假设{Restk}Kk=1。...分割模板 对象分割模板是提议的姿势估计方法的输入之一。在实验中，我们使用Detectron2[54]库中现成的掩模RCNN[15]实现来获得掩模。...这种方法的主要局限性包括对对象3D网格模型和实例分割遮罩的要求，这可能并不总是容易获得。
与每个提示关联的区域是通过与图像尺寸相同的二进制掩码指定的。如果必须在该位置描绘提示，则遮罩的像素设置为 1，否则设置为 0。 更具体地说，让我们用 t 表示在潜在空间中运行的扩散过程中的通用步骤。...遵循此过程，在特定掩模指定的区域中，潜在向量将遵循相应局部提示引导的扩散过程的轨迹。在预测噪声之前，在每一步将潜在向量组合在一起，确保生成图像的全局内聚性以及不同屏蔽区域之间的平滑过渡。...我使用 HuggingFace 托管的预训练稳定扩散 2 模型来创建本文中的所有图像，包括封面图像。 如所讨论的，该方法的直接应用是获取包含在预定义位置中生成的元素的图像。...另一个优点是，可控图像生成是通过二进制掩模获得的，与更复杂的条件相比，二进制掩模更容易指定和处理。 这项技术的主要缺点是，它需要在每个扩散步骤中为每个提示传递一个神经网络，以便预测相应的噪声。...值得一提的是，组合不同扩散过程的想法并不限于本文中描述的内容，它还可以用于进一步的应用，例如全景图像生成，如论文 MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled
1 摘要 在本文中,我们提出了动态目标跟踪(DOT),一个添加到现有SLAM系统的前端,可以显著提高它们在高度动态环境中的鲁棒性和准确性.点结合实例分割和多视图几何生成动态对象的遮罩,以允许基于刚性场景模型的...(图二) 图2是系统概述.DOT的输入是一定视频速率下的RGB-D或立体图像,其输出是对场景的静态和动态元素进行编码的蒙版,可以直接被SLAM或里程计系统使用.第一个块(实例分割)对应于以像素为单位分割出所有潜在动态对象的...图三如下所示,该图是计算流程的一部分的示例.上一行显示了DOT对摄像机和物体跟踪的估计,请注意,网络中的分段掩码(黄色帧)并非在所有帧中都是必需的.下面一行显示了由DOT生成的对运动分类进行编码的分段遮罩...下表是在KITTI里程计中根据基线(无掩模和所有掩模)进行点标记的结果. ? ? ?...当DOT使用来自探测器2(红色)、50%(蓝色)、33%(黄色)和25%(绿色)的所有遮罩时，我们为V-KITTI的每一帧显示正确标记的像素数量减去相对于地面真实(黑色)的错误标记的像素数量。 ?
DISE 基于密度的解释输入采样(DISE)是该文介绍的第二种新的白盒XFR方法。DISE是随机输入抽样的一种扩展，使用先验密度来辅助抽样。...在该论文中作者通过引入先验分布来指导采样并进行改进，输入采样的先验密度是从具有三重损失的白盒EBP得到的，如下图所示显示了论文中该方法的概述，该方法利用灰色(即屏蔽像素)来遮挡probe图像中的小区域，...利用EBP得到的先验密度并进行采样，并为给定(probe,mate,nonmate)计算三重损失的数值梯度，可以发现具有大数值梯度的掩模在累积显著性图中权重更大。...使用这个显著图作为生成随机掩模的先验概率，允许对最显著的空间进行采样比在整个图像上假设均匀概率更有效地影响损失的掩模，这可以进一步有效地消除了掩模不重要的背景元素的可能性。...图像修复游戏使用四个（或更多）图像进行每次评估:probe图像、mate图像、修复的probe图像和修复的nonmate图像，其中面部固定区域(如眼睛、鼻子或嘴)的probe会有细微的不同。
该框架能够直接生成符合 CG 制作标准的 3D 资产，具有更高的准确性、更快的运行速度和较好的 CG 管线兼容性。...此外，该框架还支持基于文本提示的发型和颜色生成。 基于物理的材质扩散生成 基于物理的材质扩散生成模块旨在预测与预测几何体和文本提示一致的面部纹理。...（2）非面部区域遮罩。LDM 去噪过程将额外地受到非面部区域遮罩的限制，以确保生成的漫反射贴图不含有任何不需要的元素。 最后，通过超分辨率模块生成 4K 基于物理的纹理，以进行高质量渲染。...应用和展望 DreamFace 框架在名人生成、根据描述生成角色等方面取得了优异的成绩。此外，还支持使用提示和草图进行纹理编辑，实现全局的编辑效果，如老化和化妆。...通过进一步结合掩模或草图，可以创建各种效果，如纹身、胡须和胎记。 DreamFace 的渐进式生成框架为解决复杂的 3D 生成任务提供了一种有效的解决方案，有望推动更多类似的研究和技术发展。
使用ResNet50主干，我们的MaskConver在COCO-Val集上实现了53.6%的PQ，比基于卷积的现代模型全光FCN以及基于变压器的模型(如Mask2Former(+1.7%PQ)和KMAX-DeepLab...进一步优化的MaskConver版本在移动设备上实时运行时，PQ达到29.7%。 本文方案 骨干网是典型的卷积神经网络，如ResNet和MobileNet。...我们提出了三个预测头： (1)中心热图头，预测物体和物体的中心点热图； (2)中心嵌入头，预测中心点的嵌入； (3)掩模特征头，产生掩模特征。...扩展了目标检测方法[67，90]，提出了对物体和物体使用中心点表示的方法。实验发现，遮罩中心比包围盒中心具有更好的表示能力。...得到的遮罩特征具有形状H/4×W/4×C embd，其中H和W分别是输入图像的高度和宽度。遮罩特征，与遮罩嵌入相乘(来自遮罩嵌入生成器，详细信息请参见第节)。
摘要 本文考虑基于图像的虚拟试穿，在给定一对分别描绘人和衣服的图像的情况下，渲染穿着精选服装的人的图像。...作为 UNet 的输入，我们将人物图像潜在的噪声潜在与分割掩模、掩模图像和 Densepose 连接起来。 我们为服装提供详细的标题（例如，[V]：“短袖圆领 T 恤”）。...模型包括三个主要组件： TryonNet：基础UNet模型，处理遮罩后的人物图像和姿态信息。 Image Prompt Adapter (IP-Adapter)：用于提取服装图像的高级语义。...潜在负面影响和局限性：文章讨论了虚拟试穿技术可能带来的积极影响和潜在风险，如用户隐私保护和避免恶意使用，并指出了该方法在保持遮罩区域的人类属性（如纹身或痣）方面的挑战。...结论：文章总结了IDM-VTON方法的主要贡献，并指出了未来工作的方向，如探索更广泛的应用，如通过文本提示控制服装生成。
cv2.add() 是饱和运算(相加后如大于255则结果为255)，而Numpy加法是模运算，即超出255之后，除以255的余数作为数值。...imgAddMask) # 显示从 img1 提取的 ROI key = cv2.waitKey(0) # 等待按键命令 效果： 圆形掩模 和上一节类似，掩模遮罩可以不是方形的，可以使用cv2....circle和cv2.ellipse来实现圆形和椭圆掩模。...，ndarray 多维数组 text：添加的文本字符串 pos：文本字符串左下角坐标，如元组 (x=100, y=100) font：字体类型 fontScale：字体缩放比例因子 color：文本字符串的颜色...，如元组 (255，0 ，0) thickness：线条粗细，单位为像素数 lineType：线条类型 bottomLeftOrigin：可选参数，默认值 True 表示数据原点位于左下角，False
程序中Pixels （U8）数组中仅有两个元素，此时，进行替换时只有前两个像素被更改。 IMAQ GetRowCol可以读取更改后的第50列像素值，以确认像素更改操作的结果。...程序中IMAQ Filllmage会用黑色（像素值为0）对图像进行填充，由于使用了图像遮罩，因此只有遮罩图像中非零像素所覆盖的部分会被填充。...默认情况下，图像遮罩会被放置在使用它的图像原点，程序并未使用默认值，而是用IMAQ SetOffset将图像遮罩左上角移动到使用它的图像中(220，220）位置。 程序设计如下所示： ?...对于经过长距离模拟通信方式传送的图像（如航天器传回的星际图像），这种处理必不可少。...提取时，对于需要保留下来的区域，掩模图像的值置为1；而在需要被抑制掉的区域，掩模图像的值置为0。此外，由于时域的卷积和相关运算对应于频域的乘积运算，因此乘法运算也被用作一种技巧来实现卷积或相关处理。
2022年年底，Google、NVIDIA和微软相继推出了自己的3D生成工作，但大多基于先进的神经辐射场（NeRF）隐式表达，与工业界3D软件如Unity、Unreal Engine和Maya等的渲染管线不兼容...（2）非面部区域遮罩。LDM去噪过程将额外地受到非面部区域遮罩的限制，以确保生成的漫反射贴图不含有任何不需要的元素。...通过直接使用微调的纹理LDM和提示，可以实现全局的编辑效果，如老化和化妆。通过进一步结合掩模或草图，可以创建各种效果，如纹身、胡须和胎记。 动画能力生成 DreamFace生成的模型具备动画能力。...与基于BlendShapes的方法不同，DreamFace的神经面部动画方法通过预测独特的变形来为生成的静息（Neutral）模型赋予动画效果，从而产生个性化的动画。...DreamFace的主要创新包括几何体生成、基于物理的材质扩散生成和动画能力生成。与传统的3D生成方法相比，DreamFace具有更高的准确性、更快的运行速度和较好的CG管线兼容性。
，以及推进光刻技术创新和缩放密度的障碍。...讨论领域包括提高功率和工艺效率，增强计量技术，以及探索新的解决方案，如曲线掩模和光刻胶的新化学物质。然而，在这些进步中，始终专注于实现更高的产量、更高的吞吐量和更低的每芯片成本。...虽然每次曝光的总能量使用量远高于193nm光刻机，但支持更高密度器件的单一图案化的能力意味着需要更少的曝光。这反过来又减少了总的能量输出和循环时间。...干抗蚀剂在加工窗口和缺陷率方面具有优势，这是可以忽略的，但仍有一些障碍需要克服。降低High-NA的剂量会导致粗糙度增加，因此需要做更多的工作来平衡剂量减少与其他因素，如线宽粗糙度（LWR）。...结论 光刻技术的发展是半导体规模化的基石，使电路图案能够持续小型化，并相应提高电路密度和性能。
Modal navigation drawers 使用遮罩来阻止用户与 app 内容的其余部分进行交互。 它们高于大多数 app 元素，不会影响屏幕的布局网格。 主要用于屏幕空间有限的移动设备。...范围小于62.5％ ?...如果 navigation drawer 被 top app bar 截断，请勿在 header 中放置品牌元素或产品名称。 在这种情况下， top app bar 是该内容的更合适的地方。...---- Scrim（遮罩，仅用于modal 和 bottom） Modal navigation drawers 使用遮罩来阻止用户与 app 其余部分的交互。...遮罩直接放置在drawer的 sheet 的下方，可以轻敲或点击以关闭 drawer 。 ?
img_dialog_mask (对话框上层遮罩) circle 圆圈 img_circle_avatar (圆形头像) 后缀 后缀一般是来表示切图的颜色、透明度、状态等信息： 后缀 说明 示例 normal...颜色：颜色值一般使用十六进制表示，如 #FFFFFF, #90FFFFFF 其中90两位代表透明度。...九宫格图片文件拓展名为 .9.png 后缀状态名最好为全拼，如normal dp和px的关系 1、android手机有一些初始的分辨率： 密度 ldpi mdpi hdpi xhdpi xxhdpi...中，以320x480分辨率为基准屏幕，即密度值为160时，1dp=1px： ?...还可显示百分比标注，一次选择多个图层并智能标注 ②自动获取切图，可下载多个或全部切图 ③各种平台适配自动呈现 ④一键查看页面中的重复元素 ⑤样式代码自动导出 ?
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