嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！
本文来源于 ICCV-19 上发表的一种新的目标检测技术 FCOS ：全卷积 One-Stage 目标检测算法。该算法提出了一种非常直观和简单的方法来解决目标检测问题,本篇文章是对该算法的总结。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
不不不，这不是“找不同”，是为了让你感受一下“像素级语义分割和理解”带来的修图效果：
作者：寒小阳 && 龙心尘 （感谢投稿） 原文 ：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
2004 年 SIGGRAPH 上，Microsoft Research UK 有篇经典的图像融合文章《Poisson Image Editing》。先看看其惊人的融合结果（非论文配图，本人实验结果）：
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络（CNN）不仅能用来对图像进行分类，还在图像分割任务重有着广泛的应用。 Dhruv Parthasarathy就职于Athelas，一家专注于深度学习技术的医疗健康公司。他在Medium上发布了一篇博客文章，介绍了在具体的图像分割任务中如何应用卷积神经网络，来得到更好的效果。 以下内容编译自Parthasarathy文章： 自从深度学习鼻祖Geoff Hinton与他的研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sut
AI 科技评论按，本文作者成指导，字节跳动算法工程师，本文首发于知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210），AI 科技评论获其授权转载，正文内容如下：
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
假设我要训练一个 CNN 来识别三种类别：人、猫、狗。因此输出向量Y将只有三个元素C1、C2、C3，每个元素都是一个类别得分。如果有更多类别，这个向量将边长。对于上图，我们希望训练CNN识别图像中的人，并用一个边界框定位人。为此，向输出向量中添加边界框参数-x、y、w、h用于确定边界框的大小。x、y确定边框中心坐标;w、h确定边界框的宽和高。
在有雾的情况下，能见度下降，造成许多问题。由于大雾天气，能见度降低会增加交通事故的风险。在这种情况下，对附近目标的检测和识别以及对碰撞距离的预测是非常重要的。有必要在有雾的情况下设计一个目标检测机制。针对这一问题，本文提出了一种VESY(Visibility Enhancement Saliency YOLO)传感器，该传感器将雾天图像帧的显著性映射与目标检测算法YOLO (You Only Look Once)的输出融合在一起。利用立体相机中的图像传感器对图像进行检测，利用雾传感器激活图像传感器，生成深度图来计算碰撞距离。采用去雾算法对基于区域协方差矩阵的显著性图像帧进行质量改进。在改进后的图像上实现了YOLO算法。提出的融合算法给出了Saliency Map和YOLO算法检测到的目标并集的边界框，为实时应用提供了一种可行的解决方案。
本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶三维目标检测方法——LaserNet。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据。在激光雷达视场范围内的操作有许多挑战，不仅包括遮挡和尺度变化，还有基于传感器如何捕获数据来提供全流程信息。
SAM 是一种在自然图像分割方面取得成功的模型，但在医学图像分割方面表现不佳。MedSAM 首次尝试将 SAM 的成功扩展到医学图像，并成为用于分割各种医学图像的通用工具。为了开发 MedSAM，首先需要一个大型医学图像数据集，其中包括来自 11 种不同模态的超过 20 万个 Mask。该数据集用于训练和微调 MedSAM 模型。最重要的是，提供了一种简单的微调方法，使 SAM 适应一般的医学图像分割。
需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。
近年来，Transformer 成为了深度学习领域非常受欢迎的一种架构，它依赖于一种简单但却十分强大的机制——注意力机制，使得 AI 模型有选择地聚焦于输入的某些部分，因此推理更加高效。
---- 新智元报道 来源：AI人工智能初学者 作者：ChaucerG 【新智元导读】本文提出了一种优于NMS的非IoU替代方案，其在边界框保留和抑制方面不依赖IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等检测器上实验证明，Confluence比NMS性能更强，更可靠！ 简介 本文提出了一种在目标检测中的边界框选择和抑制任务中替代贪婪非极大值抑制（NMS）的新颖方法。它提出了Confluence，该方法不仅不依赖于置信度得分来选择最佳边界框，也不依赖于IoU
这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。
参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达，比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的，它所嵌入的空间是三维的。凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面，比如NURBS曲面。对于三角网格，如果能把它与参数平面建立一一映射，那么它也就被参数化了，这个映射就是UV展开。如下图所示，左图是右边网格在参数平面上的展开，这样每个顶点都有了一个uv参数值，这也被称为纹理坐标。
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。 最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。
通常我们看到一幅图像的时候，我们都会关注于图像中的某一点上。这有可能是一个人，一个建筑物或者甚至是一个水桶。图像的清晰部分几乎没有什么意义，这些部分在图像中通常的特点是缺少关注点、颜色单调和纹理平滑。当这样一类图像出现的时候，它们是从图像剩余部分分割出感兴趣目标的理想图像。这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。
利用结构化场景图生成图像，能够明确解析对象与对象之间关系，并可生成具有多个可识别对象的复杂图像。 AI 科技评论按：近日，李飞飞的学生 Justin Johnson 在 arXiv 上传了一篇论文：I
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】今天，Meta发布史上首个图像分割基础模型SAM，将NLP领域的prompt范式引进CV，让模型可以通过prompt一键抠图。网友直呼：CV不存在了! 就在刚刚，Meta AI发布了Segment Anything Model（SAM）——第一个图像分割基础模型。 SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。 整体而言，SAM遵循了基础模型的思路： 1. 一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
原标题 | Deep Learning for Image Segmentation: U-Net Architecture
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
比起图像识别，现在图片生成技术要更加具有吸引力，但是要步入AIGC技术领域，首先不推荐一上来就接触那些已经成熟闭源的包装好了再提供给你的接口网站，会使用别人的模型生成一些图片就能叫自己会AIGC了吗？那样真正成为了搬运工了，而且是最廉价的。 生成图片技术更多是根据一些基础的图像处理技术来演变而来，从最基础的图像处理技术学习，你就能明白图片生成是怎么一回事。最近看了很多关于目标检测的文章和博客，也在学习AIGC技术，从基础手工设计特征到如今的深度学习模型，二者技术发展历史其实可以说是有比较共同性的。
本文提出了一个简单的全卷积网络来实现实时的实例分割（From 加州大学戴维斯分校）
盒模型是CSS的一种基础设计模式，定义了Web页面中的元素是如何被看作盒子来解析的，而每一个盒子又有不同的展示方法接下来我们将详细的介绍一下边框的高级属性：圆角边框、图像边框。
这篇论文是飘在 Arxiv 前十的一篇论文，当时就加入了待看清单，觉得这个自监督学习的方法用于心脏分割挺新颖的。
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中，我们提出了一种流程化的模型，称为鲁棒数据增强GAN（RDAGAN），旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先，将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN，然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后，将图像生成任务划分为两个网络：目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像，并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实，生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明，RDAGAN能够保持输入图像的背景信息，定位目标生成位置。此外，消融研究表明，RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日，著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文，基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架，对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题： （1）将视觉输
A Survey on Instance Segmentation: State of the art 链接 解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/165135767
今天，让我们来认识一下Agrobot，这是一款自动收割机器人，它将彻底改变农业产业。Agrobot与全球的农民合作，通过人工智能的力量实现浆果采摘的自动化。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf
机器之心专栏 作者：梁继 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏，本文是此系列专栏的
在这篇文章中，将从CVPR 2019回顾论文“Pose2Seg：Detection Free Human Instance Segmentation”。本文提出了一种人类实例分割的新方法，该方法基于人体姿势而不是提议区域检测来分离实例。
在当今这样的时代，任何组织或公司要扩大规模并保持相关性，都必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。
全景分割网络可以应对很多任务（目标检测、实例分割和语义分割），利用多批全尺寸图像进行训练。然而，随着任务的日益复杂和网络主干容量的不断增大，尽管在训练过程中采用了诸如 [25,20,11,14] 这样的节约内存的策略，全图像训练还是会被可用的 GPU 内存所抑制。明显的缓解策略包括减少训练批次大小、缩小高分辨率训练图像，或者使用低容量的主干。不幸的是，这些解决方法引入了其他问题：1) 小批次大小可能导致梯度出现较大的方差，从而降低批归一化的有效性 [13]，降低模型的性能 ；2）图像分辨率的降低会导致精细结构的丢失，这些精细结构与标签分布的长尾目标密切相关；3）最近的一些工作[28,5,31] 表明，与容量较低的主干相比，具有复杂策略的更大的主干可以提高全景分割的结果。
今天，我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术，并将之应用于实际的物品动态检测中。
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
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