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Towards a Definition of Disentangled Representations Irina Higgins∗ , David Amos∗ , David Pfau, Sebastien Racaniere, Loic Matthey, Danilo Rezende, Alexander Lerchner DeepMind {irinah,davidamos,pfau,sracaniere, lmatthey,danilor,lerchner}@google.com December 7, 2018
Towards Real-Time Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection model和embedding model是分开，独立的。而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。
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。
半监督物体检测，旨在探索未标记的数据以提高物体检测器，近年来已成为一项活跃的任务。然而，现有的SSOD方法主要集中在水平方向的物体上，而对航空图像中常见的多方向物体则没有进行探索。本文提出了一个新颖的半监督定向物体检测模型，称为SOOD，建立在主流的伪标签框架之上。针对空中场景中的定向物体，我们设计了两个损失函数来提供更好的监督。针对物体的方向，第一个损失对每个伪标签-预测对（包括一个预测和其相应的伪标签）的一致性进行了规范化处理，并根据它们的方向差距进行了适应性加权。第二种损失侧重于图像的布局，对相似性进行规范化，并明确地在伪标签和预测的集合之间建立多对多的关系。这样的全局一致性约束可以进一步促进半监督学习。我们的实验表明，当用这两个提议的损失进行训练时，SOOD在DOTA v1.5基准的各种设置下超过了最先进的SSOD方法。
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非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild ICCV2017 https://www.arxiv.org/abs/1704.06244 http://cvlab.cse.msu.edu/project-face-frontalization.html
《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection model和embedding model是分开，独立的。而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。
本文针对人车密度估计问题，提出了一个基于深度学习的新方法，包括两个主要工作：1）提出了一个 novel convolutional neural network：Counting CNN (CCNN)，将图像块回归到密度图，2）第二个工作就是 提出了一个 scale-aware counting model，Hydra CNN，用于学习 multiscale non-linear regression model。这两个模型都可以在车辆计数任务中进行应用，其中 Counting CNN 取得了更好的效果。
最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。
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本文提出了一种用于视频动作识别的 Very Deep Two-stream ConvNet，通过使用具有较高 drop out 的卷积神经网络，提高了视频动作识别的准确率。该网络包括一个空间网络和一个时间网络，使用预训练和精细调整后的网络结构，在 UCF101 数据集上取得了不错的成绩。同时，作者还针对数据集过少的问题，提出了多种数据增强技术，进一步提高了网络的性能。
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
info: R. G. Pacheco, K. Bochie, M. S. Gilbert, R. S. Couto, and M. E. M. Campista, “Towards Edge Computing Using Early-Exit Convolutional Neural Networks,” Information, vol. 12, no. 10, p. 431, Oct. 2021, doi: 10.3390/info12100431.
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unknown)，而过往的深度学习检测任务所完成的工作只能对已有认知的实例进行定位和分类，所以作者提出，能否使得检测算法达到更近似人类的认知体验？所以作者提出了“开放世界目标检测”任务。作者原文中对这个任务的解释如下：
想要理解backpropagation反向传播算法，就必须先理解微分！本文会以一个简单的神经元的例子来讲解backpropagation反向传播算法中的微分的概念。
文献链接：https://arxiv.org/pdf/2109.05687v1.pdf
就目前较好的跟踪网络SiamRPN文章将其与SiamFC++进行对比，见下图所示：
所有机器学习（ML）项目的第一步都是收集所需的数据。本项目中，我们使用网页抓取技术来收集知识库数据。用 requests 库获取网页并使用 BeautifulSoup4.从网页中提取信息、解析 HTML 信息并提取段落。
本文提出了一种端到端的深度神经网络，用于车牌检测和识别。该网络使用VGG-16卷积层进行特征提取，并使用RPN网络来提取车牌候选区域。在识别阶段，使用BRNNs和CTC损失来对序列特征进行标注。在PKU数据集上的性能评估表明，该方法在车牌检测和识别方面具有优越的性能。
—在VO或VSLAM系统中保持性能（精确度和鲁棒性）和效率（延迟）的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能，但由于显式的数据关联有更高的时延；直接和半直接系统低时延，但在一些场景不适用，比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率，提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法：特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来，经过仿真，用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性，调研了线性时间选择（deterministic selection）和随机加速（randomized acceleration）的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。
Rockall, a lonely island in the Atlantic Ocean
ROUND_CEILING Rounding mode to round towards positive infinity. 向正无穷方向舍入
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
本文主要分为两部分：Python爬取赶集网北京二手房数据，R对爬取的二手房房价做线性回归分析，适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。
最近在做移动端方面运用到了饿了么的vue前端组件库，因为不想单纯用组件而使用它，故想深入了解一下实现原理。本文主要为大家详细介绍了移动端效果之Swiper的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能帮助到大家。
写在前面 最近在做移动端方面运用到了饿了么的vue前端组件库，因为不想单纯用组件而使用它，故想深入了解一下实现原理。后续将会继续研究一下其他的组件实现原理，有兴趣的可以关注下。 移动端效果之Picke
by jiangzhengkai 项目地址： https://github.com/jiangzhengkai/Video-Detection 注：划线部分链接请点击底部【阅读原文】访问 视频检测 基于深度学习的视频检测 Arxiv Towards High Performance for Mobiles: Xizhou Zhu, Jifeng Dai, Xingchi Zhu, Yichen Wei, Lu Yuan. "Towards High Performance Video Object D
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- © 作者｜王晓磊 机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院 研究方向 | 对话式信息获取 来自 | RUC AI Box 本文从NeurlPS 2022 的2000多篇接收论文中筛选出了与自然语言处理相关的论文200多篇，并按照研究主题进行分类整理，以供参考。 导读： NeurIPS 2022 是 CCF A 类会议，人工智能领域方向的顶级国际会议之一。第36届神经信息处理系统会议将于今年 11 月 28 日至 12 月 9 日举行。官方发布的接收论文列
最近在学Python，发现Python的海龟绘图非常有趣，就分享一下！话不多说，先来Python turtle的官方文档链接： Python turtle。这里面有turtle的各类指令。turtle画国旗主要用到两个函数：draw_rentangle和draw_star。
http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/talks.html
假定ABC的坐标：A(xa,ya),B(xb,yb),C(xc,yc)，粗体表示向量。
原文地址：https://askubuntu.com/questions/172947/what-are-the-differences-between-md5sum-and-sha256sum
今年朋友问我什么时候能画一只老虎。不能辜负朋友的期待，还是一样的流程，在百度图片里下载了一张虎年的图片（原图局部见上图），然后开始肝代码。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
【kaggle竞赛冠军分享】《The Nature Conservancy Fisheries Monitoring Competition, 1st Place Winner's Interview: Team 'Towards Robust-Optimal Learning of Learning'》 链接：http://blog.kaggle.com/2017/07/07/the-nature-conservancy-fisheries-monitoring-competition-1st-place
尽管今年世界上发生了这么多事情，我们还是有机会看到很多惊人的研究成果。特别是在人工智能更精确的说是计算机视觉领域。此外，今年还聚焦了许多重要的方面，比如伦理方面、重要的偏见等等。人工智能和我们对人类大脑及其与人工智能的联系的理解在不断发展，在不久的将来显示出了有前途的应用，这一点我一定会讲到。
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式，如下：
在这里先整理一些主题系列论文： ICCV 2017- 3D Vision Oral论文如下： Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Robust Pseudo Random Fields for Light-Field Stereo Matching A Lightweight Approach for On-The-Fly Reflectan
Human interaction is the base for built up socio-economic, political, psychological, cultural and entrepreneurial fields present in this universe.
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合，并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
健康老龄化需求工程国际研讨会第三次会议将于8月16号晚19时与需求工程国际会议同期在线举行。北京大学博雅讲席教授张大庆老师应邀作特邀报告《智慧无线感知 助力老年健康》。会议议程如下： Requirements Engineering for Well-being, Aging and Health（REWBAH 2022） (*Beijing Time* August. 16 19:00*) (*Melbourne Time* August. 16 21:00*) (*Paris Time* Aug
这篇论文《Towards a Better Tradeoff between Effectiveness and Efficiency in Pre-Ranking: A Learnable Feature Selection based Approach》教会了我们如何做粗排模型兼顾模型的效率和效果.提出了可学习的特征选择方法FSCD,并在真实电商系统中应用.
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