据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
方式一：用媒体查询"@media"，这种写法好处是可以对不同分辨率的设备，展示完全不同的UI界面，一个页面不同的设备看的时候，展示内容可以不一样，交互方式可以不一样。不过这个不方便用在复杂的地方，而且不同的分辨率都需要对应的重新写样式，同一个页面集合太多的这种写法，最好是分开写两套，降低耦合性。但是这种写法费力不讨好，之前有的网站在PC和手机查看到的样式不一致，用了一些这个技术，但是后来很多都是检测到不同设备，就跳转到不同的网页上去了。
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
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
在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示（链接在文末）。
很多人会对响应式布局和自适应式布局产生混淆，这两者到底有着什么样的区别呢？因为不同于移动站，就事一个独立的站点，每个模块都有独立接口，但是Google一直以来就是推荐响应式设计的，至于为什么你可以参考此篇文章：移动端网站怎样做SEO优化？我们今天就来了解下二者之间是责骂定义的。
由于手机屏幕尺寸过小，使用原始分辨率会使得页面显示过小，因此使用了逻辑分辨率，用倍数放大的方法来保证兼容性。
虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型roi的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性。我们提出了一种新颖的特征级超分辨率方法，它不仅能正确地解决这两个问题，而且可以与任何基于特征池的检测器集成。在我们的实验中，我们的方法显著提高了Faster R-CNN在清华-腾讯100K、PASCAL VOC和MS COCO三个基准上的性能。对于小目标的改进是非常大的，令人鼓舞的是，对于中、大目标的改进也不是微不足道的。因此，我们在清华-腾讯100K上取得了最新的技术水平，在PASCAL VOC和MS COCO上取得了极具竞争力的成绩。
探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用，以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说，我们提高了卫星图像的固有分辨率，并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨率(VDSR)框架和自定义随机森林超分辨率(RFSR)框架，我们生成了2×、4×和8×的增强级别，超过5个不同的分辨率，范围从30厘米到4.8米不等。使用本地和超解析数据，然后使用SIMRDWN对象检测框架训练几个定制的检测模型。SIMRDWN将许多流行的目标检测算法(如SSD、YOLO)组合成一个统一的框架，用于快速检测大型卫星图像中的目标。这种方法允许我们量化超分辨率技术对跨多个类和分辨率的对象检测性能的影响。我们还量化了目标检测的性能作为一个函数的本机分辨率和目标像素大小。对于我们的测试集，我们注意到性能从30 cm分辨率下的平均精度(mAP) = 0.53下降到4.8 m分辨率下的mAP = 0.11。从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言，超级分辨率的好处要小一些，但仍然可以在性能上提供小的改进。
2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。
前面我们已经学习过在web端用TRTC实时音视频SDK实现了多人会议室和互动直播模式，今天我们学习一下在桌面应用层用electron实现视频聊天。
得益于“元宇宙”概念在前段时间的爆火，各家公司都推出了使用 3D 场景的活动或频道。
全身·高清·二次元·妹子·跳舞·视频，已经可以全自动生成了！换身衣服只需一瞬间，妹子的姿势嘛，全由你决定。
在过去的几年里，浏览器实现了各种功能，可以使用CSS、JavaScript或检查服务器端的首选项来响应web上的用户偏好。在本文中，将展示浏览器当前公开的用户偏好、处理它们的最佳方式，以及对未来的展望，以了解可能很快就会出现什么。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。
缺陷检测是工业产品处理中的一项重要任务。当前，已经有很多基于计算机视觉技术的检测方法成功应用于工业领域并取得了较好的检测结果。然而，受限于类间表面缺陷的内在复杂性，使得实现完全自动的缺陷检测仍然面临巨大挑战。虽然，类间缺陷包含相似的部分，但是缺陷的表面仍然存在较大的不同。为了解决这个问题，论文提出了一种金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的逐像素表面缺陷检测方法，并命名为PGA-Net。在这个框架中，首先从骨干网络提取多尺度特征。然后，使用金字塔特征融合模块，通过一些有效的跳连接操作将5个不同分辨率的特征进行融合。最后，再将全局上下文注意模块应用于相邻分辨率的融合特征，这使得有效信息从低分辨率融合特征图传播到高分辨率融合特征图。另外，在框架中还加入边界细化模块，细化缺陷边界，提高预测结果。实验结果证明，所提方法在联合平均交点和平均像素精度方面优于对比方法。
标题：3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
检测小物体是计算机视觉中最具挑战性和重要的问题之一。在这篇文章中，我们将讨论通过迭代数百种小物体检测模型在Roboflow上开发的一些策略。
52CV曾经第一时间报道过CVPR2019 | 微软、中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法，此后该文引起不少媒体的关注。
我们常说的指纹，都是指人们手指上的指纹，因具有唯一性，所以可以被用来标识一个人的唯一身份。而浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如CPU核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136 代码（已开源）：https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。 01 概述 促进小目标检测的最常见和最有效的方
本次报告主要分享的是高分辨率表征学习，在计算机视觉识别里面的应用，包括如何在整个神经网络结构中维持高分辨率的表征，提出了HRNet模型结构，以及在场景分割、关键点检测、人脸对齐等任务中的实验结果和应用，最后对网络空间搜索的探索和影响等问题进行了探讨和展望。
随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
作者简介：孙可，中国科学技术大学信息学院在读博士生，目前在微软亚洲研究院视觉计算组实习，导师是王井东和肖斌老师。他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等，曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上发表过论文。
其中，幅度调制A(t)仅仅表示脉冲的包络。接收机处理的主要功能是将雷达信号中承载信息的部分变换到基带，目的是测量
计算机视觉最具影响力的学术会议之一的 CVPR 将于 2018 年 6 月 18 日 - 22 日在美国盐湖城召开举行。据 CVPR 官网显示，今年大会有超过 3300 篇论文投稿，其中录取 979 篇；相比去年 783 篇论文，今年增长了近 25%。本次将介绍 CVPR 2018部分论文的简单笔记。
相信大家都或多或少的熟悉一些检测器，不知道你是否思考过这样一个问题？FPN的多特征图融合方式一定是最好的吗？如果你看过【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF这篇论文的话，你应该知道这篇论文的出发点就是如何对不同尺度的特征做自适应特征融合（感觉也可以叫作FPN+Attention），而非【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network那样较为暴力的叠加（不知道这个说法是否稳妥，有意见欢迎来提）。而今天要介绍的这个SNIP（「An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP」）算法，是CVPR 2018的文章，它的效果比同期的目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN效果还好一些。为什么说这个算法是另辟蹊径呢？因为这个算法从COCO数据集开始分析，作者认为目标检测算法的难点在于「数据集中目标的尺寸分布比较大，尤其对小目标的检测效果不太好」，然后提出了本文的SNIP算法。
小物体问题困扰着全世界的物体检测模型，查看最新模型YOLOv3、EfficientDet和YOLOv4的COCO评估结果：
飞跃计划第四期还剩最后两个名额，定制专属你的算法工程师的学习计划（联系SIGAI_NO2）
多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。
感光芯片是相机的核心部件，目前，相机常用的感光芯片有CCD芯片和CMOS芯片两种。所以工业相机可以按照芯片技术可以分为CCD相机和CMOS相机(2015年，某CCD感光芯片制造商决定停止生产即投资CCD。相比CCD，CMOS技术被资本大量投资，取得长足进步，成本可以更低，成像质量类似)。
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。
数字图像是机器视觉系统工作的前提和基础，工业机器视觉系统把成像子系统的信号转换为反映现实场景的二维数字图像，并对其进行分析、处理，得出各种指令来控制机器的动作。
选自arXiv 作者：Zeming Li、Chao Peng、Gang Yu、Xiangyu Zhang、Yangdong Deng、Jian Sun 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 基于当前用预训练分类器开发目标检测器的方法的固有缺陷，来自清华大学和旷视的研究者提出了专用于目标检测的骨干网络 DetNet。DetNet 可在保持高分辨率特征图和大感受野的同时，高效地执行目标检测任务，并可以自然地扩展到实例分割任务上。在 MSCOCO 数据集的目标检测和实例分割任务上，DetNet 都取得了当前最佳的结果
中科大和微软亚洲研究院，发布了新的人体姿态估计模型，刷新了三项COCO纪录，还中选了CVPR 2019。
受到自然语言处理（NLP）[1]中占主导地位的Transformer结构的启发，计算机视觉（CV）领域见证了Vision Transformer（ViT）在视觉 Backbone 设计上的崛起。这一趋势在图像/动作识别[2, 3, 4, 5]和密集预测任务（如目标检测[6]）中表现得最为明显。这些成功中的许多都可以归因于通过传统Transformer块中的自注意力机制对输入视觉token之间的长距离交互的灵活建模。最近，几项并行研究[7, 8, 9, 10, 11]指出，直接在视觉token序列上应用纯Transformer块是次优的。这种设计不可避免地缺乏对2D区域结构建模的正确感应偏差。为了缓解这一限制，它们引领了将卷积神经网络（CNN）的2D感应偏差注入ViT的新浪潮，产生了CNN+ViT混合 Backbone 。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf
图像识别领域近年来取得了巨大进步，这得益于像AlexNet ，ResNet ，ViT 和Swin家族这样的突破性架构。这些架构擅长处理像ImageNet [5]这样的数据集，这些数据集主要包含分辨率低于一百万像素的自然图像。然而，许多关键应用依赖于对高分辨率图像的分析，以提取有关感兴趣目标的复杂细节。
1908.07919：Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，小目标、小人脸的检测由于分辨率低，图片模糊，信息少，噪音多，所以一直是一个实际且常见的困难问题。不过在这几年的发展中，也涌现了一些提高小目标检测性能的解决手段，本文对这些手段做一个分析、整理和总结。
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
Xuan Hou, Yunpeng Bai, Ying Li, Changjing Shang, Qiang Shen
从图中可以发现，MEG和EEG有着极好的时间分辨率，但空间分辨率很差，因此在MEG和EEG研究中，常常不知道信号到底来自于哪个脑区。而PET成像技术的时间分辨率一般是几分钟，略差于BOLD fMRI,而空间分辨率是厘米级的,略优于EEG和MEG。在fMRI技术中，ALS fMRI（arterial spin labeling fMRI，动脉自旋标记fMRI）在时间稳定性方面非常好，即它可以比较间隔时间长达几天或十几天的两种激活状态。
随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。
1、布局特点：不管浏览器尺寸具体是多少，网页布局始终按照最初写代码时的布局来显示。常规的pc的网站都是静态（定宽度）布局的，也就是设置了min-width，这样的话，如果小于这个宽度就会出现滚动条，如果大于这个宽度则内容居中外加背景，这种设计常见与pc端。 2、设计方法： PC：居中布局，所有样式使用绝对宽度/高度(px)，设计一个Layout，在屏幕宽高有调整时，使用横向和竖向的滚动条来查阅被遮掩部分； 移动设备：另外建立移动网站，单独设计一个布局，使用不同的域名如wap.或m.。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户，也是蒙蔽你的一种途径。 假设，我给你一张图片，你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗？ 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定，一是图片像素本
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
