代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
文章：Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题，因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体，诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而，SMPL 参数以整体方式表示人体，导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。
当前，神经表征已经成为渲染、成像、几何建模和模拟应用的一种新范式。与网格、点云和体积网格等传统表征相比，神经表征可以灵活地合并入可微分、基于学习的 pipeline。神经表征近来的进展实现了在中等分辨率下表征具有丰富细节的信号，比如图像和 3D 形状，但充分地表征大尺度或复杂场景依然是一个挑战。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
scatter(X,Y) 简单来用给出X Y的值通过函数便能在该坐标上画出一个圆圈，例如
CSS 锚点定位是一项强大的新功能，可用于创建各种交互元素，例如工具提示、模式和弹出窗口。它使工具提示更加动态。这是一个小示例，展示了如何锚定定位以创建工具提示：
机器之心专栏 作者：朱磊、佘琪 利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。 为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题，北大等研究机构提出了采用梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性的超像素分割模型 LNSNet。 该研究已被 CVPR 2021 接收，主要由朱磊和佘琪参与讨论和开发，北京大学分子影像实验室卢闫晔老师给予指导。 论文链
本文提出了一种用于密集人体3D动作追踪的模型，该模型使用合成数据进行监督，并利用可微渲染和自监督学习进行训练。该模型在2D姿态估计和3D人体姿势预测方面表现出色，优于其他基准模型，并且可以轻松扩展到其他3D人物重定向任务。
想要一个最先进的计算机视觉模型?首先你需要一个粗糙的数据扩充管道。在人工智能开发的这一点上，这是不容置疑的。 但是，拼凑数据增强管道的过程通常是手动和迭代的；这是一种痛苦。但是，请注意我说的是“通常”
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
随着 AR / VR 技术和自动驾驶汽车技术的发展，3D 视觉问题变得越来越重要，它提供了比 2D 更丰富的信息。本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学习模型：VoxNet 和 PointNet。
本文将介绍如何使用 linear-gradient 、background-size 等属性来实现网格背景效果。
在过去的几年里，SVG已经变得越来越流行。这是有原因的。它们是可扩展的、灵活的，而且最重要的是，是轻量级的。而且，它们所提供的东西甚至比你想象的还要多。我们最近发现了一些神奇的SVG技术，我们很愿意与你分享。从SVG网格、SVG五星制打分效果到SVG蒙版、花哨的颗粒状SVG梯度渐变，以及方便的SVG工具。我们希望你会在这里找到有用的东西。
驯服混乱并改变您的内容。 如果您想展示您的内容（帖子，图像，视频，音频文件以及您能想到的任何其他内容），从而为网站访问者带来引人入胜的体验，那么本文将帮助您做到这一点。
很多时候，我们希望有一种方法可以避免某种CSS问题或行为的发生。我们知道，网页内容是动态的，网页上的东西可以改变，从而增加了出现CSS问题或奇怪行为的可能性。
动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。
文章：SL Sensor: An open-source, real-time and robot operating system-based structured light sensor for high accuracy construction robotic applications
YOLO，全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是一种实时目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对象是什么不同，目标检测需要同时处理离散的类别数据和连续的位置数据。YOLO算法基于深度学习的回归方法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，使用单个卷积神经网络（CNN）直接从输入图像预测边界框（bounding box）和类别概率。这种方法避免了传统目标检测算法中复杂的多阶段处理流程，如区域提议、特征提取等。
1.菜单悬停效果的展示 一些菜单链接悬停效果为您的灵感。由CSS和JavaScript为单个字母动画提供支持。今天，我们希望与您分享一些菜单悬停效果。我们希望这一套启发你，并为你的下一个项目提供一些想
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。
前面一篇文章已经说过zbar中QR的解码流程，现在这里主要介绍一些技术关键点和专注优化策略上的建议：
作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题，例如单应性估计和分段平面重建（piece-wise planar reconstruction，PPR），通常由标准（贪婪）RANSAC解决。然而，在缺乏场景信息（即尺度）的情况下，设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中，作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型（单应性/3D平面），即图割优化，这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外，作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略，并完成了对各种开源数据集的综合评估。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。
为了便于分析人类的行为、互动和情绪，本文从单目图像中计算出人体姿态、手姿态和面部表情的三维模型。为了实现这一点，本文使用数千个3D扫描来训练统一的人体3D模型，SMPL-X，它通过完全铰接的手和富有表情的脸来扩展SMPL。没有成对图像和标签，直接回归SMPL-X的参数是非常具有挑战性。因此，本文采用SMPLify方法，估计二维特征，然后优化模型参数来拟合特征。本文在以下几个重要方面对SMPLify进行了改进：
和昨天的推文一样，同样是一篇研究在少量样本下，训练生成对抗网络的论文。这篇文章和昨天推文（加一个link）的假设类似：在数据不足的情况下，生成对抗网络中的判别器过拟合了，导致训练崩了(Diverge)。本文提出了一种自适应的判别器数据增广策略，显著稳定了在少量样本下的生成对抗网络的图像生成过程。本文同样是一种即插即用的方法，不需要对网络结构、损失函数等进行修改，并且也可以在基于迁移学习的生成对抗网络任务中使用。
基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题，其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近，这个问题被描述为一个回归问题，并用卷积神经网络来解决。
近日，Adobe 和康奈尔大学的研究人员提出一种基于学习的动画制作方法——基于卡通角色的少量图像样本就可生成新动画。
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：
用dreamweaver制作图片切换效果_百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/7c6fb4287f8b3580652c906d.html
在这篇文章中，我将教你如何使用 CSS Grid 来创建一个超酷的图像网格图，它将根据屏幕的宽度来改变列的数量。最精彩的地方在于：所有的响应特性被添加到了一行 css 代码中。这意味着我们不必将 HTML 与丑陋的类名(如col-sm-4, col-md-8)混杂在一起，也不必为每个屏幕创建媒体查询。ok，让我们发车吧。
雅虎（Yahoo!）创建了一个简单的CSS框架，被称为Pure.css（https://purecss.io/），以提供一套基础样式集，可作为网页开发的起点。Pure.css旨在轻量、模块化和响应式，使构建快速加载、适用于任何设备的移动友好网站变得简单。在本文中，我们将讨论Pure.css的工作原理以及如何使用它。
当我遇到一个新产品时，我首先想到的是他们如何实现CSS。当我遇到Meta的Threads时也不例外。我很快就探索了移动应用程序，并注意到我可以在网页上预览公共帖子。
CSS3是Cascading Style Sheets的第三个版本，是一种用于描述文档样式的语言（CSS3是CSS（层叠样式表）技术的升级版本）。它是前端开发中用于控制网页布局和样式的技术之一。CSS3引入了许多新的特性和功能，如圆角、阴影、渐变、动画等，大大增强了网页设计和交互的能力。与CSS2相比，CSS3提供了更多的选择和灵活性，使开发人员可以以更精细的方式控制网页的外观和表现。
2020年3月11日GM以色列研发中心在arXiv上传论文“Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation”。
1.机器学习概述 1.1 人工智能概述 1.人工智能起源 图灵测试 达特茅斯会议 2.人工智能三个阶段 1980年代是正式成形期 1990-2010年代是蓬勃发展期 2012年之后是深度学习期 3.人工智能、机器学习和深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 4.主要分支介绍 1.计算机视觉
https://juejin.cn/post/7266745788536356879
Grid 布局是网站设计的基础，CSS Grid 是创建网格布局最强大和最简单的工具。 CSS Grid 今年也获得了主流浏览器（Safari，Chrome，Firefox，Edge）的原生支持，所以我相信所有的前端开发人员都必须在不久的将来学习这项技术。 在本文中，我将尽可能快速地介绍CSS网格的基本知识。我会把你不应该关心的一切都忽略掉了，只是为了让你了解最基础的知识。
有很多CSS属性，有些人不了解，或者他们了解它们，但是忘记在需要时使用它们。其实，有时候我们用 JavaScript 来实某些交互，CSS 一个属性就能搞定了，这可以大大节约我们编码的时间。
英文 | https://medium.com/@nasyxrakeeb2/10-css-pro-tips-code-this-not-that-codipher-f94558e82756
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。
作为 Web 开发人员，CSS 是我们开展项目时必不可少的语言之一。我知道现在有很多框架可以让编写 CSS 代码比以往任何时候都容易得多。
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