NDI是Network Device Interface的简称，是种IP网络接口协议。NDI也是目前局域网低延时传输的典范，随着音视频技术的快速发展，IP化已是大势所趋，NDI的低延时，专业性，操作简单利用软导播制作及直播逐步代理用采集卡，矩阵，导播台这些传统硬件传输和制作方式。而目前广播电视已经有很多将传统的SDI或者HDMI线连接的视频传输形式转为NDI网络IP化传输。
在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。Image Matching （图像匹配）是计算机视觉领域最基础的技术之一，它是指通过稀疏或者稠密特征匹配的方式，将两幅图像相同位置的局部信息进行关联。Image Matching 在很多领域均有广泛应用，如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等。
本文提出一个新颖的、端到端的多视图3D点云匹配算法。多扫描匹配通常包含两个步骤：第一步，点对初始匹配，第二步，全局一致性验证。第一步经常由于点云的重叠度低、对称和场景重复的问题，造成难以准确对齐。因此，第二步，全局优化的目的是在多个扫描之间建立循环一致性，并帮助解决模糊匹配问题。本文提出的算法，是目前已知的第一个解决以上两个难点的端到端的学习算法。在公认的基准数据集上进行实验评估表明，本文的端到端的算法在训练和计算量方面比目前最新的方法具有明显优势。此外，本文进行详细的分析和消融研究（消融研究：是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验），以验证本文算法的新组成部分的有效性。
前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文（详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python实现），展示了OpenCV作为DNN推断工具的简单用法。 昨日Satya Mallick又发表了使用OpenCV调用OpenPose工程中的手部关键点检测（hand pose estimation）模型的文章，对于想要使用手部关键点检测做手势识别、手语识别、抽烟检测等工程开发的朋友来说这是一个非常简单的上手教程。 先来看看作者发布的视频效果：
运行 Xilinx Low Latency PL DDR XV20 HDMI Video Capture and Display，可以测试HDMI输入输出，和VCU的低延时编码。Xilinx wiki的文章MPSoC VCU TRD 2019.2 - Xilinx Low Latency PL DDR XV20 HDMI Video Capture and Display以H.264和4K分辨率为例。 下面记录H.265和1080p分辨率的运行命令。
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
官方定义：Shader used to draw a bitmap as a texture BitmapShader的作用是使用特定的图片来作为纹理来使用。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
XB 软件公司最近发布了JavaScript UI 库Webix ，其中包含的组件超过45个，用这些组件可以构建跟HTML5 和 CSS3 兼容的程序，这些程序不仅能在个人电脑上运行，还能用在iOS、 Android 和 Blackberry 设备上运行。它能访问离线web存储、地理位置（ geolocation） API、能在画布上绘图，并集成了jQuery 和 Backbone.js。 Webix提供了简单的服务端集成控件，PHP、 ASP.NET、Java和 Ruby等各种技术都可以跟客户端的Webi
更多代码可以查询本人GitHub：欢迎阅读，star点起来。 Glide二次封装库源码
PaddlePaddle在基础框架、模型建设、分布式训练、预测引擎各个方向上完成多项更新。OP进行了全面完善和优化，模型库新增了自然语言处理、视觉和推荐等领域的大量经典模型，分布式训练能力显著提升，支持千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练，预测库易用性和效率提升，移动端预测支持更多模型和更多硬件。详情如下：
AMD更新LiquidVR，发布ASW中间件 AMD刚刚发布了最新的Radeon软件套件，名为“Radeon Software Crimson ReLive Edition”。新套件支持Oculus新
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2010.13302v1.pdf
导语：Multi-View Stereo(MVS)多视图立体匹配与三维重建的任务是：以已知内外参数的多幅图像(SfM的结果)为输入，重建出真实世界中物体/场景的三维模型。 本文作者提出了PMVS的经典算法，深入了解传统算法的实现效果，可以帮助我们与基于深度学习的方法进行对比，对“如何评估多个视图间相似性”这一问题有更深刻的认识，希望能对相关研究人员有一定的参考帮助。
导语：Multi-View Stereo(MVS)多视图立体匹配与三维重建的任务是：以已知内外参数的多幅图像(SfM的结果)为输入，重建出真实世界中物体/场景的三维模型。
Uploadify是JQuery的一个上传插件，实现的效果非常不错，带进度显示。Uploadify官方网址：http://www.uploadify.com/，在MVC中使用的方法可以参考 jQuery Uploadify在ASP.NET MVC3中的使用 和 Asp.net Mvc中使用uploadify实现图片缩放保存。 本文是一个简单的介绍Demo，主要是动态传递参数方法：通过formdata 向处理程序传递额外的表单数据： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHT
Best Practices in ASP.NET for writing User Control In MultiView And Wizard using Dynamic controls http://www.codeproject.com/useritems/Creating_Dynamic_Controls.asp This control it is a example of implementation of ViewState and ControlDesigner for suppor
随着3D视觉技术的不断发展及相关产业需求的提升，基于图像的三维重建技术受到越来越多的关注。在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中，以“3D”为名的文章高达83篇，涉及三维视觉的工作更是超过了 90 篇。 下面是TUM（慕尼黑工业大学）推荐的13篇经典论文，非常适合大家研读。 数学背景：线性代数 Chapter 1 - Mathematical Background: Linear Algebra 移动场景 Chapter 2 - Representing a Moving Scene 透
现代移动应用程序在入门过程中经常涉及一个步骤，你需要输入发送到你的电子邮件或手机号码的验证码 PIN。有时，你需要使用类似于分割 OTP 输入字段的东西来输入 PIN。另一种输入验证码 PIN 的方式是使用拨号盘。
作者：Shufang Xie, Huishuai Zhang, Junliang Guo, Xu Tan, Jiang Bian, Hany Hassan Awadalla, Arul Menezes, Tao Qin, Rui Yan
视频作为当今最被广为使用的媒体形式，已逐渐占超过文字和图片，据了人们更多的浏览时间。这使得视频理解变得尤为重要。各大互联网公司与顶尖高校纷纷绞尽脑汁，竞相研究前沿视频理解模型与算法。在谷歌，Facebook，亚麻，Open-MM Lab 等分别祭出各家杀器之后，Facebook人工智能实验室在 PySlowFast 之后时隔两年，携 PyTorchVideo 重入战场。
今天跟大家分享一篇来自微软亚洲研究院新出并已经开源的3D姿态估计的文章：Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation，大幅降低了3D姿态估计的误差。
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CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
Hi大家好，我是 Realcat，今天给大家分享的是 CVPR 2021 图像匹配挑战赛研讨会的内容摘要。
今天，计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布，一共有1470篇论文被接收，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。
1.DiffusionEngine: Diffusion Model is Scalable Data Engine for Object Detection
原文链接：必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 来源：学术头条 【导读】生成模型能生成高度逼真的图像，而且看起来与训练时采用的数据几乎毫无区别。这就提出了一个问题：如果有足够好的生成模型，我们还需要数据集吗？ 当前，人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面，比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。 但普遍存在的一个问题是，科研人员要想通过训练一个机器学习模型来执行某一特定任务（比如图像分类），往往需要使用大量的训练数据，而这些数据（集）却并不总是很容易获得。
流形 (manifold) 指连接在一起的区域。数学上,它是指一组点,且每个点都有 其邻域。给定一个任意的点,其流形局部看起来像是欧几里得空间。日常生活中,我 们将地球视为二维平面,但实际上它是三维空间中的球状流形。
---- 新智元报道 来源：学术头条 【新智元导读】生成模型能生成高度逼真的图像，而且看起来与训练时采用的数据几乎毫无区别。这就提出了一个问题：如果有足够好的生成模型，我们还需要数据集吗？ 当前，人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面，比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。 但普遍存在的一个问题是，科研人员要想通过训练一个机器学习模型来执行某一特定任务（比如图像分类），往往需要使用大量的训练数据，而这些数据（集）却并不总是很容易获得。 比如，如果研究人员正在训练一辆自动驾驶汽车的计算机
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说asp是什么缩写[净含量缩写],希望能够帮助大家进步!!!
为了实现卓越的空间视频效果，空间视频采用了MV-HEVC（Multiview HighEfficiency Video Coding）视频编码标准，传输方案选择了标准的fMP4 in HLS。为了满足潜在的客户对空间视频的需求，腾讯云MPS也迅速打通了从MV-HEVC编码、ISOBMFF（ISO Base Media File Format）容器封装到HLS分发至Vision Pro上播放的完整链路。下面就让我们一起看下腾讯云MPS是如何支持空间视频的。
这项工作解决了雾天基于激光雷达的三维目标检测的挑战性任务。在这种情况下收集和注释数据是非常费时费力的。在本文中，我们通过将物理上精确的雾模拟到晴好天气场景中来解决这个问题，从而可以将晴好天气中捕获的大量现有真实数据集重新用于我们的任务。我们的贡献有两个方面:1)我们开发了一种适用于任何激光雷达数据集的物理上有效的雾模拟方法。这释放了大规模雾天训练数据的获取，无需额外成本。这些部分合成的数据可用于提高几种感知方法的鲁棒性，例如对真实雾天数据的3D目标检测和跟踪或同时定位和映射。2)通过使用几种最先进的检测方法的大量实验，我们表明，我们的雾模拟可以显著提高雾存在时的3D目标检测性能。因此，我们第一个在透视雾数据集上提供强有力的3D目标检测基线。
为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。
各位关注PaddlePaddle的深度学习开发者， Fluid v1.2 版本近日正式发布啦~
今天给大家介绍天津大学张长青教授等人在CVPR2019上发表的文章“AE2-Nets: Autoencoder in Autoencoder Networks”。对多视角（Multi-view）数据进行学习是机器学习和计算机视觉中一个迅速发展的方向，虽然取得了一定成果，但大多算法仍集中于聚类和分类上。作者从无监督学习出发，提出了基于自动编码网络的自动编码器(Autoencoder in Autoencoder Networks，AE2-Nets)，用于将多视角数据集成到一个统一的数据表示。这一模型不仅能够在统一的框架下实现单一视角的信息表示和多视角的信息编码，而且平衡了多视角信息之间的一致性与互补性。
默认情况下，使用确定性模式来计算transiton matrix。如果要传播速率向量中的不确定性，查看随机模式和蒙特卡罗模式。随机模式使用KNN图估计速率向量上的分布，并使用分析近似将该分布传播到过渡矩阵中。
协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。随着时间的推移，它也不再是那个经典的、苍老的协同过滤，反而在各大顶会中洗练出了更花哨的光华，例如：
三维人体建模作为计算机人体仿真的一个组成部分，一直是人们研究的热点之一。自交互式计算机图形学诞生之日起，就有学者不断探索计算机人体建模技术。从线框建模、实体建模、曲面建模发展到基于物理的建模，已取得重大进展。3维度人体建模在医学图像、生物医学、手势识别、视频会议、视频游戏、自动新闻播放、电影制作、材料变形、图象压缩等方面都有实际应用价值。
今天新出了14篇CVPR2019的论文，CV君汇总了他们的简略信息，有代码的也一并列出了，感兴趣的朋友，可以文末下载细读。
第43届国际信息检索研究和发展大会（SIGIR）将于2020年7月25-30日在美丽的中国西安举行。此次大会共收到了555篇长文投稿，录用147篇，长文录取率26.4%；共收到了507篇短文投稿，录用153篇，短文录取率30%。
这篇关于神经网络重渲染的文章，来自CVPR2019 oral.探索在不同的外观（如季节和时间）下记录，建模和重新渲染场景。基于记录旅游地标的互联网照片，论文对照片进行3D重构，并将场景近似为点云。对于每张照片，将场景点云渲染为深度帧缓冲deep framebuffer，并训练神经网络以学习这些初始渲染到真实照片的映射。通过这种方法，我们可以在屏幕前就能获取罗马一天的观光之旅，或者基于这种方法，构建真实的游戏场景体验。该渲染网络还将潜在外观向量和指示诸如行人的瞬态对象的位置语义掩码作为输入，同时对该模型在多种多样的光照条件的数据集上进行评估。作者还提供了视频，展示对图像视点，外观和语义标签的逼真处理。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 进入到2022虎年，LiveVideoStack Meet将于3月19日在长沙与大家见面，本次分享内容涵盖数字内容生产技术突破、云原生、视频内容检测与ROI编码、深度学习视频编码实践等多方面，快来现场与嘉宾面对面交流吧。 活动时间：2022年3月19日 14:00-16:00 活动地址：湖南省长沙市开福区湖南广电中心芒果TV形象体验区（聚宝盆）103会议室 *本场沙龙开设直播报名，不便到场可线上观看哦！ 讲师与议题 周士琪 芒果TV 视频算法 高级工程
视频作为当今最被广为使用的媒体形式，已逐渐超过文字和图片占据了人们更多的浏览时间。这使得视频理解变得尤为重要。各大互联网公司与顶尖高校纷纷绞尽脑汁，竞相研究前沿视频理解模型与算法。在谷歌，脸书，亚麻，Open-MM Lab等分别祭出各家杀器之后，脸书人工智能实验室在PySlowFast之后时隔两年，携PyTorchVideo重入战场。
从驾驶场景到室内场景，具身三维感知系统面对的是更复杂的室内语义，更多样的物体类别和朝向，以及大不相同的感知空间和需求。重新思考其中差异和数据基础，EmbodiedScan 团队构造了一套基于第一视角的多模态全场景三维感知系统/工具包，从数据标注到模型训练，从基准构建到任务评测，以大规模真实场景扫描和面向下游的全面标注为基础，训练出一套可直接部署、且在开放场景表现优异的基础模型，旨在构建一套可量化的、面向通用具身场景的感知系统基准，并希望通过开源推动领域发展。
VR头显，新花样层出不穷 对比PC VR头显，今年的VR硬件厂商们似乎更加偏爱VR一体机和眼镜。除了标准的配置，许多厂商也各自玩起了新花样。 Mirage Solo，联想Daydream VR一体机正
笔者跟踪这项比赛较长时间，去年和前年已经写过两篇文章 2021, 2020, 感兴趣的同学可点击查阅。
视频已逐渐超过文字和图片，可以说成为了现在使用最广的媒体形式，同时也占据了用户更多的浏览时间，这就使得视频理解变得尤为重要。
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