尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性，作者提出了 SegICP，这是一种用于对象识别和位姿估计的集成解决方案。SegICP 结合卷积神经网络和多假设点云配准，以实现鲁棒的像素级语义分割以及相关对象的准确实时 6 自由度姿态估计。该架构在没有初始解的情况下实现了实时的1 cm 位置误差和 小于5°的角度误差。最后在根据运动捕捉生成的带注释的基准数据集上完成了SegICP的评估。本文主要贡献如下：
近几年，图像生成领域取得了巨大的进步，尤其是文本到图像生成方面取得了重大突破：只要我们用文本描述自己的想法，AI 就能生成新奇又逼真的图像。
HTML（超文本标记语言）是构建Web页面的标准语言，它包含了许多标签，用于定义和排列页面内容。在Web开发中，显示图像是非常常见的需求之一，为此HTML提供了标签来插入图像。本文将详细介绍HTML图片标签，包括如何插入图像、设置图像属性以及一些相关的注意事项。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
北大联手腾讯提出LanguageBind | 更直接的多模态对齐框架，刷新多个榜单！
很多人咨询我，手机上到底有哪些计算摄影的应用和技术。那么接下来就准备抽空写一系列文章做一下介绍。
right 属性规定元素的右边缘。该属性定义了定位元素右外边距边界与其包含块右边界之间的偏移。
07.HTML实例 HTML 实例 HTML 基础 非常简单的HTML文档 HTML 标题 HTML 段落 HTML 链接 HTML 图片 HTML 标题 HTML 标题 在html源码中插入注释
HTML <head> 查看在线实例 <title> - 定义了HTML文档的标题 使用 <title> 标签定义HTML文档的标题 <base> - 定义了所有链接的URL 使用 <base> 定义
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
某AI企业人士如此评价GPT-4的进步：“GPT-3或3.5像一个六年级学生，而GPT-4像一个聪明的十年级学生。”
本文主要是个人在学习过程中的笔记和总结，如有错误欢迎留言指出。也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。
随着各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升，多模态机器学习也开始兴起，通过整合多种模态的数据，研究人员们开始设计更复杂的计算机智能体，能够更好地理解、推理和学习现实世界。
说起Domain Adaptation，首先要从迁移学习说起。迁移学习主要解决的是将一些任务（source domain）上学到的知识迁移到另一些任务（target domain）上，以提升目标任务上的效果。当目标任务有较充足的带标签样本时，迁移学习有多种实现方法。例如，采用Pretrain-Finetune的方式，先在源任务上Pretrain，再在目标任务上用一定量的数据Finetune；或者利用Multi-task Learning的方式，多个任务联合训练。然而，当目标任务没有带标签的数据，或者只有非常少量的带标签样本时，上述两种方法就无法采用了。因此，Domain Adaptation应蕴而生，主要解决目标任务没有数据或数据量非常少无法训练模型的场景。
还记得去年 11 月底爆出来的 Q* 项目吗？这是传说中 OpenAI 正在秘密开展、或将带来颠覆性变革的 AI 项目。如果你想回忆一下，可参看机器之心当时的报道《全网大讨论：引爆 OpenAI 全员乱斗的 Q * 到底是什么？》简而言之，Q* 很可能是 Q 强化学习和 A* 搜索这两种 AI 方法的结合。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
，持续 6 个月的阿里 2019 优酷视频增强和超分辨率挑战赛终于落下了帷幕，最终，来自中国科学技术大学智能媒体计算实验室的研三学生陈嘉乐、单超炜，通过对 EDVR 方案的视频感知能力、时序信息及特征表达三大内容进行优化与改进，一举夺得桂冠；并向我们公开了详细的冠军方案解读，我们对其进行了如下整理编辑。
今天给大家介绍的是ZhiChen等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Concept whitening for interpretableimage recognition”。机器学习中的可解释性无疑是重要的事情，但是神经网络的计算通常是很难理解的。在这里，论文不是试图事后分析一个神经网络，而是引入一种称为概念白化（CW，concept whitening）的机制来改变网络的一个给定层，使我们能够更好地理解该层的计算。当CW模块被添加到卷积神经网络时，潜在空间被白化（即，去相关和归一化），并且潜在空间的轴会与已知的感兴趣的概念对齐。通过实验，论文发现CW可以使我们更清楚地了解网络是如何通过分层学习概念的。CW是BatchNormalization（BN）层的一种替代方法，因为它对潜在空间进行了标准化，也进行了去相关（白化）。CW可以用于网络的任何一层而不影响预测性能。
本文从另外一个角度解读，澳洲国立大学郑良老师实验室CVPR 2021新工作《Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer》。一般而言，我们需要同时利用 两张图片 完成图像的风格迁移（style transfer）：一张图片指导内容（content）；一张图片指导风格（style）。在本文中， 我们探寻如何在仅利用一张图片作为内容指导的情况下，通过训练好的模型作为指导，将该图片迁移至一种未曾见过的风格。我们首先展示一些示例结果，如下图，在只利用目标（target）图片的情况下，我们可以将其有效迁移至未曾见过的源（source）图片风格。
Accurate somatic variant detection using weakly supervised deep
然后本指南回过头来解释Flutter的布局方法，并说明如何在屏幕上放置一个小部件。 在讨论如何水平和垂直放置小部件之后，会介绍一些最常见的布局小部件。
随着深度学习的发展，研究者们希望深度学习模型不但可以从特定领域训练集中学习监督知识，更希望能够进行领域自适应（domain adaptation）和知识迁移技术（knowledge transfer techniques），将在一个领域数据集中学习的知识迁移到新的领域中。那么能否同时利用多个不同领域的训练样本，提高在新领域上的语义理解能力呢？
当你在 GIMP 中制作一个徽章、海报或其它任何作品时，你需要扭曲或弯曲一些文本。多功能的 GIMP 工具提供了一些创建弯曲文本的方法。取决于你将如何使用它和你想给予文本的弧度，有一些适合不同情况的方法。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
作者：zixunsun@tencent.com Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家在处理内容理解任务时候，都有融合多模态特征进行内容理解需求，同时大家具有很好的技术能力和研发经验。 我们希望能建立统一的跨媒体多模态内容理解内核，对新增内容理解任务，快速完成 0-1 步积累，提升模型实
纵览：视频理解算法经过了手工特征-> CNN -> Two stream ->3D卷积 ->Transformer的一步步演进，不断使模型具有更强的表征能力
论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/
什么是标签？ 通俗的将就相当于word的功能，能够进行显示不可修改的文字、图片或者图文混排。
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 扩散模型的图像生成统治地位，终于要被GAN夺回了？ 就在大伙儿喜迎新年之际，英伟达一群科学家悄悄给StyleGAN系列做了个升级，变出个PLUS版的StyleGAN-T，一下子在网上火了。 无论是在星云爆炸中生成一只柯基： 还是基于虚幻引擎风格渲染的森林： 都只需要接近0.1秒就能生成！ 同等算力下，扩散模型中的Stable Diffusion生成一张图片需要3秒钟，Imagen甚至需要接近10秒。 不少网友的第一反应是： GAN，一个我太久没听到
在CSS中，我们可以使用 background-size 和background-position属性为背景图像设置大小和位置。而 object-fit 和 object-position 属性则允许我们对嵌入的图像（以及其他替代元素，如视频）做类似的操作。在本文中，我们将深入探讨如何使用 object-fit 将图像适应到特定的空间中，以及如何使用 object-position 在该空间中进行精确定位。
本文将整理4月发表的计算机视觉的重要论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等各个子领域
HTML使用定义锚创造链接，可用于文本，图片，HTML元素…… 一，将文本作为超链接 文本 二，将图像作为超链接 三，将书签作为超链接 (在网页上显示的)书签文本 ① 在同文档中创建指向该锚的链接。 文本 ② 在其他页面创建指向该锚的链接。
最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。
在 Flutter 应用程序中设置背景图像的常用方法是使用DecorationImage. 以下示例包括如何设置Fit 模式、透明度以及在显示键盘时防止图像变化。
“ 一看就会，一做就废 ”，设计师们常常对最新的技术、风格、发展趋势侃侃而谈，却忽略了最基础的原则和理论.
领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往，基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移（domain shift）不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而，在 ICML 2019 上，来自卡内基梅隆大学的研究人员指出，当标签分布不同时，对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用，并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了：为了提升领域自适应算法的性能，我们不仅需要对齐源域和目标域的数据分布、最小化源域中的误差，还应该对齐源域和目标域的标注函数。
多模态融合（Multimodal Fusion）是指结合来自不同模态（如视觉、听觉、文本等）的数据，以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息特征，通过融合这些多模态信息，可以获得更全面和准确的理解。这种融合过程可以发生在数据层、特征层和决策层：
大模型的出色能力有目共睹，而如果将它们整合进机器人，则有望让机器人拥有一个更加智能的大脑，为机器人领域带来新的可能性，比如自动驾驶、家用机器人、工业机器人、辅助机器人、医疗机器人、现场机器人和多机器人系统。
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
视频分割任务 (Video Segmentation) 由图像分割任务扩展而来，旨在同时分割、检测、追踪视频中的所有目标，是一项比图像分割更具挑战的基础任务。
本文研究解决预训练和微调图神经网络在图挖掘任务中的结构一致性问题。作者发现预训练图与微调图之间的结构差异主要源于生成模式的不一致。为此，本文作者提出了G-TUNING方法，通过调整预训练图神经网络，有效地保持了微调图的生成模式。
除了可以从任意位置开始，无限生成多样化且连贯的3D场景，WonderJourney根据文本描述生成时，可控性也很高。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
将知识从已有的标记域转移到新的域时，往往会发生域转移，由于域之间的差异导致性能下降。 领域适应是缓解这一问题的一个突出方法。 目前已有许多预先训练好的神经网络用于特征提取。 然而，很少有工作讨论如何在源域和目标域的不同预训练模型中选择最佳特性实例。通过采用强化学习我们提出了一种新的方法来选择特征，再两个域上学习选择最相关的特征。具体地说，在这个框架中，我们使用Q-learning来学习agent的策略来进行特征选择， 通过逼近action-value来进行决策。 在选择最优特征后，我们提出一种对抗分布对齐学习来改进预测结果。 大量的实验证明，该方法优于目前最先进的方法。
机器之心报道 编辑：思 在人工智能领域，存在着这样一种技术，它像人类利用视觉、嗅觉、味觉、听觉等多感官理解现实世界一样，希望充分利用文本、图像、语音和视频等多种模态，这就是「多模态学习」。多模态学习的研究时间不算太长，但应用前景非常广泛，比如电商购物平台中的以图搜图的检索技术、智能家居以及车载智能助手的语音交互等。 不过要说多模态技术真正实现了落地似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，该领域都面临着众多挑战。这就需要研究社区和业界持续探索新的发展方向和技术范式。 作为国内独特的以图文和短视频内容为主的社
论文名称：Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率，从而增加网站的关注度。在网站设计中，重点放在图像的规划中，符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用，在图像板块中位于首页，更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”，“专家意见”，“前10名”，“评论”，“价格”，“比较”，“排名”，“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中！如果您正在销售手机，请将其设置为：“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样，搜索引擎会查看图像的格式，以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度，从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下，以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签（您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本）的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本，最好使其与图像内容相关，并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中，管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务，但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地，这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说，从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者，请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表，我们引导您解决了图像优化问题。现在，是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则
不可否认，Transformer-based模型彻底改变了处理非结构化文本数据的游戏规则。截至2020年9月，在通用语言理解评估（General Language Understanding Evaluation，GLUE）基准测试中表现最好的模型全部都是BERT transformer-based 模型。如今，我们常常会遇到这样的情形：我们手中有了表格特征信息和非结构化文本数据，然后发现，如果将这些表格数据应用到模型中的话，可以进一步提高模型性能。因此，我们就着手构建了一个工具包，以方便后来的人可以轻松实现同样的操作。
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