作者观点颇为犀利，直接称Neumorphism为视觉垃圾。 下面是原文： ———————— 新拟物风格在2019到2020年一直处于设计师讨论话题的榜首，这种风格来自追波，其实这种趋势的出现已经让很多有思想的设计师产生更多的思考：很多人都知道，Dribbble只是概念作品的诞生地 对比度和视觉限制 Neumorphism风格设计师好像忘记了设计的基本原则，如何设计更好的对比，如何向用户证明，Neumorphism设计稿上的按钮都有很强的对比度和识别度。 ? Neumorphism为界面增加了很多视觉噪声，阴影的使用占用了太多有用的空间。 对残障人士极不友好 在2020年，我们作为设计师的一个重要任务，就是为残障人士，视觉障碍人士设计更易于使用的界面，消除现实与虚拟之间的界限，让用户沉浸在产品使用中而不会产生不必要的麻烦。
作者 | Priya Dwivedi 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有很多非常令人印象深刻的论文。 1.通过观察冰冻人物来学习移动人的深度 https://arxiv.org/abs/1904.11111 人类视觉系统具有非凡的能力，可以从2D投影中理解我们的3D世界。 推理RCNN输出 对象检测已经在许多常见的计算机视觉应用中获得了很多普及。更快的RCNN是经常使用的流行的对象检测模型。然而当检测类的数量很少 - 小于100时，对象检测是最成功的。 如下所示，彼此视觉关系的类别彼此更接近。 ? 知识图 在体系结构方面，它在标准对象检测器（如Faster RCNN）之上堆叠了一个Reasoning框架。 结论 看到计算机视觉领域的所有最新研究，真是令人着迷。这里分享的5篇论文只是冰山一角。希望用Github整理论文并选择感兴趣的论文。
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趋势一、深度学习 传统上，计算机视觉应用依赖于专用的算法，这些算法经过精心设计以识别特定的特征（如边缘、角落、物体）。 （来源：EVA） 趋势二、3D传感 2D图像传感器能够在许多嵌入式视觉系统设计中，实现巨大的视觉能力。然而，它们无法辨别物体与传感器之间的距离，这将导致某些视觉功能的实现非常困难或是无法实现。 （来源：EVA） 趋势三、更好的处理器 推动强大而广泛的视觉感知可部署性的最重要因素，是更好的处理器。“更好”是指更高的性能、更低的成本、更低的功耗，以及其他关键因素的改进。 这种趋势尤其令人震惊，因为在几年前，深度学习专用处理器还根本不存在。同样需要注意的是，其他处理架构通常用于各种视觉任务。 ? 图7：被调查的开发者在他们的计算机视觉设计中使用的多种处理结构。 (来源：EVA) 趋势四、软件和硬件的普及化 “普及化”意味着开发有效的计算机视觉系统和应用、以及大规模部署这些解决方案，正在快速变得越来越容易。为什么？
在这篇文章中，我们将介绍计算机视觉的基础和趋势 计算机视觉的发展 今天，我们已经习惯了我们的智能手机使用人脸检测或 Instagram 提醒人们戴上口罩以防止病毒传播。 既然我们已经介绍了计算机视觉的起源和如今天所面临的挑战，那就让我们跳入“未来”并思考 2022 年计算机视觉领域最有希望的一些趋势。 趋势一：边缘计算机视觉 边缘是新的云。 趋势 2：计算机视觉服务 围绕 AI 流程开发工作流程。 从不同来源获取数据。 存储和标记数据。 检查和纠正错误标记的数据。 随着计算机视觉越来越受到关注，提出此类解决方案的平台数量也相应增加。 趋势 3：以数据为中心的计算机视觉 计算机视觉完全与数据有关，构建人工智能模型的第一步是收集大量数据集进行训练。我们错误地认为我们的模型不准确只能通过收集大量的数据来解决。 然而，今天的趋势是质量大于数量。这并不意味着示例的数量没有任何作用，但我们的训练模型可能不一定受益于大量的训练示例。相反，如果提供的训练示例准确且信息丰富，那么它将很好地发挥作用。
在此基础上，对计算机视觉的未来发展趋势给出了一些展望。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。 1.3 计算机视觉的若干发展趋势 信息科学发展之迅速，对未来10年的发展趋势进行预测，有点“算命”的感觉。 “特定领域”可以提供更加明确和具体的先验信息，可以有效提高识别的精度和效率，更加具有实用性； （６）目前基于RCNN 对视频理解的趋势将会持续； （7） 解析深度网络机理的工作具有重大的理论意义和挑战性 总之，本文对计算机视觉的理论、现状和未来发展趋势进行了一些总结和展望，希望能给读者了解该领域提供一些帮助。
第六节讨论该领域尚未解决的问题和潜在的研究趋势。 其他综述研究了针对特定主题或趋势的最新VSLAM方法。例如，Duan等人[15]研究了交通机器人视觉SLAM系统中的深度学习进展。 06 研究趋势 6.1 统计 关于上述各种综述论文的分类，我们在图4中可视化了处理后的数据，以发现VSLAM的当前趋势。 6.2 趋势分析 当前的综述回顾了最新的广受关注的视觉SLAM方法，并说明了它们在该领域的主要贡献。 鉴于视觉SLAM方法非常多，我们在此讨论当前趋势领域，并引入以下开放研究方向： 深度学习：深度神经网络在各种应用中显示出令人振奋的结果，包括VSLAM[15]，使其成为多个研究领域的重要趋势。
原文地址：两万字 | 视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论02 视觉SLAM的演化VSLAM系统在过去的几年中已经成熟，有几个框架在这个开发过程中发挥了重要作用。 其他综述研究了针对特定主题或趋势的最新VSLAM方法。例如，Duan等人[15]研究了交通机器人视觉SLAM系统中的深度学习进展。 06 研究趋势6.1 统计关于上述各种综述论文的分类，我们在图4中可视化了处理后的数据，以发现VSLAM的当前趋势。 6.2 趋势分析当前的综述回顾了最新的广受关注的视觉SLAM方法，并说明了它们在该领域的主要贡献。 鉴于视觉SLAM方法非常多，我们在此讨论当前趋势领域，并引入以下开放研究方向：深度学习：深度神经网络在各种应用中显示出令人振奋的结果，包括VSLAM[15]，使其成为多个研究领域的重要趋势。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？ 一、用于计量和视觉引导机器人（VGR）的3D成像 机器视觉市场中3D成像组件的扩展是一个强劲的趋势，这是由对3D测量和指导的高需求以及作为3D成像系统一部分的成本效益技术的可用性的增加所推动的。 三维成像是机器视觉应用的强大技术。可以很容易地说它已经从“趋势”转移到机器视觉工具箱的标准部分。 实际执行 3D组件的区分可能很困难，对功能的详细讨论超出了本讨论的范围。 三、嵌入式成像 嵌入式成像作为机器视觉趋势的情况取决于市场中关于技术定义的差异。将嵌入式视觉分类为任何结合图像捕获和处理的设备的一个定义涵盖了传统机器视觉组件的非常广泛且可能重叠的部分。 四、液体镜头和高分辨率光学元件 机器视觉光学中两个明显的趋势技术方向是更先进的高分辨率和大幅面相机镜头的激增，以及更加无缝集成组件液体镜头的趋势。
2019年IEEE计算机视觉与模式识别大会(CVPR)于今年6月16日至20日举行。CVPR是计算机视觉领域世界三大学术会议之一(与ICCV和ECCV并列)。 CVPR带来了计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有许多令人印象深刻的论文。 我从CVPR中选取已被录用的论文进行分析，了解研究的主要领域和论文题目中的常见关键词。这可以提供研究进展的一个迹象。 Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People：https://arxiv.org/abs/1904.11111 人类的视觉系统有一种非凡的能力 随着计算机视觉的广泛应用，目标检测得到了广泛的应用。Faster RCNN是一种常用的物体检测模型。然而，当检测类的数量小于100时，物体检测是最成功的。 如下图所示，具有视觉关系的类别彼此之间距离更近。 ? 知识图谱 在架构方面，它在标准的物体检测器(如Faster RCNN)之上堆叠了一个推理框架。
2019年IEEE计算机视觉与模式识别大会(CVPR)于今年6月16日至20日举行。CVPR是计算机视觉领域世界三大学术会议之一(与ICCV和ECCV并列)。 CVPR带来了计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有许多令人印象深刻的论文。 我从CVPR中选取已被录用的论文进行分析，了解研究的主要领域和论文题目中的常见关键词。这可以提供研究进展的一个迹象。 随着计算机视觉的广泛应用，目标检测得到了广泛的应用。Faster RCNN是一种常用的物体检测模型。然而，当检测类的数量小于100时，物体检测是最成功的。 如下图所示，具有视觉关系的类别彼此之间距离更近。 ? 知识图谱 在架构方面，它在标准的物体检测器(如Faster RCNN)之上堆叠了一个推理框架。 总结 看到计算机视觉方面的所有最新研究是非常有趣的。这里分享的5篇论文只是冰山一角。我希望你能使用我的Github对论文进行分类，并选择你感兴趣的论文。
基于视觉的 SLAM 方案目前主要有两种实现路径，一种是基于 RGBD 的深度摄像机，比如 Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。 激光 SLAM 地图构建 VSLAM（基于视觉的定位与建图）：随着计算机视觉的迅速发展，视觉 SLAM 因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。 视觉 SLAM 地图构建，图片来源：百度 AI 一直以来，不管是产业界还是学术界，对激光 SLAM 和 VSLAM 到底谁更胜一筹，谁是未来的主流趋势这一问题，都有自己的看法和见解。 其他 除了上面几点之外，在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面，激光 SLAM 和视觉 SLAM 也会存在一定的差距。 比如： ? 激光 SLAM 是目前比较成熟的定位导航方案，视觉 SLAM 是未来研究的一个主流方向。所以，未来，多传感器的融合是一种必然的趋势。
【新智元导读】IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”)，其中包括：借助人工智能，语言将成为洞察心理健康的窗口 ；基于超级成像与人工智能，人类将拥有“超人”视觉 IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”)，其中列出了可能在未来五年里改变人类工作与生活方式的突破性科学创新。 借助人工智能，语言将成为洞察心理健康的窗口 基于超级成像与人工智能，人类将拥有“超人”视觉 巨式显微镜将帮助人类掌握地球的复杂状况，呈现无限级细节 “芯片上”医疗实验室将充当健康侦探，实现纳米级疾病跟踪 “IBM 5 in 5”不仅参考了市场和社会趋势，也结合了世界各地的IBM实验室正在开发的新型技术。 基于超级成像与人工智能，人类将拥有“超人”视觉 超过99.9%的电磁波谱无法被肉眼看到。过去 100 年里，科学家发明了许多仪器，可以释放并感知不同波长的能量。
一是 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 讲计算机视觉里的深度学习；亮点在答疑部分，Karpathy 就如何选择算法、如何调参等实际应用问题给出了靠谱的回答。 Hubel 和 Wiesel 1959 年提出猫的初级视皮层中单个神经元的感受野 1962 年提出猫的视觉中枢里有感受野、双目视觉和其他功能结构 ? 卷积神经网络模仿人类视觉中枢神经元的活动卷。积层中，神经元与输入层中的一个局部区域相连，每个神经元都计算自己与输入层相连的小区域与自己权重的内积。 卷积神经网络详解 ? ? 直观说，网络会让滤波器学习在它看到某些类型的视觉特征时就激活，可以是某些方位上的边界，或者在第一层上某些颜色的斑点，甚至可以是网络更高层上的蜂巢状或者车轮状图案。 ?
随着深度学习的进步、计算存储的扩大、可视化数据集的激增，计算机视觉方面的研究在过去几年蓬勃发展。在自动驾驶汽车、医疗保健、零售、能源、语言学等诸多领域，计算机视觉的应用都越来越广。 我将在本文中介绍 2018 年主导了计算机视觉研究的 5 个主要趋势。详尽回顾太难，此处只会分享这个领域中令我印象深刻的成就。 2 — 视觉问答 视觉问答（Visual question answering，VQA）是一种结合计算机视觉和自然语言处理的新问题。通常涉及到给计算机展示一张图片，让计算机回答关于图片的问题。 通过目标驱动的 3D 设置智能导航，代理被要求基于对象识别和视觉定位和理解来回答问题。有趣的是，该代理仅使用自我中心视觉来导航其周围环境。 尽管在许多视觉识别任务中实现了最先进的性能，但跨域差异仍然是一个巨大的挑战。
在前沿技术探索X论坛上，腾讯多媒体实验室总监李松南发表了《视觉媒体的今天与未来-智能化与沉浸式》的主题演讲，围绕视觉媒体的发展现状以及未来发展趋势展开分析，以视觉媒体的实际应用为例，从智能化与沉浸式两方面分享了腾讯多媒体实验室的研究领域及实际落地应用 13.1.jpg 视觉媒体的智能化趋势 新媒体时代人们接收到的内容越来越丰富，用户个性化特征日益明显，优质的内容、合理的分发无疑是视频网站吸引用户的重要手段。 近几年，在内容生产、分发和管理三个方面涌现出了许多人工智能媒体应用，作为在音视频领域具有长久规划的实践者，腾讯多媒体实验室正在努力实现从生产到消费全方位视觉媒体的智能化，把媒体呈现的内容和最主要的媒介— 云服务，媒体消费全流程中解决处理、编辑、审核、管理等应用问题，实现视觉媒体的质量增强和内容理解。 优化技术，为用户带来沉浸式体验 在5G技术影响下，沉浸式体验是未来视觉媒体另一重要特征。
在前沿技术探索X论坛上，腾讯多媒体实验室总监李松南发表了《视觉媒体的今天与未来-智能化与沉浸式》的主题演讲，围绕视觉媒体的发展现状以及未来发展趋势展开分析，以视觉媒体的实际应用为例，从智能化与沉浸式两方面分享了腾讯多媒体实验室的研究领域及实际落地应用 （腾讯多媒体实验室总监李松南） 视觉媒体的智能化趋势 新媒体时代人们接收到的内容越来越丰富，用户个性化特征日益明显，优质的内容、合理的分发无疑是视频网站吸引用户的重要手段。 近几年，在内容生产、分发和管理三个方面涌现出了许多人工智能媒体应用，作为在音视频领域具有长久规划的实践者，腾讯多媒体实验室正在努力实现从生产到消费全方位视觉媒体的智能化，把媒体呈现的内容和最主要的媒介— ，在媒体生产、云服务，媒体消费全流程中解决处理、编辑、审核、管理等应用问题，实现视觉媒体的质量增强和内容理解。 优化技术，为用户带来沉浸式体验 在5G技术影响下，沉浸式体验是未来视觉媒体另一重要特征。
如果从消费者角度看，今年中央经济工作会议有一个非常形象的描述，说模仿性的排量式的消费基本结束，个性化和多元化的消费逐渐成为主流，信息消费正好符合这样一个大的趋势。 移动视频会成为主要的形态，移动教育、移动医疗、移动生活，尤其是目前正在大规模推进的移动企业级应用等，将非常流行，云和端的整合在过去是一个基本的趋势，但是这些年趋势并没有减缓，还有O2O，线上线下ICT产业和传统产业的结合
针对这个问题，视觉人工智能技术必然首当其冲。 AI领域占比34.9%、行业收入排名第一，“视觉”产业市场可期 最近一段时间，关于“AI换脸”的争论依然没有停歇，作为其中“主角”的视觉人工智能技术也是备受争议。 到了2019年，视觉人工智能的产业热度依旧没有下降：应用方面，视觉人工智能继续在安防、智能制造、娱乐、营销等多个应用场景中落地开花；融资方面，近乎每周都有相关企业获得资本青睐，就在日前，双目立体视觉技术提供商小觅智能在 与此同时，依据近一两年的市场局势来看，“软硬件一体化”或“软硬件结合”正在成为视觉人工智能的一种新的趋势。 目前，他们已经打通“芯片+模组+硬件+产品”的完整产业链，包括在FPGA上实现的双目深度计算、以双目为核心的三维视觉模组、VIO视觉里程计、VSLAM视觉定位导航、3D避障、行业解决方案等。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 MegTech 2022 上，旷视研究院基础科研负责人张祥雨表示：“大”和 “统一” 是视觉 AI 基础研究的新趋势。 张祥雨表示，「“大”和 “统一” 是当今视觉 AI 基础研究的新趋势。 视觉 AI 基础研究不仅需往 “大” 的方向努力，更要让 “大” 模型的优势能发挥出来，这是当今 AI 视觉研究主要的趋势和挑战之一。 唯有从算法中抽取共性，理解本质，才能构建统一的、高性能的视觉 AI 系统。 立足四大重点方向，旷视秉持原创、实用与本质科研价值观 基于 “大” 和“统一”是当今视觉 AI 基础研究新趋势的判断，张祥雨在演讲中指出，旷视基础模型科研工作重点关注如下四个主要方向： 通用图像大模型。
机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。 如果到了高温、寒冷、狭窄或者高空等极端的场景下，人类的视觉检测就没办法用了。所以，高效准确、灵活稳定、信息丰富、应用广泛的机器视觉开始逐渐代替人类视觉，带领生产制造业走向提速增效的发展之路。 一套机器视觉系统一般包含光源、镜头、工业相机、机器视觉软件等软硬件产品，工业相机在合适的光照下采集被测物的图像，再由机器视觉视觉软件对图像进行数字化分析及处理。 在机器视觉中，相机快门时间可达微秒级，还能够感知紫外到红外的宽波段范围光谱，且机器视觉产品有宽温、抗振等不同性能可以选择，适应性强，因此，相较于人类视觉，机器视觉成本更低，且更加高效稳定，应用广泛。 机器视觉和人类视觉的差别： 1、观测精度 人类视觉：人类手工操作无法达到高精度要求。 机器视觉：识别精度和抓取精度均高于人类操作精度，可精准地控制位移量。
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