编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
AI 科技评论按：YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。在今年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。 这次 AI 科技评论邀请到了前硅谷资深工程师王东为大家详细解读 YOLO 2和 YOLO 9000的技术细节。讲解顺序和论文结构类似，先讲YOLO 2的网络结构，重点分析如何产生目标边框和分类，以及相关的损失函数。训练YOLO 2的第一步是在ImageNe
AI研习社按：YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。在今年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。这次讲座的主讲人为王东，前硅谷资深工程师。 讲解顺序和论文结构类似，先讲YOLO 2的网络结构，重点分析如何产生目标边框和分类，以及相关的损失函数。训练YOLO 2的第一步是在ImageNet上预先学习darknet-19，在224x224图像上，它仅需5.58
【新智元导读】神经网络模型最大的弊端就在于无法理解物理世界的常识，人类一眼就能看到的物体，AI模型却视而不见；盘子都漂浮在空中了，模型还觉得自己预测对了。MIT博士在NeurIPS 2021带来的工作也许能帮你在视觉模型中注入这些物理常识，获得三维场景感知能力！
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近，中科院软件所等四个机构的研究团队将CV与图神经网络结合起来，提出全新模型ViG，在等量参数情况下，性能超越ViT，可解释性也有所提升。 计算机视觉的网络结构又要迎来革新了？ 从卷积神经网络到带注意力机制的视觉Transformer，神经网络模型都是把输入图像视为一个网格或是patch序列，但这种方式无法捕捉到变化的或是复杂的物体。 比如人在观察图片的时候，就会很自然地就将整个图片分为多个物体，并在物体间建立空间等位置关系，也就是说整张图片对于
心理导读：图中标为A和B的两个方格其实具有相同的颜色。明明一黑一白的方格，Edward H. Adelson 却说它们颜色一样！到底应该相信科学家还是自己的眼睛？ ——www.xinli001.com
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 深度学习和人脑有什么关系？计算机是如何识别各种物体的？我们怎样构建人工大脑？ 这是深度学习入门者绕不过的几个问题。很幸运，这里有位大牛很乐意
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
导读：12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名（据某网站调查），普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文由安全平台部的shisi撰写，试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码，人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下，破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候，看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库，实际并不复杂：
导读：12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名（据某网站调查），普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文由安全平台部的shisi撰写，试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
摘自：腾讯科技 从心灵感应到对疾病完全免疫，社交网络Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）曾对未来做出过许多大胆预言。现在，扎克伯格的梦想之一即将成为现实，即计算机可用通俗易懂的英语向用户解读图片中的内容。 扎克伯格认为，这种机器将对人机交互产生深远影响，特别是对那些存在视力障碍的人来说更是如此。他说：“如果我们能够制造这样一种计算机：它能够理解图片中的内容，并且向看不到图片的盲人进行描述，这
【新智元导读】7月4日，Yoshua Bengio参加 Idiap 举办的深度学习研讨会，发表题为《Representations中的深度监督学习》的演讲。他首先介绍了最近深度学习取得的成就，回溯该领域近年来取得的突破。随后，他详细地介绍了深度学习中的核心技术——反向传播，解读反向传播在循环递归网络和流程图中的工作原理。Bengio认为，在机器学习模型中加入组合性是通往人工智能未来、打破“维度魔咒”的一个关键。最近，深度学习有3大进展：Attention，Reasoning、Planning和增强学习，另外
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
今天我记录使用myCobot320 M5跟FS820-E1深度相机进行一个无序抓取物体的分享。
在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说，上述算法更关注能不能分割，除此之外，我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说，有没有哪种方法，可以在一个点不多，一个点不少的情况下，把目标和“其他”分开。
引言 斯蒂文认为机器学习有时候像婴儿学习，特别是在物体识别上。比如婴儿首先学会识别边界和颜色，然后将这些信息用于识别形状和图形等更复杂的实体。比如在人脸识别上，他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔。当他们看一个人的形象时，他们大脑认出了两只眼睛，一只鼻子和一只嘴巴，当认出所有这些存在于脸上的实体，并且觉得“这看起来像一个人”。 斯蒂文首先给他的女儿悠悠看了以下图片，看她是否能自己学会认识图中的人(金·卡戴珊)。 📷 斯蒂文接下来用几张图来考她： 📷 悠悠 图中有两只眼睛一个鼻子一张嘴巴，图中的物体是个
学习如何进行图片的颜色空间转换，视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到文末引用处下载。
Mapbox AR 寻路工具：http://www.mapbox.com/ar ( http://www.mapbox.com/ar )
来自密歇根大学、网易伏羲AI实验室、北航的团队共同研发了一款AI项目——Neural Magic Eye，就专门从2D图像中识别3D物体来。
很对小伙伴在进行游戏模型建模中，使用3DMAX都有很多问题。这些问题有一些非常经典，因为很多人都曾遇到过。在此我把这些问题整理出来，希望对于刚接触游戏模型建模的小伙伴有所帮助。
【新智元导读】 加州大学圣巴巴拉分校的研究人员发现，当人类在寻找一个特定的物体时，经常容易看漏大小与场景的其余部分不相匹配的物体。他们研究这一现象，试图更好地理解人类和计算机在进行视觉搜索时的区别，提
我的整理/学习计划，主要以NG的DL课程为蓝本，以DL花书为主要阅读材料，以其他网课与BLOG相关内容为参考。NG的DL课程与花书有如下对应关系：课程一《神经网络与深度学习》对应花书第六章，课程二《改善深层神经网络》对应花书第七、八两章，课程三《结构化机器学习项目》对应花书第十一章，课程四《卷积神经网络》对应花书第九、十二章，课程五《序列模型》对应花书第十、十二章。我们将按此计划依次进行，争取每周更新一次。 今天第一次分享，主要以花书DL第一章为蓝本，包括深度学习简单概述与发展历史。但写完之后发现太长了
图像合成 (image composition) 是指把一张图片的前景剪切下来，粘贴到另外一张背景图片上，得到一张合成图。广义来讲，把来自不同图片的多个视觉元素嫁接到同一张图片上，都属于图像合成的范畴。图像合成有着广泛的应用场景，比如人像换背景、虚拟社交、艺术创作、自动广告等等。下图展示了得到一张合成图的过程。
【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片，然而强大的网友们却凭借着肉眼，看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的，不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR 计算机视觉大会， Adobe 展示了他们最新的研究，旨在利用机器学习识别经过处理过的图像。这篇研究论文在业内虽然谈不上什么突破性，而且也还没有转化为商业化产品，但是看到作为图像编辑软件龙头老大的 Adobe 进行这样的研究，着实是一件有趣的事。今天人工智能头条就为大家介绍一下这个有趣的工作！
译者 | shawn 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 （公众号ID：AI_Thinker） 【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片，然而强大的网友们却凭借着肉眼，看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的，不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR 计算机视觉大会， Adobe 展示了他们最新的研究，旨在利用机器学习识别经过处理过的图像。这篇研究论文在业内虽然谈不上什么突破性，而且也还没有转化为商业化产品，但是看到作为图像编辑软件龙头老大的 Adobe 进行这样的研究，
1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。如人脸检测，是个人脸都给框出来。
1997年，埃及哈特谢普苏特神庙前，一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假； 2006年，以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特，一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的； 2008年，一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物； 2019年，诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹； 2020年，海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑； …… 近年来频发的图片造假事件，使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战，所谓的“眼见为实”变得越来越不可信，严重影响了
6月22日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
从很小的时候开始，人类就能够识别最喜欢的物品，并将它们捡起来，尽管从未有人明确教过他们这样做。认知发展研究表明，与周围物体互动的能力在培养物体感知和操纵能力（例如有目的的抓取）的过程中起着至关重要的作用。通过与周围的环境互动，人类能够以自我监督的方式学习：我们知道自己作出的动作，并会从结果中学习。在机器人领域，人们正在积极研究这种自我监督学习，因为这使机器人系统能够在不需要大量训练数据或人工监督的情况下进行学习。
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的，以确定结果。
本文主要介绍了在技术社区中如何从用户真实使用场景出发，通过科学计算、合理配比、不断更新、高效处理、多态保留、灵活运用这些方法，来提高用户对技术的认知和体验。
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
CNN 远远不止于处理分类问题。 这篇文章中，我们会一起来看在图像实例分割领域，CNN 的发展简史：它可被如何使用，以得到惊人的结果。 在 2012 年，Alex Krizhevsky, Geoff
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：随着时代的发展，内容传播的形式在不断演进，而从2维升级到3维，是科技发展之必然。在未来几年，3D影像技术将加速全面向市场渗透。LiveVideoStack邀请到了螳螂慧视的骆晓峰老师，为我们介绍3D成像技术。 文/骆晓峰 整理/LiveVideoStack 大家好！我是骆晓峰，来自螳螂慧视，很高兴能跟大家做一次分享。今天，我分享的主题是：3D成像技术。 今天，我分享的内容主要分为三
以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
AI科技评论按：卷积神经网络CNN是深度学习中最典型的算法之一，它可以将图片通过一系列的卷积、非线性、池（采样）、全连接层之后得到一个输出。这篇文章中，我们会一起来看在图像实例分割领域，CNN 的发展简史：它可被如何使用，以得到惊人的结果。 CNN 远远不止于处理分类问题。 据AI科技评论了解，在 2012 年，Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛堪称是 CNN 发展史上的里程碑，自那之后，CNN 就成了图像分类的
今天我们学习另一系列目标检测算法YOLO(You Only Look Once)，公众号【智能算法】回复“论文YOLOV1”即可下载该论文。Yolo系列算法属于One-Stage算法,是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。一起看看是如何实现的？本期主要包含以下内容：
假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%的误差，这离希望的目标还很远。看了算法分类错误的例子，注意到算法将一些狗分类成猫。所以这里考虑是否做 一个项目专门处理狗，这个项目可能花几个月时间才能将分类狗的算法做好，在狗图片上犯更少的错误，与其做这个项目花几个月时间而且结果未知。 这里有个误差分析流程，可以让你知道这个方向是否值得努力。 1.收集一下比如100个错误标记的开发集例子，查看开发集里面有多少错误 标记的例子是狗。假设你的100个错误标记例子中只有5%是狗，这意味着100个例子，在典型的100个出错例子中，即使你完全解决了狗的问题，也只能修正这100个错误中的5个；现在假设发生了另外一件事，100个错误标记的开发集例子，实际有50张都是狗，现在花时间解决狗的问题可能效果就很好，这种情况下如果解决了狗的问题，那么你的误差就可能从10%下降到5%了。通过人工查看就可以知道你改进的方向有多少价值。
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来，与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题，每每遇到一些令我难以回答的问题，我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时，替我补充回答，并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
本文介绍的是 CVPR 2020 上录用为 Oral 的论文《Say As You Wish: Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graph》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简要 目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。 今天分享中，研究者提出了伪IoU：一个简单的度量
2021年10月25日，特斯拉市值站上万亿美金，成为美股第五家市值破万亿的企业，几乎超过美股全部主要车企市值的总和。特斯拉在资本市场的成功，刺激着投资者的神经，也促使市场再一次将视野聚焦在自动驾驶领域，进一步思考自动驾驶技术路线的发展方向。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，好未来集团技术副总裁吴中勤发表主题演讲《多模态机器学习及大规模自动生成技术：算法框架、行业实践》，他主要介绍了多模态深度学习以及大规模自动生成技术在教育领域的实践与应用，并介绍了好未来 AI 研究院的最新研究成果及成功案例。 以下为吴中勤在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 非常高兴来到上海和大家一起交流人工智能算法和行业实践的一些工作，今天选取了与工作中非常相关的多模态深度学
通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗？快点醒醒我这里又有画画的任务了(Cpu调用Gpu的次数),打一个比方比如上传很多文件到百度云或其他地方时,都会把它压缩到一个文件夹里,不会把它们分开上传(当然还有原因就是它们数据是相关,比如是主题的一套ico文件或软件的安装文件),排除这些和文件整合的原因,假设网速没有波动,分开传和压缩包,压缩包速度一定快很多的(不仅仅是因为压缩包更小),主要是每次上传还有一些预备动作(比如与服务器链接,初始化Socket等等),细心的会发现文件当拖动到百度云会有几毫秒的延迟。其实优化DrawCall主要是Cpu的处理速度的优化,Cpu和Gpu是并行工作的,处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示:
12306验证码，长时间高居反人类产品排行榜第一名，普通人一次通过率仅8%，人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗？谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破，但是面对黑产的巨额利润，又能坚持多久？本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和
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