omnidirectional camera 可以在同一时间看到相机四周所有方向的物体 360度 视野
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.11062v1.pdf
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对于许多无人驾驶或者 SLAM 初学者来说，搞一个真车或者选择一款良好的设备来进行算法测试通常是个很头大的问题，且还需要解决很多诸如传感器之间标定不好，多传感器时间未做同步，没有真正的 groundtruth 来检验算法的好坏等等问题。
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之前看过一篇使用分割思想进行目标检测，所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。
一个用到zoom技术的示例站点： http://mosaicmaniac.com/?c=Zoom&i=horse5 下面这个站点一看应该是国内的站点，呵呵，非常具有中国特色 http://www.
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
所述kaist_webots功能集包含用于直接从ROS启动文件，对于摇杆远程操作的控制器和关节位置控制器和接合状态发布器启动Webots节点。
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？
Construction and Refinement of Panoramic Mosaics with Global and Local Alignment International Conference on Computer Vision , 1998 , 48 (2) :953
今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改进，能够比较明显地提升SFM的精确率/鲁棒性以及重建完整性。
【1】 The Integrated Probabilistic Data Association Filter Adapted to Lie Groups 标题：适应李群的综合概率数据协会过滤 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07265
项目使用angular universal实现服务端渲染，为了减轻服务器的压力，需要将用户频繁访问的页面进行缓存，这样就不必每次都去渲染相同的页面（例如首页），angular universal在features中有提到考虑加入缓存，但就目前来说，varnish是个不错的选择，但是varnish不支持https，所以还需要用nginx进行端口的转发
沉浸式媒体应用与设备近年来的兴起，在一定程度上导致了MPEG、3GPP、WebVR以及其他相关领域标准化的推进。就目前的沉浸式媒体应用与设备而言，如何评价其体验质量并量化形成对比是十分必要的。就此，MPEG已经出台了相应文件N16933 提案，大意上是在沉浸式媒体系统中要求加入和质量评估有关的标准。该文件同时也采纳了大量该方面的研究成果，部分论文的观点将会在下文中被提到。
VR view allows you to embed 360 degree VR media into websites on desktop and mobile, and native apps on Android and iOS. This technology is designed to enable developers of traditional apps to enhance the apps with immersive content. For example, VR view makes it easy for a travel app to provide viewers with an underwater scuba diving tour as they plan a vacation or for a home builder to take prospective buyers on a virtual walkthrough before the home is built.
Code Interpreter是一个官方的ChatGPT插件，用于数据分析，图像转换，编辑代码等。自2023年7月6日起，它已向所有ChatGPT Plus用户提供。它为OpenAI模型提供了一个在沙箱、防火墙执行环境中工作的Python解释器。重要的是，它还可以上传和下载文件。
华为以前总以通信设备供应商的形象示人，但近几年随着华为手机的爆发，华为在用户心目中更多是一种口碑不错、有民族自豪感的中国手机知名品牌。近日，国际知名数据调研公司GfK发布了国内8月份智能手机销量报告，
大数据文摘出品 人工视觉系统，一直是自动驾驶领域的核心技术之一。 目前，所有的人工视觉系统都是单独基于陆地或者单独基于水下开发的，视野一般也只有180度。 对于普通人来说，这也许够用，但是对于需要同时在陆地和水下作业的机器人来说，一双可以切换陆地和水下模式的两栖计算机视觉系统，就显得非常重要了。 MIT人工智能实验室(CSAIL)、光州科学技术研究所(GIST)和韩国首尔国立大学(Seoul National University)开发了一种新型的人工视觉系统，灵感来自招潮蟹，可以在水陆两栖通用的同时，还能
来源：大数据文摘本文约1700字，建议阅读5分钟本文介绍一种对红细胞和白细胞图像分类任务的主动学习端到端工作流程。 人工视觉系统，一直是自动驾驶领域的核心技术之一。 目前，所有的人工视觉系统都是单独基于陆地或者单独基于水下开发的，视野一般也只有180度。 对于普通人来说，这也许够用，但是对于需要同时在陆地和水下作业的机器人来说，一双可以切换陆地和水下模式的两栖计算机视觉系统，就显得非常重要了。 MIT人工智能实验室(CSAIL)、光州科学技术研究所(GIST)和韩国首尔国立大学(Seoul Nationa
对于自动驾驶、机器人技术、导航系统和三维场景重建等应用，通常使用激光雷达和相机传感器捕获同一场景的数据。为了准确地重建场景中的对象，有必要将激光雷达和相机输出融合在一起，激光雷达相机外参估计出刚性变换矩阵，旋转+平移、6自由度，该矩阵建立三维激光雷达平面中的点与图像平面中的像素之间的对应关系。
【1】 PerceMon: Online Monitoring for Perception Systems 标题：PerceMon：感知系统的在线监测 链接：https://arxiv.org/abs/2108.08289
DeepPanoContext: 基于全局场景背景图和关系优化的全景3D场景理解（ICCV 2021）
今天（2023.1.9） arXiv.CV 上有7篇医学影像处理与识别相关论文。不过粗略看来，医学影像类的论文，很多都是直接使用已有模型（甚至都不是最先进的模型），加以应用就可以了。
Python cookbook：Python Cookbook，完全基于 Python 3，写的也很不错，中文版。
话说，昨天我发布了第一篇，内容由ChatGPT和Midjourney协助完成的文章：胡同与侏罗纪公园的时空交错 | 胡同幻想
当我从卡内基梅隆大学获得机器人学博士学位时，我的职业目标是成为一名计算机科学教授。我将帮助塑造年轻人的思想，并为该领域贡献世界级的研究成果。
【1】 Motion Planning for Connected Automated Vehicles at Occluded Intersections With Infrastructure Sensors 标题：基于基础设施传感器的闭塞交叉口互联自动车辆运动规划 链接：https://arxiv.org/abs/2110.11246
全名Don't Repeat Yourself，该原则适用于所有编程语言而不限于css。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
日前，首届 X-Talk 于 2020 年腾讯科学周期间在腾讯北京总部举行。本届 X-Talk 以「好奇心」为关键词，介绍「人工智能」和「基因编辑」两项即将影响人类社会的先进科技，邀请到了多位科学家、学者参与。
我们应该把重点放在处理那些重要但不紧急的工作上，这样可以做到未雨绸缪，防患于未然。 – 时间管理. 史蒂芬·霍金 一个人的敏捷开发流程 一个人如何敏捷 (一日Sprint)，作法说明 按照事情的重要程
在近日举办的 X-Talk 上，美国工程院外籍院士、小冰公司董事长沈向洋博士分享了自己过去三十多年做科研的体会。
前段时间OpenCV正式将SIFT算法的实现从Non-free模块移到主库，因SIFT专利到期了（专利授权后，从申请日开始有20年的保护期）。
论文 1：Towards Playing Full MOBA Games with Deep Reinforcement Learning
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
VR 虚拟现实（Virtual Reality）技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真, 使用户沉浸到该环境中。 附：Wikipedia VR产品 Google VR Oculus HTC Vivi Google VR for Android Google VR SDK同时支持DayDream和CardBoard。 包含了一些用于创建App的简单API和支持DayDream手机、DayDream控制器
VR 虚拟现实（Virtual Reality）技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真, 使用户沉浸到该环境中。 附：Wikipedia VR产品 Google VR Oculus HTC Vivi Google VR for Android Google VR SDK同时支持DayDream和CardBoard。 包含了一些用于创建App的简单API和支持DayDream手机、DayDream控制器的复
腾讯 腾讯是一家世界领先的互联网科技公司，用创新的产品和服务提升全球各地人们的生活品质。腾讯成立于1998年，总部位于中国深圳。公司一直秉承科技向善的宗旨。我们的通信和社交服务连接全球逾10亿人，帮助他们与亲友联系，畅享便捷的出行、支付和娱乐生活。腾讯发行多款风靡全球的电子游戏及其他优质数字内容，为全球用户带来丰富的互动娱乐体验。腾讯还提供云计算、广告、金融科技等一系列企业服务，支持合作伙伴实现数字化转型，促进业务发展。 云与智慧产业事业群 腾讯旗下的云与智慧产业事业群（CSIG）成立于2018年9月
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
大家好，这里是NewBeeNLP。今天给大家分享一篇大佬的ACL参会总结，整理了一些当前NLP领域的热点和有趣的工作。以下是原文
《Residual Objectness for Imbalance Reduction》。样本不平衡问题感觉近期研究的论文相对较多，如：2019 AAAI GHM，2019 CVPR AP-loss， 还有2019 DR loss， 2019 IoU-balanced loss，two-stage中也有Libra RCNN，都是关注样本不平衡的问题。该论文给出了一种可行的方案，即采用学习的方法来处理样本不平衡问题。
文章：Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 转载自 | PaperWeekly 作者 | AlbertYang 单位 | Amazon/Georgia Tech 研究方向 | NLP 作为拖延症患者马上要 NAACL 了才写这个 ACL 的参会总结 :( 。 Onsite 会议上见到了许久未见的前老板 Bonnie Webber（ACL 2020 终身成就奖 /Lifetime Achievement Award），更巧的是她主持了老板 Diyi Yang 的 Rising Star Talk，Diyi 还有
机器之心原创 编辑：杜伟 针对逆渲染技术的研究成果连续两年入选计算机视觉顶会 CVPR，并从处理单张图像跨越到覆盖整个室内大场景，如视在三维重建领域的视觉算法技术底蕴得到了淋漓尽致的展现。 三维重建是计算机视觉（CV）和计算机图形学（CG）的热点主题之一，它通过 CV 技术处理相机等传感器拍摄的真实物体和场景的二维图像，得到它们的三维模型。随着相关技术的不断成熟，三维重建越来越广泛地应用于智能家居、AR 旅游、自动驾驶与高精度地图、机器人、城市规划、文物重建、电影娱乐等多个不同领域。 典型的基于二维图像的
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