在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
之前一直注重模块的视觉滚动特效以至于忽略了图片背景的视觉差滚动特效，今天把小清新主题更新了图片背景视觉差特效，记录下代码，有喜欢的自己参考教程自己动手操作下。这是在网络上找到的一款超级轻量级的jQuery视觉滚动特效代码，该插件使用CSS background-position属性和简单的js代码来完成页内滚动时的背景图片视觉差效果，效果演示可以前往 小清新主题 查看！
rem 相对于根元素 <html> 的 font-size 的大小来计算坐作为一个单位；simple-flexible 是根据手淘团队 lib-flexible.js，比较，改写的一个插件，兼容 UC 竖屏转横屏出现的 BUG，自定义视觉设计稿的宽度：designWidth，设定最大宽度：maxWidth 这里有 simple-flexible 的 Github 地址，下载下来用即可;
github 地址：https://github.com/airbnb/lot...
Swiper作为当代流行的js框架，非常受到青睐，这里演示swiper在pc端全屏视觉轮播的效果，这也是pc端常用的一种特性
HTML5学堂：JS的三大语句类型当中，有一种分支/选择性语句——switch。我们常说switch可以适当的和if配合使用，那么switch语句到底怎么书写，如何运用，和if语句的区别以及选用原则又是什么？一起来看今天的内容。 有时并不那么友好的if语句 条件语句，我们通常都使用if来处理，特别是针对一个范围区间，需要执行不同功能代码时，尤为可用。但是，一旦遇到如下这种情形，我们就会觉得if有些麻烦了~ if (rank == 'A') { console.log('优秀'); } else if
今年端午节，小 Q 又来给大家送福利啦～这次为大家准备的是我和小伙伴近期在看的技术图书书单，已经整理在下面了，大家可以收藏～本本都是精品哟～ 文末有免费领取图书的方式，感兴趣的小伙伴赶快来参与吧～ 1.《图神经网络导论》 作者：刘知远，周界 译者：李泺秋 | 图书特色 前沿：图神经网络（GNN）已风靡深度学习领域 全面：综述流行的 GNN 框架以及应用场景 新增：在英文版的基础上增补更多内容 力荐：多位 AI 先锋学者联袂推荐 精美：采用高档纯质纸，全彩印刷，适合珍藏 图神经网络（GNN）是基于深度
在 React 18 中，引进了一个新的 API —— startTransition 还有二个新的 hooks —— useTransition 和 useDeferredValue，本质上它们离不开一个概念 transition 。
今天跟大家介绍一款动漫画面放大算法Anime4K，目前最热的开源、实时、视频动漫放大算法。
CCD机器视觉系统是用于工业检测及识别的高科技产品，生产的核心问题是工业计算机系统选型，可采集加工品的高清图像直接传输给到机子的GPIO接口。
图像成像设备在拍照图像时常遭受到天气、硬件和环境等影响，导致拍摄出图像出现严重的失真，这严重限制后续高水平计算机视觉任务进行。现已有深度学习方法为了保证效率，一些方法都是通过在网络末端利用上采样操作来放大分辨率来获得高清图像，但这样操作会使训练过程发生振荡，从而使SR模型稳定性下降，这是真实相机设备无法容忍的。
自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么
重量补偿是通过将物体与其他物体合并来补偿物体的重量，这些物体通过使其与环境相互作用来提供升力或补偿重量。
既能准确计算进出人数，又能有效过滤掉干扰物体（如推车、行李箱、人员徘徊、拥挤及躯体重叠、人员经过未进入等，另外用户也需要有特殊应用，比如身高低于1.2米的儿童进出不计数等），使得客流统计准确率号称可以达到97%以上。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 桃子 【新智元导读】一心豪赌纯视觉方案的特斯拉，这次官宣把超声波雷达弃了。 山无棱，天地合，马斯克初心未改。 作为纯视觉一贯的忠实信徒，他近日宣布：特斯拉即将采用100%纯视觉方案！ 继2021年5月特斯拉弃用毫米波雷达后，这次连仅有的超声波雷达也扔掉了。 你如何看？ 网友表示：不敢看，以后看见特斯拉就要躲远点。 超声波雷达被弃了！ 近日，特斯拉官方称，从10月开始，欧洲、北美、中东地区交付的Model 3、 Model Y将移除超声波雷达传感器（
上期我们一起学习了光源相关的知识，知道了怎么选择光源，链接如下： 机器视觉(第2期)----图像采集之照明综述 镜头是一种光学设备，用于聚集光线在摄像机内部成像。镜头的作用是产生锐利的图像，以得到被测物的细节，这一期我们将一起学习使用不同镜头产生不同的成像几何，以及镜头像差是如何产生的。希望通过本期学习，我们能够掌握如何选择镜头以及像差产生的原因。 作为一个机器视觉算法人员，来介绍光学系统方面的知识，有些地方理解起来还是有些难度的，小编已经再旁边放了几摞砖，欢迎大家来拍。希望能够和大家一起交流，共同进步。
双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。
好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一，不仅是非常重要的学术研究方向，在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键，因此我们在修行之路专栏的《不惑境界》中，着重于深入讲解主流的网络结构设计思想，包括对网络深度，宽度的理解，残差网络和分组网络的设计，多尺度与注意力机制的设计，以及深度学习模型压缩之模型剪枝，量化，蒸馏，还有AutoML技术，本次来给大家进行总结。
但是，Sora改变AI认知方式，开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途，才是未来暴风眼，真正的重点。而世界模拟器，是远比AGI、具身智能、元宇宙更炸裂的智能未来。
初始化、归一化和残差连接（skip connection）被认为是训练深度卷积神经网络（ConvNet）并获得最优性能的三大必备技术。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：随着时代的发展，内容传播的形式在不断演进，而从2维升级到3维，是科技发展之必然。在未来几年，3D影像技术将加速全面向市场渗透。LiveVideoStack邀请到了螳螂慧视的骆晓峰老师，为我们介绍3D成像技术。 文/骆晓峰 整理/LiveVideoStack 大家好！我是骆晓峰，来自螳螂慧视，很高兴能跟大家做一次分享。今天，我分享的主题是：3D成像技术。 今天，我分享的内容主要分为三
在现在做页面很多时候都会用上动画效果。比如下拉菜单，侧边搜索栏，层的弹出与关闭等等。通常我们实现这些动画效果可以采用 JavaScript与CSS3两种方式来实现。本文主要介绍JavaScript动画，CSS3的动画下次在总结。对于JavaScript动画 目前有很多的动画插件库，如: Jquery等等.以下就简单介绍以下JavaScript动画的实现原理。
本文介绍了无人机避障技术的基本原理、实现方式以及大疆无人机精灵4Pro的五向避障系统。避障功能使无人机在飞行过程中能够识别并避开障碍物，提高了飞行安全性。通过双目视觉、ToF传感器等技术，无人机能够实时感知周围环境，从而实现智能飞行和避障。
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视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制。从下而上也可以认为是数据驱动，即图像本身对人的吸引，从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意。科研主要做的是从下而上的视觉显著性，而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅，无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少。
谷歌近期又推出了下一代移动视觉应用 MobileNetV2 ，它在 MobileNetV1 的基础上获得了显著的提升，并推动了移动视觉识别技术的有效发展，包括分类、目标检测和语义分割。MobileNetV2 作为 TensorFlow-Slim 图像分类库的一部分而推出，同时也已经集成到目标检测的包中，同时重要的是提供了预训练模型。
随着深度学习和机器学习的发展，机器人已经走出实验室，越来越多地地应用于各行各业，其中，仓储物流和工业化领域就有许多适合机器人作业的场景环境。
来源：机器之心 作者：FAIZAN SHAIKH 本文长度为3000字，建议阅读5分钟 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。 近日，Faizan Shaikh 在
选自Analytics Vidhya 作者：FAIZAN SHAIKH 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲、黄小天 近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章，总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构，并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 时刻跟上深度学习领域
一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。 原始GAN的公式为：
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
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 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 如此优秀的学者逝世，实为 CV 领域一大痛事。想想当年还被他问及残差网络原理及发展，可惜没有和AI领域界的优秀学者一起共事，祝一路走好！ 转自《机器之心》 孙剑博士是人工智能领域的优秀学者。 孙剑博士本硕博期间均就读于西安交通大学，2003年在西安交通大学获得博士学位，加入微软亚洲研究院，任至首席研究员。2015-2016年在微软美国
在Jq,原生javascript时期,在写页面时,往往强调的是内容结构,层叠样式,行为动作要分离,三者之间分工明确,不要耦合在一起
原生wxml开发对Node、预编译器、webpack支持不好，影响开发效率和工程构建流程。所以大公司都会用框架开发
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
前言 时间的齿轮已经来到了2017年的11月份，距离2018年仅仅还剩下不到两个月的时间。站在这个时间点上，我对自己之前三次失败的面试经历做了一次深度回顾。 可能很多小伙伴会问，为什么要去回顾失败的面试经历呢？ 因为在互联网+时代，成功的案例可以借鉴，但是不可复制；失败的案例可以引以为戒，但是不可重蹈覆辙。你按照成功者的步骤一步一步走，最后不一定会成功；但如果你按照失败者的步骤一步一步走，结局注定会失败。 我在这里写出当年我失败的经历，算是对自己做一个总结，也是为了提醒后来者，一入前端深似海，坑多坑少自己
可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要，FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法，能针对不同类呈现不同且准确的效果。
1、动画的原理：动画是利用人眼的视觉残留特性而达成的一种视觉效果，即人眼看到的影像会有短暂时间的残留，这个时间约为1/24秒，当一段连续变化的影像 在较短时间内变化时就会给人以流畅的感觉。根据1/24秒这个数据我们可以推断出，当连续变化的影像为每秒24次的速度就能给人流畅的感觉。 所以电影的帧频为24帧，而电视一般采用的是25帧和30帧两种制式 2、帧：动画中最小单位的单幅影像画面,在讲多少帧的时候指的就是每秒钟画面切换的次数
在从事前端开发过程中，浏览器作为最重要的开发环境，浏览器基础是是前端开发人员必须掌握的基础知识点，它贯穿着前端的整个网络体系。对浏览器原理的了解，决定着编写前端代码性能的上限。浏览器作为JS的运行环境，学习总结下现代浏览器的相关知识
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
RGB-D相机作为一种特殊形式的相机，主要通过主动发射红外结构光或计算飞行时间（TOF）来直接获得图像深度。它使用方便，但对光线敏感，大多数情况下只能在室内使用。
哈喽大家好~今天萧蕊冰分享的是有关UI设计层次的内容，主要是偏向于视觉层次的介绍。为了清晰的向用户展现UI中的内容，我们就用了一个方法来展现，这就是UI设计层次，你的设计有层次，才能让用户清晰你的界面内容，提高用户体验感。要想了解更多接着往下看吧。
AI修行之路系列文章是有三AI的代表性作品，共分为5个系列，分别是AI白身境，AI初识境，AI不惑境，AI有识境，不可知。其中前4个系列我们会推出对应的文章，要求如上图，目前已经更新完了30篇文章，白身境和初识境的文章汇总如下，没有学习过的同学可以去补。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言： 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备，而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程，它都有哪些内容，往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
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