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视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 从姿态图像重建 3D 室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depth merging）和表面重建（surface reconstruction）。最近，多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层，
来源：机器之心 本文约1500字，建议阅读5分钟 本文来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 从姿态图像重建 3D 室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depth merging）和表面重建（surface reconstruction）。最近，多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层，限制其在资源受限
选自arXiv 作者：Mohamed Sayed等 机器之心编译 编辑：陈萍、小舟 来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 从姿态图像重建 3D 室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depth merging）和表面重建（surface reconstruction）。最近，多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的
人类对于多样化的、开放的世界，会产生自己的视觉理解，这种视觉理解并不会单单局限在某个特定的任务上（比如，图像分类），也不会仅仅依赖某一种特别的信息输入（比如，静态图像）。
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
ChatGPT Zhang等人彻底改变了NLP领域，标志着生成人工智能（AIGC，又称人工智能生成内容）的突破。使这成为可能的是Brown等人、Radford等人的GPT系列模型，这些模型是Bommasani等人在网络规模的文本数据集上训练的基础模型。
本文介绍了HEVC（High Efficiency Video Coding）标准中的帧内预测模式。帧内预测是视频压缩中的一种技术，通过在图像中提取并复制帧内已有的像素信息，从而减少编码后的数据量。文章详细阐述了HEVC帧内预测模式的实现方法、步骤和优化思路。同时，文章还介绍了HEVC帧内预测模式在视频压缩中的重要性，以及与其他视频编码标准的帧内预测模式的比较。
视觉-语言模型（VLMs）已经成为一种强大的工具，它们具备整体知识，能够解决视觉和语言交叉领域的问题。这使得它们在自动驾驶（AD）中具有巨大的潜力，允许驾驶员与VLM互动，VLM能够提供各种驾驶安全任务的易于理解的语言表示。此外，VLM可以作为端到端的自动驾驶系统，消除了在自动驾驶特定子任务（如感知和轨迹规划）的单独模型之间的集成和传播错误。这些潜在的好处推动了许多为自动驾驶应用量身定制的视觉-语言模型和多模态语言模型的发展。这些模型涵盖了自动驾驶的各个方面，包括闭环控制、感知任务和交通代理行为分析。
这篇文章提出了一种注意力生成对抗网络（AttnGAN），它允许注意力驱动、多阶段细化细粒度文本到图像的生成，此外，还提出了一种深度注意多模态相似性模型来计算细粒度图像-文本匹配损失以训练生成器，进而生成更逼真的图像。
论文题目：DELTAS: Depth Estimation by Learning Triangulation And densification of Sparse points (ECCV2020)
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是，大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集，在很大程度上实现了性能改进，但这是监督的次优来源。
第81届JPEG会议在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行，会议对下一代图像编码标准（称为JPEG XL）的提案征集的回应进行了大量工作，预计将提供解决方案用于提高质量和灵活性的图像格式，具有更好的压缩效率。征求建议书回复的初步评估证实了不同各方对此活动的兴趣以及质量和压缩效率的演变，这将由未来的标准提供。
比如，面对超长文本描述，它（下图最右列）比Stable Diffusion和DALL-E 2表达的都更精确：
本篇文章分享论文『PyramidCLIP: Hierarchical Feature Alignment for Vision-language Model Pretraining』，由腾讯&上交&浙大（沈春华）提出PyramidCLIP，进行层次内语义对齐和跨层次关系对齐，ImageNet上Zero-Shot效果优于CLIP！
目录 视频为什么要编解码 视频是否可以压缩 编解码实现原理 编解码标准和国际组织 视频文件封装（容器） 视频质量评价体系 1.为什么视频要编解码？ 未经过压缩的视频数据量非常大，存储困难，同时也不便于
行人重识别（reID）是一项极具挑战性的任务，该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用，reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试，但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法，对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息，这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时，由于对姿势估计的推断更复杂了，计算成本也随之增加。
1.Object Recognition as Next Token Prediction
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
2010年代初，当深度神经网络能够使用大规模图像或文本数据学习强大的表示时，深度学习在单领域任务（如图像分类或语言翻译）中取得了初步成功[5,10]。由于公开可用的规模化注释图像中缺少医学图像，因此广泛使用了迁移学习，其中网络使用从自然图像（如ImageNet[5]）预训练获得的权重进行初始化，并在特定领域的较小数据集上进一步微调[30]。
归根结底，每一种视频压缩方法都要权衡利弊（trade-off）：如果允许更大的文件大小，就可以拥有更好的图像质量；但如果想让文件非常小，那就必须要容忍错误出现的概率。但现在（以及不久的将来），人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换（a better trade-off)。
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业，这两天写了课程报告，所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”，排名如队名，一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩，正好擦边获得了三等奖。（小编：比赛的时候取个好名字有多重要：） 主要分为三个部分，分别为比赛背景介绍，团队主要方案介绍，其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网，详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
---- 新智元报道 来源：微软亚洲研究院 作者：罗翀 【新智元导读】近期，来自KAIST和MSRA的研究员提出了首个适配所有密集预测任务的小样本学习器 VTM，以轻量化的迁移成本，赋予了计算机视觉模型预测新任务标签的能力，为计算机视觉中密集预测任务的处理以及小样本学习方法打开了全新思路。 国际学习表征会议 ICLR（International Conference on Learning Representations），被公认为当前最具影响力的机器学习国际学术会议之一。 在今年的 ICLR
最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。从历史发展来看，无监督学习一直落后于监督学习。这种差距随着自监督学习( SSL )的出现而缩小，SSL从数据本身产生监督信号，实现了与监督学习相比具有竞争力或更优越的结果。
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
前段时间 ChatGPT 进行了一轮重大更新：多模态上线，能说话，会看图！微软发了一篇长达 166 页的 GPT-4V 测评论文，一时间又带起了一阵多模态的热议，随后像是 LLaVA-1.5、CogVLM、MiniGPT-5 等研究工作紧随其后，到处刷屏。大模型的多模态能力到底是怎么来的？今天来分享一下多模态相关的一些工作和个人的理解。
首先推荐阅读之的水货文章：《水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙》、《色彩空间HSL/HSV/HSB理论，RGB与YUV如何转换》、《三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理》。本文主要以《即时通讯音视频开发》/《从JPG到AVI，这篇视频编码的最强入门科普，你值得拥有！》为基础的学习笔记。目前行文比较乱，还未细致整理。
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温故而知新，然后发现H264好多流程以前还是不太熟悉。后续会用对比的方式学习H265。
预训练的视觉-语言模型（VLMs），例如CLIP [26]和ALIGN [15]，在各种下游任务中已经取得了卓越的零样本性能。这些模型在大规模图像-文本数据集上通过对比优化目标进行训练，有效地将不同模态对齐并嵌入到一个共享的向量空间中。尽管它们的性能令人印象深刻，但由于其庞大的体积，将这些模型适应到多样化的下游任务仍然具有挑战性。因此，近期的研究集中在了通过在保持基础模型不变的同时调整附加参数来改进预训练VLMs的下游任务适应能力。例如，提示调优方法，如CoOp [42]和ProGrad [43]，用可学习的提示替代手动提示以获得特定任务的知识，而基于 Adapter 的方法直接在VLMs顶部利用额外的模块，如Clip-adapter [9]和Tip-adapter [38]。这些方法在有限标注数据下取得了显著进展。
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上，苹果 CEO 蒂姆・库克表示，今年将在 GenAI 领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 如願 好困 【新智元导读】2022年6月，Hugging Face公司的码农向全网开放DALL·E Mini使用权限，不必上等待名单被OpenAI挑选，只要通网，人人都能用DALL·E了。 现在谷歌、OpenAI等大厂们的以文生图模型，是趣味新闻报道者的衣食父母、梗图爱好者的久旱甘霖。 输行字就能生成各种或唯美或搞笑的图片，不用很累很麻烦，就能很吸引人关注。 所以DALL·E系列和Imagen们，具有衣食父母和久旱甘霖的必备属性：可获取程度有限，不是随时无限派发的
2022 年 4 月初，OpenAI 的 DALL-E2，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」，便生成了下面的图像。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
尽管多模态大模型（例如 GPT4-Vision、Gemini 等）展现出了强大的通用图文理解能力，它们在回答需要专业知识的问题时表现依然不尽人意。即使 GPT4-Vision 也无法回答知识密集型问题（图一上），这成为了很多企业级落地应用的瓶颈。
近三十年来发布了很多图像和视频编码标准，如 JPEG, JPEG2000, BPG, MPEG, H.264/AVC, HEVC 等。YCbCr 色彩系统因其各通道间较低的相关性而被大多数编码标准采用。然而从图像整体层面这并不是最优策略，因此产生了许多基于亮度对色度进行预测的方法。此外，一些基于 PCA 的颜色变换方式可以进一步去除通道间相关性，进而降低编码码率，然而这需要为每幅图像保存一个 PCA kernel 并进行计算，复杂度高，因而没有得到广泛应用。
选自assemblyai 作者：Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑：蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2，到底是怎么工作的？ 2022 年 4 月初，OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
深圳大学计算机与软件学院和香港理工大学智能健康研究中心联合提出了一种新颖的超声心动图视频分割模型 MemSAM，与现有模型相比展示了最先进的性能。
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
多模态预训练模型通过在多种模态的大规模数据上的预训练，可以综合利用来自不同模态的信息，执行各种跨模态任务。在本项目中，我们推出了VLE (Vision-Language Encoder)，一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。特别地，在对语言理解和推理能力有更强要求的视觉常识推理（VCR）任务中，VLE取得了公开模型中的最佳效果。
嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！
机器之心报道 编辑：王楷 本文提出了一个统一的框架，其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型，该研究不仅为改进图像和文本理解提供了见解，而且为多模态模型的融合提供了一个有前途的方向。 多模态研究的一个重要目标就是提高机器对于图像和文本的理解能力。特别是针对如何在两种模型之间实现有意义的交流，研究者们付出了巨大努力。举例来说，图像描述（image captioning）生成应当能将图像的语义内容转换输出为可被人们理解的连贯文本。相反，文本 - 图像生成模型也可利用文本描述的语义来创建逼真的图像。 这就
来源：机器之心本文约8220字，建议阅读10+分钟本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型。 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 OpenAI 内部，DALL·E 2 背后的模型被称为
自动驾驶系统分为三个层级：感知层，决策层，执行层，快速且准确的感知系统，是自动驾驶技术的关键。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Intento，作者：Grigory Sapunov 机器之心编译 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 O
选自 Intento 作者：Grigory Sapunov 机器之心编译 机器之心编辑部 目前多模态任务成为行业热点，本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型：DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点，及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统，在 AI 界引发了「地震」，该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本，第一个版本是在近一年前发布的。然而，在 OpenAI 内部，DALL·E 2 背后的模型被称为 u
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译：Jocelyn 编辑：陈彩娴 本文对视觉-语言（VL）智能按时间顺序进行了全面调研，并将这一领域的发展总结为三个阶段： 第一个阶段是2014-2018年，其间，专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年，在此期间，通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练，神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后，随着2021年CLIP的出现，第三个时代开始了，此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型，并通过VL预训练获得性能强大的基于零样
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