标题：3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
计算机视觉最具影响力的学术会议之一的 CVPR 将于 2018 年 6 月 18 日 - 22 日在美国盐湖城召开举行。据 CVPR 官网显示，今年大会有超过 3300 篇论文投稿，其中录取 979 篇；相比去年 783 篇论文，今年增长了近 25%。本次将介绍 CVPR 2018部分论文的简单笔记。
受到自然语言处理（NLP）[1]中占主导地位的Transformer结构的启发，计算机视觉（CV）领域见证了Vision Transformer（ViT）在视觉 Backbone 设计上的崛起。这一趋势在图像/动作识别[2, 3, 4, 5]和密集预测任务（如目标检测[6]）中表现得最为明显。这些成功中的许多都可以归因于通过传统Transformer块中的自注意力机制对输入视觉token之间的长距离交互的灵活建模。最近，几项并行研究[7, 8, 9, 10, 11]指出，直接在视觉token序列上应用纯Transformer块是次优的。这种设计不可避免地缺乏对2D区域结构建模的正确感应偏差。为了缓解这一限制，它们引领了将卷积神经网络（CNN）的2D感应偏差注入ViT的新浪潮，产生了CNN+ViT混合 Backbone 。
在这篇文章中，亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了6篇ECCV 2018接收论文，概述了超分辨率（Super-Resolution, SR）技术的未来发展趋势。
作者简介：孙可，中国科学技术大学信息学院在读博士生，目前在微软亚洲研究院视觉计算组实习，导师是王井东和肖斌老师。他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等，曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上发表过论文。
2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。
作者简介 李翔，携程数据智能部信息科学组图像技术负责人，专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用，现阶段致力于酒店图像智能化，在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者，拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像，酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像，如何完成智能处理与挖掘，大幅减少图像的人工干预，又如何实现智能应用，改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性，提高用户满意度，这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性，我们更加关
有三AI知识星球的"网络结构"板块已经正式升级为“网络结构1000变”，顾名思义，就是要更新1000+网络结构解读，同时该板块还有以下变化。
随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。
研究人员在bioRxiv上发表的论文《基于深度学习的点扫描超分辨率成像》中指出：“点扫描成像系统可能是用于高分辨率细胞和组织成像的最广泛使用的工具。它与所有其他成像方式一样，很难同时优化点扫描系统的分辨率、速度、样品保存和信噪比。”
这篇专栏主要介绍我们团队（百度视觉技术部视频理解与编辑组）发表于CVPR 2021上的工作：”Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer“。这篇论文主要针对当前的前馈风格化网络对于复杂的风格纹理迁移不理想的问题，提出了一种基于拉普拉斯金字塔的风格化网络，在风格化速度和质量上均有很大的提升，是我们在风格化方向的第一篇工作。相关的代码已经开源在PaddleGAN 欢迎大家试用和star。
密集的预测任务，包括语义分割和深度估计等，是视觉理解系统的重要组成部分。密集预测任务需要预测像素级类别标签或回归特定值，这比图像级预测任务更具挑战性。同时保持高分辨率和强语义信息是有效处理密集预测任务的关键。高分辨率可确保最终预测粒度尽可能接近像素级别，并可获得更精确的局部判别，例如更精确的边缘。强大的语义信息确保了整体预测的准确性，特别是对于难以区分或面积较大的实例。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.02647.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G Vision Transformers (ViT) 及其多尺度和分层变体已成功地捕获图像表示，但它们的使用通常被研究用于低分辨率图像（例如256×256、384×384）。 1 概括 对于计算病理学中的千兆像素全玻片成像 (WSI)，WSI在20倍放
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。
计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文《Machine Perception of Three-Dimensional Solids》，标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。在发展了50多年后的今天，我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有“无中生有”能力的几个有趣尝试： 超分辨率重建； 图像着色； 看图说话； 人像复原； 图像自动生成。 可以看出，这五个尝试层层递进，难度
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
在生成式 AI 时代，扩散模型已经成为图像、视频、3D、音频和文本生成等生成式 AI 应用的流行工具。然而将扩散模型拓展到高分辨率领域仍然面临巨大挑战，这是因为模型必须在每个步骤重新编码所有的高分辨率输入。解决这些挑战需要使用带有注意力块的深层架构，这使得优化更困难，消耗的算力和内存也更多。
【新智元导读】谷歌博客今天便忙不迭地更新，介绍他们最新的图像高清生成技术 RAISR。据悉，RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍，能够实时在移动设备上运行，还能消除低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）。 每天，网络被用于分享、存储无数照片，让人们能够探索世界，研究新的话题，甚至能与朋友、家人分享旅程。然而，这些照片中有许多分辨率很低，它们或受拍摄设备分辨率的限制，或被故意降低分辨率以适应手机、平板以及网速的限制。随着家庭以及移动高清播放设备的普
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
本文分享一篇近期超分辨率的最新文献综述『Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey』。通过对 193 篇相关文献进行全面调研，从它们的性能、优点、缺点、复杂性、挑战和潜在的研究点等进行讨论。
Topaz Gigapixel AI for Mac是一款由Topaz Labs开发的图像放大和增强软件。它使用先进的人工智能技术，可以将低分辨率的图片放大并保持高质量，同时也可以对其他类型的图像进行增强。
作者：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生。曾在国际顶级期刊和会议发表学术论文，其Must Know Tipss in Deep Neural Networks受邀发布于国际知名数据挖掘论坛KDnuggets和Data Science Central。 本文选自《程序员》，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》。 计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
选自BAIR 作者：Christian Hane 机器之心编译 参与：panda 根据图像重建 3D 几何形状是计算机视觉领域的核心问题之一，其应用也多种多样，比如电影制作、视频游戏内容生成、虚拟现实和增强现实、3D 打印等等。前段时间，伯克利人工智能研究所（BAIR）的几位研究者提出了一种可根据二维图像重建高分辨率三维形状的方法——分层表面预测（HSP）。BAIR 官网近日发文对该研究成果进行了简单介绍，更多详细信息请阅读原论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00710
电子断层扫描是解析包含完整细胞区域的纳米级样本的三维结构的重要工具。细胞内部并不规则且拥挤，其内部结构在二维投影图像中会重叠。然而，远非一个混沌不堪的“细胞内容”，细胞内部实则高度有序。冷冻电子断层扫描能够揭示出细胞内部的瞬态超级复合体和长程相互作用，例如，不同细胞机制在病毒工厂中以协调的大型装配方式运作。从倾斜系列数据开始，断层图重构相对直接，尤其是当样品含有用于帮助对齐倾斜视图的基准标记时，因为这些倾斜角度是已知的（图5）。对于倾斜样品的三维散焦校正更为复杂，但可行，如在NovaCTF中实现的那样（Turonova等人，2017年）。
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
如果是求平均，那么是从左到右横向求平均；如果是拼接，那么也是左右横向拼接；如果是drop，那么也是横向发生变化，体现为列的减少。
本次报告主要分享的是高分辨率表征学习，在计算机视觉识别里面的应用，包括如何在整个神经网络结构中维持高分辨率的表征，提出了HRNet模型结构，以及在场景分割、关键点检测、人脸对齐等任务中的实验结果和应用，最后对网络空间搜索的探索和影响等问题进行了探讨和展望。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读5分钟本文将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。 本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖。 卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。 在本文中，将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。这有助于解决与计算机视觉相关的各种其他问题。在CNN出现之前，传统的方法是使用最近邻插值、双线性或双三次插值等上采
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf
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。
机器之心专栏 苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室 来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种统一框架 HCFlow，该框架可以同时处理图像超分辨率和图像再缩放，并在通用图像超分辨率、人脸图像超分辨率和图像再缩放上等任务上取得了最佳结果。该论文已被 ICCV2021 接收。 近年来，归一化流（Normalizing Flow）模型在图像超分辨率（image SR）[SRFlow, ECCV2020]和图像再缩放（image rescaling）[IRN, ECCV2020]任务上取得了惊人的效果
【新智元导读】Yann LeCun曾说：“对抗训练是切片面包发明以来最令人激动的事情”。这篇文章中，作者回顾基于 Ian Goodfellow 在2014 年的开创性工作的 3篇论文。这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括Twitter Cortex团队几周前发表的论文。 生成对抗网络概述 我在此前的一篇博文（9 Deep Learning Papers You Should Know About）中简要地提到过Ian Goodfellow有关生成式对抗网络的论文。这些网络的
作者：David Berthelot、Peyman Milanfar、Ian Goodfellow
知识蒸馏系列文章继续更新啦！在上一篇文章中，我们介绍了三类基础知识蒸馏算法，今天我们一起来学习知识蒸馏的迁移学习应用。
相信大家都或多或少的熟悉一些检测器，不知道你是否思考过这样一个问题？FPN的多特征图融合方式一定是最好的吗？如果你看过【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF这篇论文的话，你应该知道这篇论文的出发点就是如何对不同尺度的特征做自适应特征融合（感觉也可以叫作FPN+Attention），而非【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network那样较为暴力的叠加（不知道这个说法是否稳妥，有意见欢迎来提）。而今天要介绍的这个SNIP（「An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP」）算法，是CVPR 2018的文章，它的效果比同期的目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN效果还好一些。为什么说这个算法是另辟蹊径呢？因为这个算法从COCO数据集开始分析，作者认为目标检测算法的难点在于「数据集中目标的尺寸分布比较大，尤其对小目标的检测效果不太好」，然后提出了本文的SNIP算法。
【新智元导读】3D重建是计算机视觉中的一个核心问题，应用于电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。伯克利大学的研究团队提出根据单张彩色平面图像重建出高质量的3D几何图形的新方法，相比其他基线方法效果更好。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.00710.pdf 从平面图像重建3D几何图形是计算机视觉中的一个核心问题。3D重建有许多应用，例如电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。这篇文章探讨如何从单一的彩色图像重建高质量的3D几
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
苹果把这项成果命名为MDM，DM就是扩散模型（Diffusion Model）的缩写，而第一个M则代表了套娃（Matryoshka）。
图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个方向上的像素数量，例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少，例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节，即高频信息。 在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。但由于设备、传感器等原因，我们得到的图像往往是低分辨率图像（LR）。 增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）；另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，所以这种方法一般不认为是有效的，因此，引出了图像超分辨率技术。
编者按：每天都有数以百万计的图片在互联网上被分享、存储，用户借此探索世界，研究感兴趣的话题，或者与朋友家人分享假期照片。问题是，大量的图片要么被照相设备的像素所限制，要么在手机、平板或网络限制下被人为压缩，降低了画质。 如今高清显示屏正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化为高清版本，并可在多种设备上查看和分享，正在成为一项巨大的需求。日前，谷歌推出了一项新技术 RAISR，其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技
1.StepFormer: Self-supervised Step Discovery and Localization in Instructional Videos(CVPR 2023)
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
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