与原始灰度图像进行比较后，我们可以看到，就像上面的核方法一样，图像亮度过高。但是，它可以突出玫瑰上的亮点。因此，可以说它是比算术滤波器更好的选择，但仍然不能完全恢复原始图像。...与原始灰度图像进行比较后，我们可以看到它已复制了几乎与原始图像完全相同的图像。其强度/亮度级别相同，并且也突出了玫瑰上的亮点。因此，我们可以得出结论，对谐波均值滤波器在处理盐和胡椒噪声方面非常有效。...如果是猫分类器，它将对图像中找到的所有对象与猫图像的特征进行比较，如果找到匹配项，它将告诉我们输入图像包含猫。 由于我们以cat分类器为例，因此公平地使用cat图像是公平的。...() 边缘检测输出： 如您所见，图像中包含对象的部分（在这种情况下是猫）已通过边缘检测点到/分开了。...所有高于“高阈值”的点都被标识为边缘，然后评估所有高于低阈值但低于高阈值的点；被标识为边的点附近或与之相邻的点也被标识为边，其余部分被丢弃。
然而，它们复杂的内部结构和操作往往使非专家难以理解。我们介绍了 Diffusion Explainer，这是第一个解释 Stable Diffusion 如何将文本提示转换为图像的交互式可视化工具。...为此，我们提出了一种新的多目标学习框架，该框架自适应地平衡来自多个源和多个目标导向控制目标的不同运动的学习。...然而，只有网页的一部分被保留：图像标题对、长文本文章或原始 HTML，永远不会全部放在一个地方。网页任务因此很少受到关注，结构化图像文本数据也未得到充分利用。...我们验证了它在三个生成任务上的效用：页面描述生成、部分摘要和上下文图像字幕。...我们设计了一种新颖的注意力机制 Prefix Global，它选择最相关的图像和文本内容作为全局标记，以关注网页的其余部分以获取上下文。
近日，来自日本多所大学的研究者组成的研究团队提出了一种新的低成本方法，能够将任何表面变成触摸屏，为人们与数字世界的交互提供了新的可能性。...而该研究提出的新系统只需在投影仪下方连接一个摄像头，系统从一个单一的相机图像上确定手指是否接触过屏幕表面，并且由于该方法仅捕获略高于屏幕的区域，因此该系统的投影图像具有鲁棒性，不会受到视觉干扰。...特别是投影颜色在指尖皮肤上重叠，这使得从图像中提取指尖区域变得困难。此外，如果投影图像内容包括人手或显示内容中有人，则系统无法区分投影图像中的假手和触摸屏幕的真手。...这意味着相机在用户按下投影图像的区域时跟踪他们手指的同时，也会忽略视觉场景的其余部分。...此外，论文中详细描述了如何将这种设置与简单的图像处理算法结合，以跟踪用户手指相对于投影图像的位置，并且此跟踪信息可用作任何基于触摸的应用程序的输入。
因此，猫品种分类器是无可厚非的：给了它一堆岩石，并输出了一个非常合理的标签y=0。事实上，对上面裁剪图像进行分类的人也会预测y=0。因此，你可以清楚地将此结果归咎于猫检测器。...到目前为止，我们对如何将错误归结到流水线的某个部分的描述都是非正式的：查看每个部分的输出，看看是否能够确定哪个部分出错。这种非正式的方法可能就是你所需要的。...将相应的裁剪图像作为输入，运行猫品种分类器。如果猫品种分类器仍然分类错误，则归咎于猫品种分类器。否则归咎于猫检测器。 换句话说，做一个实验，给猫品种分类器一个“完美”的输入。...1在上面的自动驾驶示例中，理论上，我们可以通过将相机的原始图像输入规划组件来解决这个问题。...然而，这将违反51章中描述的“任务简单性”的设计原则，因为路径规划模块现在需要输入一个原始图像，需要解决的是一个非常复杂的任务。
近日，Adobe在博客上宣布，公司与加州大学伯克利分校的科学家合作取得了新的研究成果，利用机器学习技术，可以检测出面部图像是不是被人为修改过的。...由于图像中包含了人类创造力的这一要素，大大拓宽了测试集中的图像修改和技术的范围，使训练数据集的多样性超出了仅包含自动合成生成的图像的范围。 该工具还能确定面部形状变化的具体领域和方法。...在实验中将编辑后的图像恢复到其原始状态，给研究人员留下了深刻的印象。 ? 由左至右依次为：经修改的图像、检测到修改、自动还原后的图像、原始图像 经过训练之后算法非常有效。...面对经后期编辑过的面部图像，人类志愿者选出正确的答案的概率是53%，而算法的判断正确率高达99％。这款工具甚至能够建议如何将照片恢复成为原来未编辑的状态。 ?...这种篡改大部分时候都是为了误导他们。”
，识别准确率达99%，你的美照P没P过，P前什么样，它一眼就看出来！...由于图像中包含了人类创造力的这一要素，大大拓宽了测试集中的图像修改和技术的范围，使训练数据集的多样性超出了仅包含自动合成生成的图像的范围。 该工具还能确定面部形状变化的具体领域和方法。...在实验中将编辑后的图像恢复到其原始状态，给研究人员留下了深刻的印象。 由左至右依次为：经修改的图像、检测到修改、自动还原后的图像、原始图像 经过训练之后算法非常有效。...面对经后期编辑过的面部图像，人类志愿者选出正确的答案的概率是53%，而算法的判断正确率高达99％。这款工具甚至能够建议如何将照片恢复成为原来未编辑的状态。...这种篡改大部分时候都是为了误导他们。”
△ 左为Stable Diffusion，右为改进后效果 这一刻，AIGC领域中两类大火的模型，似乎找到了某种“共鸣”。 如何将RLHF用于AI绘画？...正如其名，RLHF就是用人类对模型输出结果的评价（即反馈）来直接优化模型，在LLM中，它可以使得“模型价值观”更符合人类价值观。 而在AI图像生成模型中，它可以让生成图像与文本提示得到充分对齐。...这一步，就是利用刚刚获得的人类评价组成的数据集，训练出奖励函数，然后用该函数来预测人类对模型输出的满意度（公式红色部分）。 这样，模型就知道自己的结果究竟有几分符合文本。...除了奖励函数，作者还提出了一个辅助任务（公式蓝色部分）。 也就是当图像生成完成后，模型再给一堆文本，但其中只有一个是原始文本，让奖励模型“自己检查”图像是否跟该文本相匹配。...为了避免过拟合，作者对预训练数据集上的NLL值（公式第二项）进行了最小化。这种做法类似于InstructionGPT (ChatGPT的“直系前辈”）。
而 DeepCreamPy 项目基于的方法提出一种图像修复的新模型，可在不规则的空缺模式上鲁棒地生成有意义的预测（图 1），预测结果与图像其余部分完美契合，无需进行额外的后处理或混合操作（blending...图 1：原始图像和使用本研究提出的基于部分卷积的网络进行修复的对应修复结果。 近期不使用深度学习技术的图像修复方法均使用图像剩余部分的统计信息来填补空缺。...很多近期方法的另一个曲线是只关注矩形空缺部分，通常位于图像中心。本文介绍的研究发现这些缺陷可能导致对矩形空缺部分的过拟合，最终限制这些模型的应用可用性。...为了恰当处理不规则 mask，Nvidia 的这项研究提出了部分卷积层（Partial Convolutional Layer），包括 mask 和重新标准化卷积操作以及后续的 mask 更新（mask-update...例如，如果原始图像名是 mermaid.jpg，你将其放入 decensor_input_original 文件夹；着色后的图像命名为 mermaid.png，放入 decensor_input 文件夹
如果两个热力学系统中的每一个都与第三个热力学系统处于热平衡(温度相同)，则它们彼此也必定处于热平衡。这一结论称做“热力学第零定律”。...通常情况下，一幅图像糊了包含目标物体、还会包含背景和各种噪声（阈值化后噪声可能就是一些小白点），想要得到目标物体，常用的方法就是设定一个阈值，用阈值将图像的像素分割成两部分：大于阈值的像素和小于T的像素...1.1 原始图像 （夜幕降临的城市） 1.2 代码实践 import cv2 import numpy as np # OpenCV阈值化函数实践 def img_thres(coor_image...cv2.THRESH_TRUNC——大于阈值的部分变为阈值，其余部分不变 cv2.THRESH_TOZERO——大于阈值的部分不变，其余部分变为0 cv2.THRESH_TOZERO_INV——...大于阈值的部分变为0，其余部分不变 附上一张图片，以便观察： 其中dst表示目标图像，src表示原始图像，将原始图像的单个像素与阈值作比较，超过限定的原始原始像素变为相应的最大值或0（也就是目标像素是0
还有一种方法就是「量化」，不同的是，它是通过减少每个权重的比特数来压缩原始网络。...在每次前向传播时仅量化网络的随机部分，对大多数权重使用无偏梯度进行更新。...此外，使用 Quant-Noise 压缩后的模型性能几乎与原始模型一致，同时将内存占用量减少至原来的十分之一甚至二十分之一。...研究者将标量量化（如 int8，即每个块 b_kl 由一个权重组成）与向量量化（将多个权重共同量化）区分开来。 ?...因此，研究者提出了一种简单的修改方法 Quant-Noise，通过随机改善 QAT 来控制该偏置。其思路是：量化权重中的随机部分，而不是像 QAT 那样量化整个网络，使未经量化的权重使用无偏梯度。
地图上的颜色可能与下图中的示例图像中的颜色不同。 新图层类似于原始的 1984 年 6 月影像，但现在只有四种颜色表示由分类工具生成的四个类中的每一种。...需要将其与 1984 年 6 月的原始图像进行比较，以确保分类正确无误。 打开Iso_1984.tif和1984 年 6 月.tif图层，并确保所有其他图层均已关闭。...由于云层覆盖，湖泊的一部分未被归类为与湖泊其余部分相同的值。（云层通常会遮挡卫星影像中的地面要素。...用同样的方法对2014 年影像进行分类 与之前的结果相似，水体部分均被分类为1 对于Iso_2014图层，将值 1的颜色更改为浅苹果色。将其他值（2、3 和 4）更改为无颜色。...接下来，将清理每个图像中值之间的边界，以删除像素化的粒度边缘。 搜索边界清理工具 "边界清理"工具通过扩展边界，然后将其缩小回其原始大小来平滑类之间的边界。
我们可以直接通过输入来对以前的工作进行分类：原始视频（像素级） 或视频特征（特征级） 。 预训练的模型是特征级的，因为他们在一些大规模视频文本数据集上进行过预训练，例如Howto100M。...输入是通过现成的冻结视频特征提取器生成的缓存视频特征。如果输入是原始视频，则会使预训练非常缓慢。然而，得益于大规模数据集，预训练模型在视频文本检索方面表现出显著的性能提升。...由于本文的模型是基于预训练的图像-文本模型构建的，因此应该在相似度计算模块中小心地添加新的可学习权重。如果没有权重初始化，很难进行学习，并且可能会影响使用反向传播的预训练模型训练的性能 。...因此，一个自然的想法是采用无参数类型直接从视频角度计算与图像/帧的相似性。...因此，作者使用“食品和娱乐”类别（约380k个视频）作为后预训练数据集（本文其余部分称为HOWT100M-380k）。 ▊ 4.实验 4.1.
深度强化学习 模型独立的学习方式 哈工大在事理图谱方面的探索 由于内容很丰富，今天专知内容组为大家整理出第一部分概述的相关内容，后续会持续为大家带来报告的其余部分，敬请期待。...大家可以从这个图中可以看出内容很丰富，主要是分为三部分内容，今天专知内容组为大家整理出第一部分概述的相关内容，后续会持续为大家带来报告的其余部分，敬请期待。 ?...由于“智能”一词比较难以定义，他提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答。...Logistic本质上是线性模型，对于非线性可分问题，只用原始特征不能进行正确的分类。如果对特征进行非线性变换，如kernel，或者用组合特征，可以实现一定程度的非线性。 ? 下面开始介绍感知器 ?...深度学习以前，各种特征都要手动的设计。特征设计的目标就是尽可能的保留原始数据中的所有信息。 ? 再精巧的特征设计也无法完全表达出原始数据背后的高层语义信息。
移动应用已经成为我们日常生活的一大重要组成部分。使用移动应用时，我们通常是用眼睛看，用手执行对应操作。如果能将这个感知和交互过程自动化，用户也许能获得更加轻松的使用体验。...研究 UI 数据集还为该团队带来了另外两个有关建模的见解：（1）手机屏幕的纵横比（见表 1a）与自然图像的不一样，通常更长一些。...具体来说，基于手机的原始纵横比，他们选择了两种网格配置：1x2 和 2x1。给定一张屏幕图像，选取最接近其原始纵横比的网格配置。...之后，调整屏幕图像大小，使其匹配所选的网格配置，然后再将其切分为子图像（sub-image）。很明显，纵向屏幕会被水平切分，而横向屏幕会被垂直切分。然后，使用同一个图像编码器分开编码所有子图像。...接下来 LLM 就可以使用各种粒度的所有视觉特征了 —— 不管是完整图像还是经过增强的细节特征。 图 2 给出了 Ferret-UI 的整体架构，包括任意分辨率调整部分。
自定义板载应用程序通过 UART 链路与摄像头通信，并将位置设定点和测量更新发送到自动驾驶仪的控制器和估算器。 图像处理从相机帧的预处理开始。原始图像以 128 像素 x 96 像素的分辨率捕获。...自定义自动曝光程序调整快门时间，使地平线的平均亮度保持在固定值（255 中的 80），同时忽略图像的其余部分（包括镜头装置）。...但是，由于这种情况发生在集水区的边缘，这种方法仍然会导致后续快照的集水区之间出现相当大的重叠。在这项工作中，我们提出了一种方法来大幅增加快照之间的距离，并将其与内存高效的归巢算法相结合。...在回程飞行中，大部分距离都是使用里程计覆盖的，但如果不进行任何校正，里程计漂移最终会变得太大。为了纠正这种漂移，让机器人使用视觉归位来定期返回环境中的已知位置（快照位置）。...由于这些图像最终可以比基于地标的导航的方位描述符对压缩得更好，因此将在本文的其余部分重点介绍整体算法。
移除神经元的方法是通过强制指定神经元输出为零并保持网络的其余部分完好无损。同时，网络并未被重新训练，作者采用在指定类与其它所有类之间做区分的分类任务，以此测试单类别的分类精度。 ?...对抗性算法计算一个微小的扰动，当该扰动添加到原始图像时，结果图像在肉眼完全无法和原图区别开的同时，被错误分类为了卧室。...为了理解攻击是如何工作的，作者检查了滑雪胜地场景最重要的四个神经元和对卧室场景最重要的四个神经元。在图3-1 B中可视化了这些神经元在原始图像和对抗性图像之间的激活变化。...(B)用户在指定位置添加圆顶后，结果是修改后的图像，其中已添加圆顶代替原始尖塔。在通过更改20个圆顶神经元来表达用户的高级意图后，生成器会自动处理如何将对象组合在一起以保持输出场景逼真的像素级细节。...3 总结展望 为了更好地理解网络是如何工作的，作者提出了一种分析单个神经元的方法。在分类其中，神经元揭示了网络如何将特定场景类别的识别分解为对每个场景类别都很重要的特定视觉概念。
在这个简单的图像空间中，我们定义了两类图像 这两类图像可以用无数个线性分类器分开。例如考虑直线 Lθ。...这就提出了第一个问题：如果所有的线性分类器 Lθ 都能很好地分离 I 和 J，那么他们是否对图像扰动具有相同的鲁棒性呢？ ▌投影和镜像图像 考虑类 I 中的图像 。...而这就提出了第二个问题：如果对抗性样本存在并且 Lθ 强烈倾斜，那么实际上是什么导致了 Lθ 倾斜的呢？...有研究将鲁棒性与 SVM 中的正则化关联起来。这一假设也可以通过实验进行测试：旨在减少过拟合（如 L2 正则化）的技术有望减轻对抗性样本现象。...最终，一小部分的错分样本被过拟合，导致对抗距离很小，而且很难解读权重向量。 最后，我们可以看看每个模型中的两个代表性样本 x, y（每类一个）以及他们的镜像图像 。
对于研究问题1，论文研究了三个邻域编码模型： (1)使用文本+嵌入的自注意力（SA-Text+embedding）使用冻结编码器预先计算图像嵌入，然后将它们与来自邻域的原始文本连接到输入的文本序列中，(...在研究问题2中，论文研究了如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中（例如，图1(b)中的部分层次结构和图像顺序）。...该框架给论文留下了三个设计空间： (1)论文如何向LM提供邻域信息？(2)如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？(3)论文如何调整预先训练的LM，以有效地从邻域上下文参数学习？...基于这两种方法，论文提出了以下三种邻域编码方法：使用文本+嵌入的自注意力（SA-Text+embedding）：文本邻域被连接为原始文本，而其他模式首先由冻结的编码器处理（例如，图像的ViT），然后它们的嵌入被连接到输入序列中...尽管添加了部分图像，但所有部分的性能都比部分文本略有下降。在维基百科中，并不是每个部分都有相应的图像。因此，在所有部分的情况下，对LM的输入与一些有文本和图像的样本不一致，而其他样本只有文本。
新文件cropped.png将从原始图像中创建，如图 19-4 中的所示。 图 19-4：新图像将只是原始图像的裁剪部分。...将图像复制粘贴到其他图像上 copy()方法将返回一个新的Image对象，其图像与被调用的Image对象相同。如果您需要对图像进行更改，但又想保留原始图像的未更改版本，这将非常有用。...为了给这个图像中的像素着色，我们可以使用嵌套的for循环遍历图像上半部分的所有像素 ➌，并使用putpixel()➍ 给每个像素着色。...假设图 19-11 是你想要添加到每个图像右下角的标志：一个带有白色边框的黑猫图标，图像的其余部分是透明的。...程序的其余部分现在是一个注释的框架。 第二步：循环所有文件，打开图像 现在你需要找到当前工作目录下的每一个.png文件和.jpg文件。
所以，如果你的噪声的范数足够低，你就可以认为它在视觉上是不可感知的；但是在向量空间中，加入噪声的图像可以与原始图像相距非常远。 为什么会这样呢？...如果 H×W 的图像是一个向量，那么我们加入其中的 H×W 噪声也是一个向量。原始图像有各种各样相当密集的颜色——这会增加 L2 范数。...现在，如果原始类别「狗」的决策边界没有那么远（在 L2 范数角度来看），那么增加的这点噪声会将新的图像带到决策边界之外。 你不需要成为世界级的拓扑学家，也能理解特定类别的流形或决策边界。...那生成新图像还必须做什么？ 生成器和鉴别器 现在我们已经简单了解了对抗样本，我们离 GAN 只有一步之遥了！那么，如果我们前面部分描述的分类器网络是为二分类（真和加）设计的呢？...图片来自：Goodfellow, 2017 所以，对于我们的网络而言，这意味着如果我们训练它们足够长时间，那么生成器将会学会如何从真实「分布」中采样，这意味着它开始可以生成接近真实的图像，同时鉴别器将无法将其与真实图像区分开
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