原文：原创视觉定位框架、简单易用——XRLocalization帮你快速搭建大规模场景XR应用
计算机视觉技术让AI拥有了“眼睛”，而深度学习的出现让这双“眼睛”的算力增强，能够识别并对它看到的图像特征作出反应并获取对应信息。而其中，目标检测（Object Detection）作为图像理解中的重要一环，适用于包含多个对象的图片，需要对图像中的目标/物体进行定位和识别分类，从而确认它们的位置和大小，这也是计算机视觉领域的核心问题之一。
标题：AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot
机器之心专栏 作者：朱磊 将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。 物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断，因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。 为减轻标注工作的负担，弱监督物体定位 (WSOL) 通过利用图像级标签（如图像类别）作为监督信号进行物
物体定位作为计算机视觉的基本问题，可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而，物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断，因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
在非常有限的内存和计算能力的条件下实现准确定位是下一代汽车序列的一大挑战。本文提出了基于几何图元的定位算法，该几何图元的表示形式紧凑，对于其他任务（如规划和行为生成）更有价值。这些图元缺乏独特的签名，这使得检测和地图元素之间的关联非常不明确。我们通过在线构建局部地图来避免传递过程中的歧义，这对于提高运行效率至关重要。此外，我们基于鲁棒的位姿图优化引入了一种新的框架来融合与里程计观测的关联。
Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen
这段时间学习WEB方面的技术，遇到了木马免杀特征码定位的问题，这里做一下学习笔记。
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 1. 如何对人脸表观图像（输入）建模 2. 如何对人脸形状（输出）建模 3.如何建立人脸表
论文: BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection
导读：高德地图作为中国领先的出行领域解决方案提供商，导航是其核心用户场景。路线规划作为导航的前提，是根据起点、终点以及路径策略设置，为用户量身定制出行方案。
Grid R-CNN是商汤科技最新发表于arXiv的一篇目标检测的论文，对Faster R-CNN架构的目标坐标回归部分进行了替换，取得了更加精确的定位精度，是最近非常值得一读的论文。
自然场景图像中的文字识别应用广泛，其中文字定位是最重要的一步，但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架，取得了明显的效果提升。
选自arXiv 作者：Yu-Wei Chao等 机器之心编译 参与：Geek AI、路 近日，密歇根大学和谷歌研究院的一项研究提出了时序动作定位网络 TAL-Net，该网络将之前常用于图像目标检测的 Faster R-CNN 网络应用于视频时序动作定位中。在 THUMOS'14 检测基准上，TAL-Net 在动作提名（action proposal）和定位上都取得了目前最好的性能，并且在 ActivityNet 数据集上取得了具有竞争力的性能。目前，该论文已被 CVPR 2018 大会接收。 对人类动作的
Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。
这个工作来自于Baidu ADT部门，是该团队继L3-Net之后的在自动驾驶领域内关于定位的又一力作，其利用图像数据取得了与基于Lidar的方法相当的定位精度。
论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector
标题：Line as a Visual Sentence: Context-aware Line Descriptor for Visual Localization
近日，在AIGC的广阔世界里出现了一个火热的图像编辑方法—即通过在给定图像上通过把语义内容从原位置（handle point）拖动到目标位置（target point）的方式进行精细的定制化编辑操作。
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
一直以来都非常欣赏微软的研究，尤其是可形变卷积，这个工作在我看来非常的有创造力(很喜欢可形变卷积这个思路)，这次借着RepPoints这篇最新的论文，回顾一下可形变卷积。
开源代码：https://github.com/openxrlab/xrlocalization.
特征码定位技术的应用非常广泛，我们所熟知的杀毒软件的查杀原理多半是基于特征码定位技术实现查杀的，在外挂技术领域特征码定位主要用于，版本的通杀，制作一键基址获取器，动态地址的定位等。
文章：Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization
文章：F-LOAM : Fast LiDAR Odometry and Mapping
Code：https://github.com/LPengYang/FreeDrag
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.01047.pdf
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08508.pdf
文章;LESS-Map: Lightweight and Evolving Semantic Map in Parking Lots for Long-term Self-Localization
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
在当今技术迅猛发展的时代，自动导航与定位技术已成为研究的热点。其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术在无人驾驶汽车、机器人导航等领域展现出了广泛的应用前景。本文旨在深入浅出地解析SLAM地图算法的原理和应用，使我们在这一领域的知识更加丰富和深入。
Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors，并将这些特征与文本嵌入融合，以定位文本提到的目标。然而，从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息，这限制了解码器的性能。
密集物体检测器依赖于滑动窗口范式，可以在规则的图像网格上预测物体。同时，采用网格点上的特征图来生成边界框预测。点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。
文章：Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles: An ORB-SLAM 2 Extension
所有CSS定位属性 属性 描述 bottom 设置定位框的底部外边距边缘。 clip 剪裁绝对定位的元素。 left 设置定位框的左侧外边距边缘。 position 规定元素的定位类型。 right 设置定位框的右侧外边距边缘。 top 设置定位框的顶部外边距边缘。 z-index 设置元素的堆叠顺序。 定位的关键词 position 常用的定位 relative 相对定位的特征 不会让出自己原来的位置 定位的参考位置是当前元素原来的位置 fixed 固定定位的特征 会让出自己原来的位置 定位的参考位
导读：论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题，该方法将定位与分类分开成两个独立的网络，然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练，整体效果达到SOTA，论文化繁为简，值得学习。
最近在相机位姿估计任务中涌现出不少基于学习的算法。其中很多是通过回归的方式得到某些几何量（如位姿或者3D坐标）来实现定位，但这些方法的泛化性在视角变化或者模型参数变换后会大打折扣。
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近，依靠激光雷达的精确深度测量，基于激光雷达的检测器取得了优异的性能。然而，LIDAR系统的一些固有缺陷，例如高成本和对不利天气条件的敏感性，不可避免地限制了这些方法的应用。相比之下，摄像机传感器更经济，在雨雪天气下更耐用，并且可以满足严格的车辆法规。
使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。
摘要：估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿，称为视觉定位，是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中，直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高，已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时，可以使用词汇树来加速匹配过程，但这也会引起量化伪像，从而导致内点率降低，进而降低了定位精度。为此，本文提出了两种简单有效的机制，即基于可见性的召回和基于空间的召回，以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下，大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果，证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。
文章：A Survey on Monocular Re-Localization: From the Perspective of Scene Map Representation
本章我们将学习特征码的提取与定位，特征码是软件中一段固定的具有标志性的代码片段，特征码的用途非常广泛，最常见的就是杀毒软件的查杀了，查杀就是根据特征码定位技术实现的，再比如木马的免杀也是修改了特征码的一些特征片段而躲避查杀的啦。
某日，通过自建的监控系统，我们发现部门下属全部业务的 notFound 页面的性能上报量都有大幅的异常增长，进而影响了单一页面的性能指标以及全量的性能指标。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.02252.pdf
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目标检测中，点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简述 密集物体检测器依赖于滑动窗口范式，可以在规则的图像网格上预测物体。同时，采用网格点上的特征图来生成边界框预测。点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。 在今天分享中，有研究者提出了一种简单高效的算子，称为 Border-Align，从边界的极值点提取“边界特征”以增强点特征。基于Borde
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