缺陷检测是工业产品处理中的一项重要任务。当前，已经有很多基于计算机视觉技术的检测方法成功应用于工业领域并取得了较好的检测结果。然而，受限于类间表面缺陷的内在复杂性，使得实现完全自动的缺陷检测仍然面临巨大挑战。虽然，类间缺陷包含相似的部分，但是缺陷的表面仍然存在较大的不同。为了解决这个问题，论文提出了一种金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的逐像素表面缺陷检测方法，并命名为PGA-Net。在这个框架中，首先从骨干网络提取多尺度特征。然后，使用金字塔特征融合模块，通过一些有效的跳连接操作将5个不同分辨率的特征进行融合。最后，再将全局上下文注意模块应用于相邻分辨率的融合特征，这使得有效信息从低分辨率融合特征图传播到高分辨率融合特征图。另外，在框架中还加入边界细化模块，细化缺陷边界，提高预测结果。实验结果证明，所提方法在联合平均交点和平均像素精度方面优于对比方法。
本文分享一篇来自 ECCV'20 Oral 的论文『MutualNet: Adaptive ConvNet via Mutual Learning from Network Width and Resolution』。
2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。
随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。
多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。
空间转录组学是一个迅速发展的领域，有望以单细胞或亚细胞分辨率全面表征组织结构。计算方法的发展对从原始数据中提取生物信号起着重要作用；下游分析工具将空间组织和细胞间通信描述为可量化属性，并提供算法来推导此类属性；集成管道进一步将多个工具组合在一个包中，使生物学家能够方便地从头到尾分析数据。
近期，扩散模型凭借其出色的性能已超越 GAN 和自回归模型，成为生成式模型的主流选择。基于扩散模型的文本到图像生成模型（如 SD、SDXL、Midjourney 和 Imagen）展现了生成高质量图像的惊人能力。通常，这些模型在特定分辨率下进行训练，以确保在现有硬件上实现高效处理和稳定的模型训练。
选自arXiv 作者：Stephan J. Garbin等 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 近日，微软提出了一种基于 NeRF 的新系统 FastNeRF，用它来渲染逼真图像，速度能有多快呢？在高端消费级 GPU 上达到了惊人的 200FPS！ 神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）领域的最新研究展示了神经网络编码复杂 3D 环境的方式，这类方法能以新的视角真实地渲染环境。渲染这些图像需要非常大的计算量，即使在高端硬件上，这些新进展与实现交互式速率仍然相去甚远。 在本文中
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使YOLO9000预测没有标记检测数据的对象。
苹果把这项成果命名为MDM，DM就是扩散模型（Diffusion Model）的缩写，而第一个M则代表了套娃（Matryoshka）。
Flutter安装包中会包含代码和assets (资源)两部分，其中 assets 是会打包到程序安装包中，可以运行时访问，常见的 assets 类型包括静态数据(json文件)，配置文件，图标和图片等。
有时候我们在写页面中，会发现绝对定位的父级元素已经相对定位了，但是在不同分辨率的电脑下，绝对定位还是会错乱，似乎父级的相对定位并没有起了作用。 首先要明白如下几个原理： 1、笔记本电脑的分辨率一般为1
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时，代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。在各种基本渲染器中通常发生的情况是，网格单元的中心被覆盖的那一刻，像素颜色立即从白色变为黑色。标准GPU渲染也不例外。请参见图5.14的最左侧列。
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
空间组学被广泛宣称为生命科学的新前沿。这个术语涵盖了一系列技术，承诺将改变生物学的许多领域，并通过同时测量物理组织结构和分子特性，有望彻底革新病理学。尽管这个领域在过去5年已经成熟，但它仍然面临一些成长中的困扰：进入的门槛、稳定性、实验设计和分析的最佳实践不明确，以及缺乏标准化。在这篇综述中，我们系统地列举了空间组学技术的各种类型；强调了它们的原理、优势和局限性；并对这个极具潜力但仍难以驾驭的领域未来面临的最大挑战提出了一些观点和建议。
Transformer在自然语言处理（NLP）领域巨大的成功激发了计算机视觉（CV）社区内的相当大探索。特别是，视觉Transformer（ViTs）将图像分割为非重叠的块，将每个块投射成标记，然后应用多头自注意力（MHSA）来捕捉不同标记之间的依赖关系。得益于Transformer卓越的建模能力，ViTs在多样的视觉任务中取得了不错的结果，包括图像分类，目标检测，视觉-语言建模，甚至是视频识别。
该论文指出识别每张图片所需要的最小分辨率是不同的，而现有方法并没有充分挖掘输入分辨率的冗余性，也就是说输入图片的分辨率不应该是固定的。论文进一步提出了一种动态分辨率网络 DRNet，其分辨率根据输入样本的内容动态决定。一个计算量可以忽略的分辨率预测器和我们所需要的图片分类网络一起优化训练。在推理过程中，每个输入分类网络的图像将被调整到分辨率预测器所预测的分辨率，以最大限度地减少整体计算负担。
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
如果你在为Android开发Web应用或者在为移动设备重新设计一个Web应用，你需要仔细考虑在不同设备上你的页面看起来是怎样的。因为Android设备有不同款型，因此你需要考虑影响你的页面在Android设备上展示的一些因素。
52CV曾经第一时间报道过CVPR2019 | 微软、中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法，此后该文引起不少媒体的关注。
在过去了几年里，动态神经网络非常热，热到每周都能看到几篇不错的动态神经网络论文上传到arxiv。那么什么是动态神经网络呢？它有有哪些类型呢？它的研究现状如何呢？接下来，就由Happy带领大家简单回顾一下咯。
公司内部有一款企业社交产品share，近期打算开发手机版，初期规划是通过webapp的方式嵌入到另一款即时通信native app。之前团队还未接触过手机应用的页面重构工作，这次由我打头炮，搭建这款webapp的基本页面样式框架。
本文提出一种新颖的框架D2C-SR用于图像超分。图像超分作为一种病态问题，其关键挑战在于：给定低分辨率输入存在多个合理预测。大部分经典方法与早期深度学习方法忽略了该基本事实，将图像超分建模为确定性处理，这就导致不理想结果。
上面这些问题可能我们在开发中已经知道如何解决，但是问题产生的原理，以及解决方案的原理可能会模糊不清。在解决这些问题的过程中，我们往往会遇到非常多的概念：像素、分辨率、 PPI、 DPI、 DP、 DIP、 DPR、视口等等，你真的能分清这些概念的意义吗？
文章：Robust Place Recognition using an Imaging Lidar
使用生成对抗网络（GAN）进行图像超分辨率（SR）已经在恢复逼真细节方面取得了巨大成功。然而，众所周知，基于 GAN 的 SR 模型会产生令人难以接受的伪影，特别是在实际场景中。以往的研究通常在训练阶段通过额外的损失惩罚来抑制瑕疵，但这些方法只适用于训练过程中生成的同分布下的瑕疵类型。
昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
讲者来自Evolution公司的研发部门。该公司是一个线上游戏公司，旗下的游戏主要是各类线上赌场游戏。这类强交互性的桌面游戏，对于沉浸感的要求较高，也因此对与VR直播等提升观众沉浸感的形式有一定关注。该公司在全球有800多个实时游戏全天候运营。讲者最近在一款游戏中添加了VR直播模式，本次演讲将主要围绕其展开，给出对VR直播系统的一些建议。
分享一篇新出的 CVPR 2021 轻量级网络论文 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network ，大名鼎鼎的HRNet的升级版。
刚接触移动应用的界面设计，最先跳入脑海的疑问是：画布尺寸设计多大（特别是Android）、图标和字体大小怎么定、需要设计多套设计稿么、如何切图以配合开发的实现？ 本篇将结合iOS和android官方的设计规范、搜集的资料以及工作中的摸索，来分享移动应用界面设计中的尺寸规范等问题，希望能给移动端的新手设计师些许指引。若有不当之处，欢迎斧正。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。我们队伍“石碑村”，队员有华仔、致Great，最终决赛取得第五名成绩，下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案，希望能够对大家有所帮助。
Godot中主要通过Control节点及其派生节点来绘制各种UI组件,常用的几个节点包括:
前一篇响应式设计(Response Web Design)浅谈提到了响应式设计的由来和应用场景。本文聊一聊如何实现。 如何让自己的网站也响应式Web设计，可以响应设备的分辨率呢? 根据Ethan Ma
昨天介绍了YOLO系列的第一个算法YOLOv1，并详细分析了YOLOv1的网络结构以及损失函数等。今天我们将来分析一下YOLO目标检测算法系列的YOLOv2和YOLO9000。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09062.pdf
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03892.pdf
图像超分辨率（SR）是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，是计算机视觉和图像处理中一种重要的图像处理技术。它在现实世界中有着广泛的应用，如医学成像、监控和安全等。除了改善图像的感知质量，它还有助于改善其它计算机视觉任务。总的来说，由于单个 LR 图像通常对应多个 HR 图像，因此这个问题比较具有挑战性。以往的文献中提到了多种经典的 SR 方法，包括基于预测的方法、基于边缘的方法、统计方法、基于 patch 的方法和稀疏表征方法等。
图像的尺度是指图像内容的粗细程度。尺度的概念是用来模拟观察者距离物体的远近的程度。 具体来说，观察者距离物体远，看到物体可能只有大概的轮廓；观察者距离物体近，更可能看到物体的细节，比如纹理，表面的粗糙等等。从频域的角度来说，图像的粗细程度代表的频域信息的低频成分和高频成分。 粗质图像代表信息大部分都集中在低频段，仅有少量的高频信息。细致图像代表信息成分丰富，高低频段的信息都有。
本文介绍在使用不同尺寸、不同分辨率的两个或多个电脑屏幕时，鼠标在不同屏幕之间切换时，出现偏移、飘动、不规则运动等情况的解决方法。
本文介绍由美国哈佛-麻省理工Broad研究所的Aviv Regev教授团队发表在 Nature Methods 的研究成果：本文作者提出了Tangram，一种将sc/snRNA-seq数据与从同一区域收集的各种形式的空间数据对齐的方法。Tangram可以处理来自多个形式的空间数据，包括MERFISH、STARmap、smFISH、空间转录组学(Visium)和组织学图像。Tangram可以映射任何类型的sc/snRNA-seq数据，包括多模态数据，例如来自SHARE-seq的数据。作者通过在视觉和躯体运动区的单细胞分辨率上重构全基因组解剖整合空间图，在健康小鼠脑组织上展示了Tangram。
这个工作来自于Baidu ADT部门，是该团队继L3-Net之后的在自动驾驶领域内关于定位的又一力作，其利用图像数据取得了与基于Lidar的方法相当的定位精度。
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