想象这句诗词中的“金石”、“尘埃”、“山水”各个词汇的意象，再将意象汇聚成一个具体的画面或场景。
CSDN博客原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/104478550
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
医学影像行业，一直以数据和高成本标注而筑起非常高的领域壁垒,随着近期SAM和SegGPT等通用的CV大模型的提出，大模型和通用模型这把火也逐渐烧到的CV领域，特别是图像分割领域，各式通用医学图像分割模型也随之涌现。
2022 年 10 月 4 日，微软发布了 .NET MAUI 社区工具包的 1.3 版，具体参见微软官方博客：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-the-dotnet-maui-community-toolkit-v13/ ，该工具包是 MAUI 官方应用程序框架的补充库。此版本包括错误修复和多项增强功能，例如 gravatar 支持、彩色状态栏和控件的淡入淡出动画。
近年来，计算机视觉领域的生成技术越来越强，相应「伪造」技术也越来越成熟，从DeepFake换脸到动作模拟，让人难辨真假。
GPUImage框架是一个获得BSD许可的iOS库，可让您将GPU加速滤镜和其他效果应用于图像，实时摄像机视频和电影。与Core Image（iOS 5.0的一部分）相比，GPUImage允许您编写自己的自定义过滤器，支持部署到iOS 4.0，并且具有更简单的界面。但是，它目前缺少核心图像的一些更高级的功能，例如面部检测。
选自Medium 作者：Dominic Monn 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本文作者Dominic Monn之前是 TensorFlow 的用户，最近开始使用 PyTorch。经过一个月的使用之后，Dominic将自己的体验写了出来。文章从安装、使用、文档、社区、工具五个方面对 PyTorch 和 TensorFlow 进行了对比。 我之前是 TensorFlow 的用户，但是加入英伟达之后，我们决定转向 PyTorch（出于测试的目的）。以下是我的一些体验。 安装 PyTorch 的安装轻松直接，
OpenAI在九月份为ChatGPT添加了图像输入功能，允许用户使用上传一张或多张图像配合进行对话，这一新兴功能的背后是一个被OpenAI称为GPT4-Vision的多模态（vision-language）大模型。
EasyNVR能将支持RTSP/ONVIF协议的视频源设备接入，实现实时视频监控直播、录像、检索与回放等服务。在视频分发上，能兼容多终端，无论是PC浏览器还是手机APP、手机浏览器、微信客户端，EasyNVR都能做到无缝接入，为用户提供随时随地查看视频图像的体验。
Media Encoder结合了市场主流的音频和视频格式，为其所提供众多设置，导出与特定交付媒体兼容的文件，属于非常专业音视频多媒体编码器。
Media Encoder 2022，一款视频和音频编码应用程序。Media Encoder可以用于多种不同设备的格式导出视频或音频，比如从DVD 播放器、移动手机设备、网站和其他便携式媒体播放器，包括标清及高清电视等。Media Encoder结合了市场主流的音频和视频格式，为其所提供众多设置，导出与特定交付媒体兼容的文件，属于非常专业音视频多媒体编码器。
最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下，激光雷达和相机捕捉在可见光谱，和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先，利用生成式对抗网络，通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次，通过转换训练好的可见光光谱模型，采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现，通过域适应将源域的低层特征适应到目标域，平均平均精度提高了约10%。
1.On the Connection between Pre-training Data Diversity and Fine-tuning Robustness
我们已经分三期关于CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议：第一部分专门讨论计算机视觉的GAN，第二部分涉及关于识别人类（姿势估计和跟踪）的论文，第三部分涉及合成数据。 今天，我们深入探讨最近一直在兴起的深度学习领域的细节：领域适应。 对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。
文 / Naveen Mareddy, Frank San Miguel, Mangala Prabhu and Olof Johansson
二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善，长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准，二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境：用户对车商信任不足，购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索，为招揽客户不惜采用虚假信息，使得市场环境进一步恶化。 现阶段，多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成，但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容，报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。本次清华大数据“技术·前沿”系列讲座，我们荣幸地邀请到了香侬科技CEO李纪为博士，他从金融数据的获取、金融数据非结构到结构化、金融实体的用户画像等方面为大家分享了AI如何赋能金融。
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。
本文将介绍在 Canvas 中使用图像的知识，包括加载图像和处理图像中的单个像素。Canvas 的这个功能可以用来创建一些炫丽的效果。本文还将教会你一般图像处理的知识。
机器之心发布 作者：Xin Huang、Yuxin Peng 近日，来自北京大学计算机科学技术研究所的博士生黄鑫和彭宇新教授提出了一种新型的迁移学习方法：深度跨媒体知识迁移（Deep Cross-media Knowledge Transfer, DCKT）。该方法针对跨媒体检索中训练样本不足导致检索效果差的问题，结合了两级迁移网络结构和渐进迁移机制，能够基于大规模跨媒体数据进行知识迁移，提高了小规模跨媒体数据上的检索准确率。在实验中，以大规模跨媒体数据集 XMediaNet 为源域，以 3 个广泛使用的小
在这个模块中，我们将学习如何为浏览器提供一系列图像选择，以便它可以做出最佳的显示决策。srcset不是在特定断点切换图像源的方法，也不是为了将一张图像换成另一张。这些语法允许浏览器独立地解决一个非常困难的问题：无缝地请求和渲染一个适合用户浏览上下文的图像源，包括视口大小、显示密度、用户偏好、带宽和一些其他因素。
滤波器指的是一种由一幅图像(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像’(x,y)的算法。其中，模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律，也称“滤波器”或者核。本章中出现的滤波器多数为线性核，也就是说I"(x,y)的像素的值由(x,y)及其周围的像素的值加权相加得来。这个过程可以用下面的方程表示：
在计算机视觉领域，目标检测是至关重要的任务之一，它涉及识别图像或视频中的对象，并将其分类和定位。近年来，**YOLO（You Only Look Once）**算法因其速度与精度的平衡而变得非常流行。在这篇博文中，我们将详细介绍如何快速在Windows系统上部署YOLO模型。
上一期我们精选了ICLR2021中【图神经网络】话题的论文，为大家带来了论文解读。
该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程，并以大疆无人机影像为例，解释操作流程和关键参数。
由于小说网站首页加载了大量图片，以及单页面应用首次加载需要缓存js和css，本就缓慢，导致我的站点在PageSpeedInsights得分贼低，仅有51分。
Photoshop是一款广泛使用的图像编辑软件，但是有时候我们可能会遇到缺少必要组件的情况，那么这意味着什么呢？本文将从多个方面对此进行阐述。
本文介绍了一篇来自港科大和腾讯 AI Lab已被CVPR 2022收录的工作。工作提出了一种新颖的高保真GAN反演框架，该框架能够在保留图像特定细节（例如背景、外观和照明）的情况下进行属性编辑。不仅处理速度能够达每张图 0.2s，还能保证编辑后图像的高保真度与高质量。
我校是一所小学，共有38班级，现在想建设一套多媒体校园直播系统，学校现有的设备情况如下：
开始我以为是缺少windows这个包，但是代码里并没有用到，所以我打断点去看代码到底问题出在哪里
现在整个Flappy bird小游戏基本成型，但是缺少计分系统。这节为整个游戏添加计分系统。
近年来，我们见证了旨在简化开发者生活的技术的惊人进步。即使有出色的解决方案，创建、配置和共享开发者环境可能是一件非常令人头疼的事。Vagrant + VirtualBox解决方案使开发者环境的虚拟化变得简单，而Docker的出现则极大地影响了IT世界。
本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研究用于图像融合和分割的多交互特征学习和全时多模态基准。
保罗.沃克在《速度与激情7》的拍摄途中不幸出车祸去世,这一度给当时电影的正常上映蒙上了阴影。但是后来大家都知道，不仅电影在延期上映之后火遍了全球，而且我们在荧屏上惊喜地看到保罗还“活着”！
遥感（Remote Sensing，缩写为RS）是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测，通过分析观测数据，探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要，它能够在一定程度上体现一个国家的经济实力和科技水平，故一直受到世界大国的高度重视。自从美国的陆地卫星Landat-1和法国的SPOT-1卫星相继升空，世界进入了高分辨率遥感技术发展和应用的新时代。2001年，美国发射的QuickBird卫星可采集分辨率为0.61m/像素的全彩色图像和2.44m/像素的多光谱图像，标志着世界进入“亚米级”高空间分辨率[2]遥感时代。在20世纪80年代后，我国遥感技术也进入飞速发展时期。风云气象卫星和资源系列卫星的成功发射为我国卫星遥感事业的发展奠定了坚实的基础。2006年到2016年间，我国陆续将遥感卫星一号到遥感卫星三十号共30个卫星送入太空，这些卫星在我国国土资源普及、防灾减灾等领域发挥了重要的作用。2013年到2018年间，我国相继将高分一号到高分六号等高分辨率卫星送入太空，其在国土统计、城市规划、路网设计、农作物估计和抗灾救援等领域取得了突出的成就。
近日，文生视频公司 Pika 推出 Pika1.0，能够生成和编辑 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种风格的视频，一经推出便在各大社交媒体上迅速走红。26 日凌晨，Pika 团队在社交平台 X 上宣布 Pika 1.0 网页端访问权限将在今天内向所有用户开放，而且这个阶段是所有用户都可以免费使用的。
Photoshop是Adobe公司开发的一款图像处理软件，广泛应用于图像编辑、广告设计、网页设计、艺术创作等领域。然而，有时用户在使用Photoshop过程中会遇到缺少必要组件的情况，那么这究竟是什么意思呢？
1、Progressive Domain Adaptation for Object Detection 2020年
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
在使用Python进行编程开发的过程中，我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的，但不管是何种原因，我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
我们将其定义为随时观看被播出后的任何节目，无论是在播出后的一分钟，两周或是几个月。这不包括 Timeshifting 的情况，如广播的“重新开始”功能。根据已有系统的迭代以及收到的反馈，我们希望新的系统能达到以下要求：
简介：针对水稻病害虫害检测精度低、速度慢、模型体量大、部署困难等问题，本研究提出了轻量化YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法：1）利用幻象模块代替普通卷积结构，替换主干特征提取网络CSPDarkNet53，构建GhostNet特征提取结构；2）改进YOLOv4网络的加强特征提取部分PANet结构；3）利用迁移学习与YOLOv4网络训练技巧；4）模型对水稻病虫害检测的平均精确度达到89.91%，检测速度可达每秒34.51 帧，体量缩减为42.45 MB；5）与YOLOv4网络相比，网络规模减小了93.88%、网络参数缩减为原来的8.05%、训练速度每秒钟提升了11.59 帧。
恶劣的天气条件，如雾霾和雨水，会破坏捕获图像的质量，导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题，我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架，使检测器适应于雾蒙蒙和多雨的条件。基于这些因素，我们利用利用图像形成原理获得的特定天气的先验知识来定义一个新的先验-对抗性损失。用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息，从而减轻天气对检测性能的影响。此外，我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲，从而得到进一步的改进。针对不同情况(如霾、雨)，在不同数据集(雾城景观、雨城景观、RTTS和UFDD)上进行的评估显示了所提方法的有效性。
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此，作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集，并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应，并得到了更加丰富的元数据，如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集，其中包含60000个测试样本，而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用，因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
随着 NLP 和 CV 的日益融合，多模态学习越来越受到学界和业界的重视。在 DALL-E、Stable Diffusion 等文本生成图像跨模态应用成熟之后，围绕多模态学习、AIGC 等议题的讨论热度持续攀升。
作者：Aaron van den Oord、Yazhe Li、Oriol Vinyals
上篇文章，我们介绍了CSS3滤镜效果的模糊效果、设置图像高度、调整图像对比度、向图像添加阴影等知识，这篇文章紧承上篇文章，我们重点介绍下CSS3滤镜效果的将图像转换为灰度、在图像上应用色相旋转、对图像应用不透明度知识。
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