如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记，并被转化为可量化的评分体系，那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室，DT君邀请到城室科技的CEO刘浏老师。他们基于人工智能的深度学习技术，将城市街景进行视觉感知评估，为我们认知城市提供了新的思考。
在第二部分，我们分析了一个计算相机矩阵和失真系数的脚本。这些是三维重建过程中所必需的相机固有参数。
哈利·波特里有项魔法“黑科技”很让我等麻瓜羡慕——照片会动甚至会从平面照片中伸出头或者手和你互动。
选自BAIR 作者：Abhishek Kar 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 想象一下图片中的椅子。人类具有无与伦比的推理能力，可以在看到单张图片的情况下想象出整个椅子的 3D 形状——即使你从未
多人 3D 人体姿态估计是当前的一个热点研究课题，也具有广泛的应用潜力。在计算机视觉中，基于单张 RGB 图片的多人 3D 人体姿态估计问题通常通过自顶向下或是自底向上的两阶段方法来解决，然而两阶段的方法需忍受大量的冗余计算以及复杂的后处理，其低效率深受诟病。此外，已有方法缺少对人体姿态数据分布的认知，从而无法准确地求解从 2D 图片到 3D 位置这一病态问题，以上两点限制了已有方法在实际场景中的应用。
Topaz Sharpen AI for Mac是一款AI图片清晰度增强软件，可以一键提高图片的清晰度，适用于一些分辨率不是很高、图像细节差的图片处理。
最近，来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种全新的基于提示学习的方法——DreamDistribution。
近日，计算机视觉顶会CVPR 2022公布了会议录取结果，美图影像研究院（MT Lab）与北京航空航天大学可乐实验室（CoLab）联合发表的论文被接收。 该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型，用于解决极具挑战性的多人3D人体姿态估计问题。该方法通过一次网络前向推理同时获取3D空间中人体位置信息以及相对应的关键点信息，从而简化了预测流程，提高了效率。此外，该方法有效地学习了人体关键点的真实分布，进而提升了基于回归框架的精度。 多人3D人体姿态估计是当前的一个热点研究课题，也具有广泛的应用潜力。在计算机视觉中
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，计算机视觉顶会 CVPR 2022 公布了会议录取结果，美图影像研究院（MT Lab）与北京航空航天大学可乐实验室（CoLab）联合发表的论文被接收。该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型，用于解决极具挑战性的多人 3D 人体姿态估计问题。该方法通过一次网络前向推理同时获取 3D 空间中人体位置信息以及相对应的关键点信息，从而简化了预测流程，提高了效率。此外，该方法有效地学习了人体关键点的真实分布，进而提升了基于回归框架的精度。 多人 3D 人体姿态估计是当前的一个热
事情是这样，Facebook 的 AI 研究团队发布了一项 demo，它可以在视频中标出人体所对应的全部像素点，并且可以克服大量干扰，使用单块 GPU 识别出多人的像素点。
最近，梦工厂创始人Jeffrey Katzenberg预测，生成式AI将使动画电影的成本在未来3年内降低90%，因为该技术将给媒体和娱乐行业带来彻底地颠覆。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。
GPT-4o到底有多强？只有用过才能知道。这两天，网友们不仅探索出了很多全新ChatGPT的炫酷用法，也逐渐开始意识到，这标志这OpenAI将逐渐替代谷歌曾经的地位，全面接管AGI时代。
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
蛇形图、贝壳、山脉ーー这是我们设计师可以画出来而不能有效显示数据的图表。我来解释清楚：例如，在一个健身应用程序或视频游戏中图表呈现的目的是娱乐时，这些创意图表是一个不错的选择。但是，如果你的目的是为决策提供信息，那么花里胡哨是行不通的。我们将解析七种与统计、分析和商业不兼容的视觉样式。
【新智元导读】MIT人工智能实验室（ CSAIL ）近日在官网刊文，回顾了实验室在过去一年所取得的技术突破。他们在机器人、计算机视觉、神经网络等方面取得了瞩目的成绩，具体说来，有可触摸的交互式动态视频技术、可以”预测未来“的深度神经网络以及能描绘出黑洞照片的程序……CSAIL 在人工智能的研究和探索上一直都处于学界前沿，其技术和研究视野得到了广泛的认可，被称为前沿科技的“代名词”。想了解人工智能研究的真实状况和未来发展趋势，看看他们都在干什么吧。 能够预测未来的机器，能够修复伤口的机器人，无线情绪检测器，这
链接丨https://medium.muz.li/dataviz-sins-976f3a08948c
3D人体姿态和形状估计在最近几年是一个重要的研究热点，但大部分工作仅仅关注人体部分，忽略了手部动作，港中文联合Facebook AI研究院提出了一种从单张图片同时估计人体姿态和手部动作的新方法，展示效果好似科学怪物。
随着互联网的不断发展，各种应用的不断推广。数据无论从存储，格式，形式，类型等方面都趋向于多样化，丰富化，指数化。数据就是价值，为何这么说呢？在机器学习，深度学习推动下，训练数据需求很大。对于分类模型，训练数据越多，分类器的准确度会在一定程度上更精确。行为识别可以说就是在这基础上演变出来的一个研究分支。那么什么是行为识别呢？我的理解是这样的，比如对于某个图片或者视频中的某个信息进行捕获，我们可以使用特征工程进行特征提取，这些特征提取说白了就是基于对图片局部中像素进行操作，对于视频，我们可以将视频按帧分解成图片，常用工具有ffmpeg，也可以使用python中基于视频分解图片的模块包自行通过调用处理。对于得到的图片，我们可以对其进行特征提取，比如常用的特征提取方法有Haar，Hog等，它们在结合具体的分类器比如adaboost，svm等可以对图片中相关特征精确提取达到一定准确度。有了特征之后，我们可以使用机器学习中分类器或者深度学习中的分类器利用已经得到特征进行训练，之后对未知图片进行预测，这也就达到了行为识别的目的。 行为识别存在问题？由于受到视频背景混乱、闭塞、视点变化等原因，对行动的准确识别是一项极具挑战性的任务，大多数现有方法对拍摄视频的环境做出某些假设。然而，这种假设在现实环境中很少成立。此外，大多数在这些方法都遵循传统的模式模式识别，包括两个步骤，第一步从原始视频中计算并提取特征，第二步通过该特征训练分类器。在现实世界中在场景中，很少知道哪些特征对手头的任务很重要，因为特征的选择是高度依赖问题。特别是对于人类行为识别。 行为识别的发展从哪开始呀？关于行为识别最早开始于19世纪中后期，科学家首先在动物行为方面进行了机械学研究[1]。但是由于当时的计算机不能处理大规模的数据计算，行为识别的研究也没有得到重视。直到20年代末期，关于行为识别的研究也是寥寥可数，当时的研究人员通过采集大量的实验数据进行分析和研究，训练并构建模型，然后匹配模型和行为序列，最终达到行为理解的目的。由于计算量的规模性，当时的研究只能局限于分析简单的行为运动。进入本世纪后，世界上多家名校和研究机构都在行为识别进行了深入研究和探索[2]。在工业界，行为识别可以说占据了普遍优势，如行程规划，用户社交行为，人员调度等领域已经出现了行为识别的相关应用。行为识别和模式识别比较火热的研究话题。 行为识别的的发展如何呢？目前行为识别的主要有两大流派:Two-Stream和C3D。Two-Stream的思想是是基于视频帧图像，其表示的是静态信息和对视频序列中每两帧计算密集光流得到的光流序列，该序列表示的是时序信息，然后利用相关深度网络对它们分别训练出一个模型，在各自网络产生结果后，对结果进行融合；它能有效的从一张图片中识别出行为的类别。利用双流CNN网络分别基于RGB图像和由视频得到的光流序列各自训练一个模型，这两个模型分别对动作进行判断，最后将两这训练结果进行融合，在UCF-101数据库上准确率达到88%，在HMDB51行为数据库达到59.4%[3]。将双流网络改成VGG-16网络，VGG-16卷积神经网络探索了深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，层数为16层，经实验提高了准确率[4]。C3D对CNN中的卷积(convolution)操作和池化(pooling)操作进行改良，其采用3D卷积核，在时间和空间维度上进行操作，能捕捉到视频流中的运动信息。一个用于人类行为识别的3D CNN架构，该体系结构由1个硬接线层、3个卷积层、2个子采样层和1个全连接层组成，以7帧尺寸为60×40帧作为3D CNN模型的输入。采用不同的卷积规模，最终在TRECVID DATA上的精准率达到了71.37%[5]。 可能对于深入的研究可能还有需要多去研究相关论文，多去动手上机实验。谢谢！
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
url : https://medium.com/@omar.ps16/stereo-3d-reconstruction-with-opencv-using-an-iphone-camera-part-iii-95460d3eddf0
Photoshop Elements 2023内含有多种模版，让您创造出令人难以置信的照片，使用自动生成的作品和智能编辑选项，将您最好的照片展示出来!
近期虚拟人方面的应用如同雨后春笋一般涌现出来。你是否在很多 App 中，看到了 AIGC 让单张照片开口说话的能力？尽管已经能够拥有清晰的画质和准确的口型，但现有的单图驱动虚拟人似乎还差了一点：呈现的结果中说话人往往采用和原图中说话人接近的头部姿态，无法像真人一样在画面中自由地运动。这是因为目前采用的技术无法对图片中说话人在 3D 世界中进行建模，因此在大姿态驱动的情况下会出现效果急剧下降的问题。
大数据文摘授权转载自智源社区 编译：李梦佳 每一项新技术诞生之初都会引发新一轮科技恐慌周期，近期大火的AI生成艺术更是如此。连线杂志创始主编、知名科技思想家凯文·凯利（Kevin Kelly）在6个月重度使用之后认为，这次AI进展的确是一次令人震惊的突破。但是，它不会取代人的工作，反而会像摄影代替人像画一样带来更多机会，可能有新的岗位和产业，比如以后不会画画但有丰富想象力的人可以用提示命令创作，就像自己不演戏的导演却可以创作伟大的电影。 更重要的是，AI绘画让我们思考：创造力其实不是某种超自然的力量，它可
本文整理自腾讯云AI和大数据中心AI技术专家-叶聪于11月27日在极客说上的精彩分享。
近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。可以把它们看作计算机的光学错觉，当你看到树上有一只猫时，人工智能看到了一只松鼠。
生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。
导读：本次分享系统介绍计算机视觉的基础知识，如何利用这些识别算法实现一个应用，同时进行部署、推广这一整套流程。主要包括以下六个部分：
Photoshop是一款被广泛应用于数字图片处理和图像制作的软件，由Adobe公司制作和推出。它具有极强的图像编辑和处理能力，可用于设计Logo、海报、广告、插画和动画等多种类型的作品。今天我就来简单介绍一下这个强大的软件。
在 CV 出现之前，一张图片对于机器只是一个文件（18禁.jpg）。机器并不知道图片里的内容到底是什么，只知道这张图片是什么尺寸，有多少k，是什么格式的……
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
但CLIP必须以整张图片作为输入并进行特征提取，无法关注到指定的任意区域，不过自然的2D图片中往往包含不同的物体，part和thing，如果能由用户或检测模型指定需要关注的区域，在图像编码的过程就确定需要关注的对象，将会提升CLIP模型的可控制性和区域检测能力。
工程师们认为最重要的部分是在芯片本身上拥有大量存储空间。这是因为即使与AI计算本身相比，数据传输（从主内存到处理器芯片）通常消耗最多的能量且产生大部分系统延迟。
说实话，这道题我第一眼真的没看到那个flag在那里，我看到一个链接，加QQ群我以为这道题是类似加公众号之类的，在加群被拒后看到了这个 flag{buu_ctf}
这是论文《 Detailed Garment Recovery from a Single-View Image 》的解读。该论文研究，从照片中提取服装信息，并在 3D 空间中重现服装。（ 服装版的三
AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的论文解读短视频，原标题 Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections，作者为 Angjoo Kanazawa。
要说这件事的起源，还得追溯到公元79年一次火山爆发， 直接将一座珍藏古老的纸莎草卷轴——Herculaneum Papyri的图书馆埋葬。
你可能认为 CSS 只是一种简单地为网页设计样式的语言，但它的功能比你想象的要多得多。 从逼真的图像到甚至是视频游戏，你会惊讶地看到一个优秀的开发者可以用 CSS 做些什么。
“GAN”这个词是由Ian Goodfellow在2014年提出的，但相关概念早在1990年就存在了（Jürgen Schmidhuber开创），在Goodfellow发出这个方向的论文之后才开始普及。从那以后，GAN就一直不断发展！
只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。
这里简单的对相机原理一个梳理，因为过了一年了，我的能力也有一些增长。写的东西比去年肯定是更加的深入。
点云的获取方式有多种，比如三维成像传感器、Lidar激光探测与测量、逆向工程等... 对于寻常百姓家，后2者的成本是十分昂贵的，所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光，一个单目相机，一个激光足矣。
为满足元宇宙中对 3D 创意工具不断增长的需求，三维内容生成（3D AIGC）最近受到相当多的关注。并且，3D 内容创作在质量和速度方面都取得了显著进展。
说到文生图大模型，Stability AI 在 2022 年推出的 Stable Diffusion 可谓是其中的翘楚，不断地为富有创意的故事讲述者提供他们所需要的 AI 工具。不过，该模型主要用于 2D 图像生成。
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