机器之心报道 机器之心编辑部 谷歌的研究者用两种有关联的方法提升了扩散模型的图像合成质量。 自然图像合成作为一类机器学习 (ML) 任务，具有广泛的应用，也带来了许多设计挑战。例如图像超分辨率，需要训练模型将低分辨率图像转换为高分辨率图像。从修复老照片到改进医学成像系统，超分辨率有着非常重要的作用。 另一个图像合成任务是类条件图像生成，该任务训练模型以从输入类标签生成样本图像。生成的样本图像可用于提高下游模型的图像分类、分割等性能。 通常，这些图像合成任务由深度生成模型执行，例如 GAN、VAE 和自回归模
Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。而anchor-point的方法往往在多个分辨率上进行检测，结构简单，速度更快。作者认为anchor-point的方法性能不高主要还是在于训练的不充分，主要是注意力偏差（attention bias）和特征选择（feature selection）。因而作者提出了两种策略：1）soft-weighted anchor points对不同位置的样本进行权重分配，2）soft-selected pyramid levels，将样本分配到多个分辨率，并进行权重加权。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自腾讯 ARC Lab 的研究者们提出利用无监督的度量学习, 来训练现实场景下可调节的图像超分辨率任务。 现实世界超分辨率 (Real-world super-resolution) 是指从包含真实退化的低分辨率图像中复原得到高分辨率的图像. 可调节的现实世界图像超分辨率是一个很有挑战的任务, 因为降质 (degradation) 过程复杂且未知，可调节的交互机制很难通过有监督的训练来完成。 对于可调节的图像超分辨率, 之前的工作主要
苹果把这项成果命名为MDM，DM就是扩散模型（Diffusion Model）的缩写，而第一个M则代表了套娃（Matryoshka）。
编者按：在苹果发布了iOS 11后，苹果产品已经支持HEVC硬件编解码，从而取代之前普遍使用的软件编解码方案，不仅解放了CPU，让移动设备的待机时间更久，用户也可以获得更好的观看体验。Jan Ozer在Streaming Media撰文称，通过测试发现，苹果推荐的HEVC参数不是最优的，在同样的码率下，可以有更佳的观看效果。LiveVideoStack对本文进行的摘译，点击【阅读原文】访问原文。
机器之心专栏 作者：Chong Mou 来自腾讯 ARC Lab 的研究者们提出利用无监督的度量学习, 来训练现实场景下可调节的图像超分辨率任务。 现实世界超分辨率 (Real-world super-resolution) 是指从包含真实退化的低分辨率图像中复原得到高分辨率的图像. 可调节的现实世界图像超分辨率是一个很有挑战的任务, 因为降质 (degradation) 过程复杂且未知，可调节的交互机制很难通过有监督的训练来完成。 对于可调节的图像超分辨率, 之前的工作主要在经典退化的仿真数据上进行研究
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】谷歌带着更强大的图像生成模型来了，依然Transformer！ 最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型，没有采用当下大火的扩散（diffusion）模型，而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能，相比扩散或自回归（autoregressive）模型，Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接：https://muse-mod
高通、华为、联发科有什么共通点？这三家厂商都做加速手机、平板等移动设备中计算机视觉、NLP 以及其他机器学习任务的硬件架构。然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。于是，来自 ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）的研究员开发了一个名为 AI Benchmark 的 APP，可用于测试手机上机器学习算法的表现。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
今天分享一篇被CVPR 2020接收的论文，这篇论文与生成对抗GAN相关，题目为“MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis”（MSG-GAN:用于稳定图像合成的多尺度梯度GAN）。
场景描述：将「马赛克」像素级别的大头照转换成高清照片，是一种怎样的体验？杜克大学提出的 AI 算法，不仅可以「去掉马赛克」，还能精细到每一道皱纹、每一根头发。你要试试吗？
目前在为移动设备设计界面时，最头疼的问题莫过于尺寸的问题。我们无法使用固定的尺寸来进行设计，因为不同设备的大小千变万化。但是如果我们了解了设备的物理特性后，这将有助于我们进行更好的设计。
Bootstrap是最受欢迎的HTML,CSS和JS框架,用于开发响应式布局,移动设备优先的WEB项目.
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？
视频业务快速发展，已经从强调用户规模走向注重提升服务品质的阶段。消费者对观看体验的要求不断提高，提升视频用户体验质量已经成为视频服务的主要竞争因素。
新兴的空间转录组（ST）领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域，将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。然而，在这些类型的分析中，选择适当的超参数，例如使用正确数量的聚类，是一个挑战。
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
原标题：8K vs 4K TVs: Double-blind study by Warner Bros. et al reveals most consumers can’t tell the difference
同一套页面可以兼容不同分辨率的设备，Bootstrap的响应式布局依赖于栅格系统实现，将一行分为12各格子，通过指定控件在不同分辨率设备上所占各自的数目实现兼容
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与：王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet，该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头，就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放，Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。 模型 Demo
来到这家公司之后,和以前的工作发生了很大的转变.以前我一直是做PC端页面的.来到现在这家公司之后,主要是做手机移动端的页面.
尺度不变性是许多计算机视觉子领域中的问题。例如，在分类任务中，对象标签应该在不同尺度上保持不变，但不同尺度的图像会给模型预测带来一定的偏差；对于ground-truth随着图像尺度变化而变化的任务，如图像质量评价任务来说，尺度不变性问题将会更加的重要。
本文介绍了DeepLabV2，一种用于语义图像分割的深度学习模型。该模型在VGG16的基础上进行了改进，包括采用多尺度空间金字塔池化，并引入了atrous卷积和ASPP模块。实验结果表明，DeepLabV2在多个数据集上的性能均有显著提升。
劣势：需加载适配各个终端的各个资源，在不同终端通过响应式布局实现不同展现，部分交互效果需要在页面中做终端判断，代价较大，若图片资源为一套，部分图片在超高分辨率设备（例如iphone系列）下会失真，且在非wifi情况下即使加了延时加载也易出现加载慢的情况。
超分辨率（SR）方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题，早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效，但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移，引入了更复杂的方法，包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而，最显著的进步是由新兴的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）带来的。尽管卷积神经网络（CNNs）自 20 世纪 80 年代以来就存在，但直到 20 世纪 90 年代中期，由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件，它们才开始在研究社区中获得广泛关注。
很生气！！！我才刚落地，就因游戏界面糊了一下，阻止了我捡枪的步伐，就被不知道从哪蹿出来的家伙给打死了！！！瞬间落地成盒！！！
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。
还有诸如“鸟瞰角度的城堡”、“用寿司做的汽车”、“装着蛋的鸟巢”、“用垃圾袋做的裙子”……
生成对抗网络已经能生成极其逼真的图像，甚至人类并都分不太出生成图的真假。像 StyleGAN 生成的人像，即使这些「人」并不存在，但生成结果已经逼真到让我们相信 Ta 曾来过地球。那么视频生成是不是也能这么逼真？让我们相信 Ta 不仅来过，还曾有一段生动的记忆。
CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明，transformer 有可能成为计算机视觉任务（如分类、检测和分割）的强大通用模型。我们都很好奇：在计算机视觉领域，transformer 还能走多远？对于更加困难的视觉任务，比如生成对抗网络 (GAN)，transformer 表现又如何？
比如，面对超长文本描述，它（下图最右列）比Stable Diffusion和DALL-E 2表达的都更精确：
近日，腾讯优图实验室提出一种新的图像超分辨率算法RealSR并开源。该算法在CVPR-NTIRE-2020真实图像超分比赛中以明显优势获得双赛道冠军。 赛事介绍 在2020年的NTIRE真实图像超分比赛中，腾讯优图团队参加Image Processing artifacts及Smartphone Images两个Track均以明显优势获得第一名。NTIRE比赛是图像增强领域的权威赛事(https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/ntire20/)，由ETH Zurich（苏黎世
文 / Joel Sole，Liwei Guo，Andrey Norkin，Mariana Afonso，Kyle Swanson，Anne Aaron
选自 Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结
在知乎搜索低像素修图，结果求助帖多到刷不完，而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱，重点是效果不知道会怎么样。
无论您是否知道，您观看的许多视频其实都是使用视频质量评价指标来优化的。哦，您不同意？那您最近看过Netflix吗？在过去两年多的时间里，Netflix的编码阶梯已经由公司的视频多方法评估融合（VMAF）的体系来驱动，然而在此之前使用的是峰值信噪比（PSNR）。您不是Netflix的客户？那么，YouTube呢？ YouTube使用基于恒定码率因子（CRF）编码的神经网络，该编码本身也是由其内部的视频质量评价指标来驱动的。
本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。
小编这次分享主要是视频相关的专项测试，音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题，关于视频通话质量对比，需要一些对比项，这里是从以下5个方面进行数据对比：码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。 接下来我分别介绍一下这5个方面。 ▽ 码率 数据传输时单位时间内传送的数据位数，单位是kbps，即千位每秒。码率越高对应着传输能力越强，视频精度会越高。 帧率 帧率是用于测量显示帧数的量度，简称fps。每秒的帧数表示处理器处理时每秒钟能够更新的次数，高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。 分辨率/清晰度 这个两个指标代表着
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.13799.pdf
基于HTML5 + Bootstrap4 + jQuery进行设计于开发，广泛使用响应式布局系统，确保在不同分辨率屏幕下的网页呈现。在JavaScript的开发过程中，广泛使用了ECMAScript6标准（即一些ES6的特性）。项目共分为四个模块界面：主页、购物车、注册页面与商品详情页面。
来源：机器之心本文约3400字，建议阅读8分钟本文介绍了来自谷歌的研究者也在OpenAI做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种
作为一名优秀的web前端人员，不懂响应式布局怎么可以呢？ 今天跟大家分享web前端开发和设计的干货。关于响应式布局的设计方法和响应式前端优化。 我们都知道，目前主流的pc屏幕的分辨率都是1366*768、1440*900 、1280*1024等大屏的显示器。 所以，我们设计的网页不能在按照1024的标准来设计或者是前端重构了。 再加上现在移动互联网的趋势发展这么良好，错过移动互联网这个平台是我们的最大损失。 因为国内众多电商网站还是门户网站，移动端的流量要大于pc端的。 响应式的核心优势在于设计者
老肥今天和大家分享的是最近结束的Kaggle竞赛Happywhale - Whale and Dolphin Identification。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 Transfor
暑假的“尾巴”很多人都抓不住了，因为不知不觉，新的学期要开始了，几家欢喜几家愁，但是会想起学生时代的我，还是特征憧憬新的学期到来，那种激动的心情无法用美丽的辞藻去形容，在此，也祝大家新学期新“形象”，都能通过自己的努力去实现心里设定的小目标，加油~
Transformer可以通过注意力模块捕获长期依赖关系，并在自然语言处理任务中显示出巨大的成功。近年来，Transformer也被用于计算机视觉任务，用于图像分类、目标检测、语义分割、特征匹配等。通常情况下，图像被分成几个小的patches，这些小patches被Flatten并作为单词符号输入Transformer，以评估注意力得分。而在Token数量上，即图像patch的数量上，Transformer的计算复杂度是二次的。因此，将Transformer应用于计算机视觉应简化所涉及的计算。
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