---- 新智元报道 编辑：Joey David 【新智元导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransfor
文章：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation
当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。
在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本，并且信息损失最小，本文提出的是一种新的过分割算法，该算利用点云体素关系生成具有空间一致性的过分割，而不是在三维点云映射或者投影到了二维空间中进行处理。论文是在已经校准的RGB_D相机的数据集上进行试验，并且与2D的处理速度相仿的条件下，保证了分割的高效。
各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？所以这里我们的学习小组已经开始针对PCL库中实现的算法进行剖析与论文解读，所以希望更多的小伙伴们参与进来，我们一起吃透PCL，希望有朝一日，我们可以自己更新PCL的库。欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 了解图像分割 当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？ 首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计，并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内，非常
文章：Multi-modal curb detection and filtering
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
还有一个算法在这次的课程中没有提到，就是kmeans++，它与上面的kmeans不同的是，选择中心点是首先随机选择一个，然后选择一个离当前最远的作为下一个中心点....
选自arXiv 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
聚类的思想起源非常早，中国可以追溯到《周易·系辞上》中的“方以类聚，物以群分，吉凶生矣”。但聚类的算法却是上世纪50年代才出现，这是因为聚类依赖于数据，数据量小不行，数据量大的时候只能由计算机解决，而计算机1946年才出现。
上面的结果由Mask R-CNN得到，可以看到由于边界框定位不准导致前两张图的实例掩码缺失，以及后两张图的边界框与实例掩码不统一。
在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
本文介绍了基于Spark的LDA主题模型在文本聚类分析中的应用，通过与其他常见聚类算法进行比较，展示了其在处理大规模文本数据时的效率和准确性。同时，文章还介绍了文智平台在支持多语言、处理多主题、提供可视化界面等方面的特点。
在本文中，作者提出了一种在线聚类方法，称为对比聚类(CC)，它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增广构造正实例对和负实例对，然后投影到特征空间中。其中，在行空间和列空间分别进行实例级和簇级的对比学习，方法是将正对相似度最大化，将负对相似度最小化。作者的关键观察是，特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例级和集群级的对比损耗，该模型以端到端方式联合学习表示和集群分配。此外，该方法可以及时计算每个个体的簇分配，即使是在数据以流形式呈现的情况下。大量的实验结果表明，CC聚类算法在6个具有挑战性的图像基准上的性能显著优于17种竞争聚类算法。特别是，CC在CIFAR-10 (CIFAR-100)数据集上达到了0.705(0.431)的NMI，与最佳基线相比，性能提高了19% (39%)
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
1） 提出了一种基于学习的用于实时实例分割的蛇算法，介绍了用于轮廓学习的圆形卷积。
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。以下内容摘自《数据挖掘中的聚类分析研究综述》。 1、层次聚类算法 1.1 聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2 最具代表性算法 1）CUR
1.SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
在机器学习领域中，无监督学习是一种重要的学习范式。与监督学习不同，无监督学习的目标是从未标记的数据中发现模式和结构，而不需要事先给出标签或目标函数。无监督学习的算法能够自动地对数据进行分类、聚类、降维等任务，为数据分析和模式识别提供了有力的工具。
3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等，并在候选区域内对3D数据进一步预测得到实例标签。考虑到proposal-based 实例分割通常需要2个过程（先得到候选区域，再实例分割），分割过程繁琐，则proposal-free则摒弃了基于候选区域的方式，直接通过数据特征或者结合语义分割结果，得到实例分割结果。下面根据这两个方向总结现有的实例分割方法。
聚类算法在企业文档管理软件中有着广泛的应用，可以帮助企业组织和管理大量文档，并提供更高效的检索和浏览功能。
目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2011.11964v2.pdf
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
K-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据。
作者：maricoliao，腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展，各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台，每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息，极大地丰富了人们的精神和娱乐生活，但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题，而用户最关心的是最新、最热的新闻热点事件。在此背景下，如何快速、准确地挖掘新闻热点内容，帮助用户更快、更好地了解热点事件，并追踪事件的来龙去脉和不同观点，是非常值得深入研究的问题。就此，我们针对微信生态特色，并结合外部媒
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心;最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数达到最优。
产品的表面缺陷检测是近年来制造业中格外关注的一项技术问题。作为生产制造过程中必不可少的一步，表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业，催生了众多上下游企业。自20世纪开始，表面缺陷检测大致经历了三个阶段，分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测。随着光电元器件的快速发展，以及计算机技术中图像处理、人工智能等算法的深入研究，以机器视觉为代表的先进方法在工业质检中得到越来越广泛的应用。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
【导读】大家好，我是泳鱼。本文通过12张思维导图，涵盖了包含机器学习算法、特征工程、机器学习实战项目、深度学习等知识，带领大家系统了解及掌握机器学习的主要知识内容！
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21
在上一篇中，我们详细地为大家地介绍了 DINO，还没看的小伙伴赶紧跳转过去看下吧！传送门：
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的重要研究方向，近些年，图像分割技术迅猛发展，在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。本文盘点了近20年来影响力最大的 10 篇论文。
机器之心专栏 作者：梁琛 GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势，在语义分割领域，首次实现使用单一的模型实例，在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。 当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型，直接对 p (class|pixel feature) 进行建模，而完全忽略了潜在的像素数据分布，即 p (class|pixel feature)。这限制了模型的表达能力以及在 OOD (out-of-distrib
【磐创AI导读】本文以思维导图的方式，为大家介绍了机器学习的主要知识内容，涵盖了包含机器学习算法、特征工程、机器学习实战项目、深度学习等知识。本文的主要知识内容源于七月在线的《机器学习第九期》课程，另感谢学员海阔天空同学的学习笔记。想了解更多关于该机器学习课程的信息，请点击文末阅读原文，了解获取100G机器学习干货资源。公众号后台回复关键字“0621”获取已经打包好的全部导图文件。
近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。目前各电子商务网站虽然都建立了信用评价体系，但是各网站提出的信用评价系统、流程以及指标体系大体相同并已经使用多年，并没有根据电子商务的现实发展而进行创新优化，也没有根据评价用户实际需求进行更精准的设计。
机器之心专栏 作者：王泉、张帆 在今年的 Made By Google 大会上，谷歌公布了 Recorder 应用的自动说话人标注功能。该功能将实时地为语音识别的文本加上匿名的说话人标签（例如 “说话人 1” 或“说话人 2”）。这项功能将极大地提升录音文本的可读性与实用性。 谷歌于 2019 年为其 Pixel 手机推出了安卓系统下的录音软件 Recorder，对标 iOS 下的语音备忘录，并支持音频文件的录制、管理和编辑等。在此之后，谷歌陆续为 Recorder 加入了大量基于机器学习的功能，包括语音识
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