本文来自社区投稿，作者：ABCDEFG，ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛——网络监督的细粒度识别赛道冠军队伍。
大会网址：https://www.accv2022.org/ 第十六届亚洲计算机视觉大会（The 16th Asian Conference on Computer Vision， ACCV2022）将于 2022 年 12 月 4 日至 8 日在澳门举办。ACCV 由亚洲计算机视觉联盟 (Asian Federation of Computer Vision-AFCV) 于 1993 年创办，之后每两年举办一次。ACCV 为中国计算机学会 CCF 推荐人工智能会议。ACCV 2022 由澳门大学主办，是计
In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points which can be robustly matched, reducing the matching ambiguities of the remaining points. This allows for efficient exploitation of the disparity search space, yielding accurate dense reconstruction without the need for global optimization.
继寒武纪、银河水滴、中科视拓、中科慧眼等AI公司后，又一家“中科院系”AI初创公司浮出水面。
论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
越来越接近毕业季了，相信很多同学都结束了论文的撰写以及论文审批，现在就坐等着毕业论文答辩和毕业典礼了！其实我也是这样的一个状态，但是期间大Boss还是会安排很多任务下来，所以最近没有频繁推送好的文章，在此向关注“计算机视觉战队”的您说一句抱歉，希望您继续关注我们、支持我们。
工作之余参加了一下关于细粒度分类方面的比赛，就个人而言是第一次完整的参加比较大型比赛，虽结果不完美，但收货良多，故复盘总结。
《SCPNet: Spatial-Channel Parallelism Network for Joint Holistic and Partial Person Re-Identification》 论文：https://arxiv.org/pdf/1810.06996.pdf GitHub：https://github.com/xfanplus/Open-SCPNet
中国计算机学会计算机视觉专委会走进企业系列交流会 CCF-CV@Industry 腾讯优图·上海 主题：图像识别和多媒体分析技术前沿 时间：2016年5月13日（星期五） 14:00-17:00 地点：上海市徐汇区田林路397号 腾云大厦1119培训教室 活动召集人： 王亮博士，中国科学院自动化研究所，中国计算机学会计算机视觉专委会，秘书长 黄飞跃博士，腾讯优图研发中心总监，腾讯T4专家。 报名方式：邮件发送下表回执信息至amymyang@tencent.com
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/papers/Zhang_Localize_to_Classify_and_Classify_to_Localize_Mutual_Guidance_in_ACCV_2020_paper.pdf
机器之心原创 作者：邱陆陆 上周，今日头条人工智能实验室在清华大学举办了第二期 AI 技术沙龙，邀请到上海科技大学信息科学与技术学院的马毅教授带来题为「高维数据的低维结构与深度模型」的主题分享。马毅教
Scene Text Detection and Recognition: Recent Advancesand Future Trends Yingying ZHU,Cong YAO, Xiang BAI.Frontiers of Computer Science, 2016, 10(1):19–36 该论文的作者之一，白翔教授，是2014年度CCF-腾讯犀牛鸟科研基金的获奖人。 Frontiers ofComputer Science(FCS)杂志“优青论坛”专栏由FCS主编李未院士，执行主编熊璋教授
一.引入 一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下，这次借着完善DML写一下，权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单，往往是很多算法交错在一起，本文只是入门水平的总结罢了。 （
据Tech星球报道，阿里副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚已于近日离职，未来将开启清洁机器人领域创业。
[1] 计算机视觉顶尖期刊和会议有哪些 [2] cvpr中poster,oral,spotlight的区别是什么 [3] AI学术会议Deadline清单 [4] CVPR 2018
你好，我是对白，清华计算机硕士，BAT算法工程师，拿过8家大厂算法岗SSP offer。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
机器之心报道 机器之心编辑部 看过宫崎骏动画电影《天空之城》的小伙伴，想必偶尔会向往那座神秘的空中岛屿拉普达吧。近日，密歇根大学安娜堡分校博士后研究员 Zhengxia Zou 进行了一项研究，不仅可以创建空中堡垒，更可以转变场景中的天气和光照，让你有身临其境的感觉。此外，这项研究完全基于视觉，能够很好地应用于在线或离线场景，且可以执行实时处理。 哈尔的移动城堡？天空之城？这幅图是否让你想起了这两部电影中的场景…… 上：《天空之城》剧照；下：《哈尔的移动城堡》剧照。 是电影场景变为现实了吗？真的有人建造
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文，研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型，但本文介绍的论文更多的是从数据角度（颜色空间）来分析，也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上，改进效果十分明显。
在很多领域，由业界赞助的科学研究与学界研究通常共存并相互影响，从研究方式上看，二者存在着显著差异。企业开展的研究往往受到与自身业务需求和特定产品功能相一致的短期目标驱动，而非纯粹的学术探究。此外，工作流程也不相同：比如在机器学习研究中，学界研究者旨在开发新模型或改进现有模型以建立新的 SOTA，业界研究者正好相反，他们有着固定的性能需求，想要的只是能够满足自己并且方便扩展的特定模型或方法。
最近，南开大学提出一种边缘检测和图像分割算法，被称为首个在图像分割数据集BSDS500上F值（F-Feature）超越数据集本身人工标注平均值的实时算法。
来源：机器之心 本文约2800字，建议阅读5分钟 本文中，为了捕捉到引入这种机器学习范式以来的趋势，研究者从 2010 至 2019 年主要计算机视觉会议接收的论文中挖掘数据。 为了调查计算机视觉领域业界赞助的研究所占的比例，以及它们对该领域产生的影响，加拿大约克大学的一位博士生分析了 2010 至 2019 十年间 Top-5 计算机视觉会议上发表的近 15000 篇论文，展示了业界研究的变化趋势以及这些研究对社区的影响。 在很多领域，由业界赞助的科学研究与学界研究通常共存并相互影响，从研究方式上看，二者
https://aaai.org/Conferences/AAAI-21/wp-content/uploads/2020/12/AAAI-21_Accepted-Paper-List.Main_.Technical.Track_.pdf
美好世界 Wonderful world 相隔41天，Edison又回来了，由于自己和团队的事情比较多，没有在我们的“计算机视觉战队”平台花费过多的精力，今天我来和大家分享一些人脸的故事。之前接触了一些人脸领域的知识，现在人脸相关的技术无处不在（例如机场的认证合一，人脸支付等技术），在这先和大家说一点生活中观察的一些事——记得2月中旬在哈尔滨机场，进行安检的时候，我特意观察了机场人脸检测的系统，令我震惊不已，因为我看到的是检测效果差，Bounding Box的位置若你观察后你会发现Recall一定很
此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录，包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平，此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文，在此特别鸣谢以下创作：
[1] Bertalmio, M., Sapiro, G., Caselles, V., & Ballester, C. (2000, July). Image inpainting. In SIGGRAPH (pp. 417-424). [paper]
在人脸识别应用中，很多场景能够获取某一个体的多幅人脸图像的集合（比如在监控视频中），使用人脸图像集来做识别，这个问题被称为基于模板的人脸识别（template-based face recognition）。
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝
参看论文：Melekhov I, Kannala J, Rahtu E, et al. Image patch matching using convolutional descriptors with Euclidean distance[C]. asian conference on computer vision, 2016: 638-653.
ACM（Association for Computing Machinery, ACM）是美国计算机协会的简称，创立于 1947 年，是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织之一。
AI科技评论报道 刚刚，国际电气和电子工程师协会（IEEE）公布了 2022 年新晋 Fellow 名单。 在新增名单中共有265位学者入选，其中华人学者有83位（占总人数的31.3%左右）。此外AI领域学者有19位（占总人数的7.2%左右），包括：汪玉、郑冶枫、李飞飞、山世光、申恒涛、童行行、王海峰、谢幸、杨睿刚、王井东、赵国英、韩军伟、Shih-chii Liu、Guojun Qi、田永鸿、李青、曹明、王冬梅、冯俊兰等。（此为AI科技评论统计结果，不代表官方结论。） IEEE，全称“电气和电子工程师协会
SpaceX 作为一家太空探索技术公司是美国一家民营航天制造商和太空运输公司，由伊隆 · 马斯克于 2002 年创办，目标是降低太空运输的成本，并进行火星探索。SpaceX 成立近 20 年以来，吸引了无数的火箭爱好者。
本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。本文的关键在于，隐式地在潜空间（latent space）中定义了一个12维的姿态编码，用于头部运动控制。
NTIRE 挑战赛全称 New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges on image and video processing，是 CVPR 一系列 Workshop 中较为著名的一个（CVPRW 2022 一共收录了约 71 个 Workshop）。NTIRE 是 Radu Timofte 主办的赛事，第一次在 ACCV 2016 举办，之后成为了 CVPRW 的常客。
最近有小伙伴私信问：什么是ACL国际会议，除了ACL，EACL、NAACL、AACL分别是什么会议，它们有什么联系吗？另外ACL、EACL、NAACL、AACL分别是什么等级的会议呢？为此，作者针对这些问题，统一做了整理给大家分享交流。相信看完本文，你一定会对ACL有一个全面的了解。如果有错误的地方欢迎大家批评指正。
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
遵循在最小化存储成本的约束下最大化主观质量的设计标准，本文提出了一种基于质量的比特率阶梯设计，用于 OTT 视频流服务。
“行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析价值 escalator识别四种不同类型的分析 -** 描述性，诊断性，预测性和规定性** - 按难度和商业价值排序。规定性分析是最复杂的级别，但提供最大的价值，是该escalator的顶部。通过回答关键问题，“我们如何实现这一目标？” ，规定性分析以行动形式提供了商业成功的秘诀。在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。
作为我们对云原生社区透明度承诺的一部分，我们在这里介绍一下 KubeCon + CloudNativeCon 日程的幕后工作。请注意，我们组织的每一个会议都有一份会后会议透明度报告，其中包含了我们在下面讨论的许多信息。我们承诺在每次会议后都会改进这个过程，并欢迎来自社区的任何和所有积极的反馈。以下数据针对即将于 10 月 11 日至 15 日在洛杉矶和线上举行的2021 年北美 KubeCon + CloudNativeCon 北美大会[1]。你现在就可以报名[2]了。
为了提升大模型的推理效率，本文作者提出一种新型的自推测解码框架：Kangaroo，该框架将大模型的一个固定浅层子网络作为自草稿模型（self-drafting model），同时引入双提前退出机制，在保持高Token接受率的同时，显著提高了大模型的推理速度和参数利用效率。在Spec-Bench基准测试中实现了高达1.7倍的速度提升，并且在参数数量上比Medusa-1模型少了88.7%。
解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前，我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为：如果非周期马尔可夫链的状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所有的i,j满足下列方程，则概率分布π(x)是状态转移矩阵P的平稳分布。
在过去五年中，NeurIPS参会人数增长了三倍。今年，通过初审的投稿论文数量达到6743篇（在正式通知收稿6614篇），总计4500多位审稿人撰写了20000多条评阅意见。NeurIPS 2019的整体接受率为21.6％，共收录1428篇论文。
开发者在接入实时音视频终端组件 TRTC SDK时，开发者或者线上用户难免会遇见进房失败、接受到的观看端画面卡顿等情况。开发者可以通过 腾讯云实时音视频（TRTC）控制台 的 【监控仪表盘】功能来快速定位问题。另外，TRTC SDK 也有仪表盘，里面的指标数据也能用来排查定位问题。
在这个朋友圈里，有人十分活跃，而也有些人是“国家级潜水运动员”，那么，在朋友圈的活跃与否对我们有什么影响呢？
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅 编辑：陈彩娴 加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授、ACM/IEEE Fellow 马毅今日在社交平台宣布： 从 2023 年 1 月 1 日起，他将从伯克利停薪留职，加入香港大学，出任数据科学研究院院长。 他表示，该研究院资金充足，计划在数据科学和智能领域招聘 30 名新教师。 在微博上，马毅也表达了他对新教职的想法： 据了解，香港大学数据科学研究院（IDS）于 2022 年 1 月成立，获同心教育文化慈善基金会捐赠一亿五千万港元。 官网介绍，该研究旨
CV视觉网这篇文章，分享10年来积累的人工智能、机器视觉相关网站，收藏起来，传播给同行。我也不藏着掖着了，自认为还是有一定分享贡献精神的，这篇文章的网址对从事这行的人来说，肯定是有很大帮助的。原来是我自己建立一个静态网址，供自己浏览使用，现在分享给大学，同行互相学习，共同进步。
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