双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
生产区域人数超员监控报警系统通过yolov5+python网络模型分析技术，生产区域人数超员监控报警系统识别到现场画面区域超员时，立即告知后台中心进行告警提醒及时处理。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术，工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为，通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术，共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理，提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 在人工智能在线大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）上的演讲，雷锋字幕组独家译制。本次演讲的主题为 Learning to Learn，主要讲解了深度神经网络中超参数优化的相关内容。视频后面我们还附带了对应的 Github 文档汉化版供读者参考，原地址见文末“阅读原文”。 如今神经网络非常流行，许多问题都可以用神经网络解决，但是，找出最有效和最合适的神经网络却没那么容易。人们习惯于依靠自己的经验，尝试出最佳参数。这个过程需要付出高额的
最近我们被客户要求撰写关于Gibbs抽样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理，但是这些原则的扩展并不是直截了当的
---- 新智元报道 来源：我爱计算机视觉 作者：孔维航 【新智元导读】在三维重建任务中，由于数据量大、弱纹理、遮挡、反射等问题，如何高效准确地实现多视图立体视觉仍然是一个具有挑战性的问题。 多视图立体视觉(MVS)一直是计算机视觉研究的一个热点。它的目的是从多个已知相机姿态的图像中建立密集的对应关系，从而产生稠密的三维点云重建结果。在过去的几年里，人们在提高稠密三维重建的质量上付出了很大的努力，一些算法如PMVS、GIPUMA以及COLMAP等取得了令人印象深刻的效果。 然而，在三维重建任务中，
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。
登高作业安全带穿戴识别系统通过yolov5+python网络框架模型技术，登高作业安全带穿戴识别算法模型实现对登高作业人员是否穿戴安全带进行监测并及时发出警报。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍人员闯入检测告警算法Yolo框架之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。人员闯入检测告警算法Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
强化学习 (RL) 与深度学习的结合带来了一系列令人印象深刻的成果，许多人认为（深度）强化学习提供了通向通用智能体的途径。然而，RL 智能体的成功通常对训练过程中的设计选择高度敏感，可能需要繁琐且容易出错的手动调整。这使得将 RL 用于新问题具有挑战性，同时也限制了 RL 的全部潜力。
离岗识别算法模型通过yolov5网络模型技术，离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗等行为，发现违规行为立即抓拍告警。YOLO5系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
双曲偏微分方程（PDES）的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法，其中空间和时间是独立离散的。在自适应网格上使用显式时间步长时，使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用，但由于时间适应性复杂，时间适应性并不常见。本文提出了高度可扩展的算法，用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进（LTS）的显式时间步进方案。在 TACC Frontera 中，我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。我们还提出了LTS的加速估计模型，该模型预测的加速与全局时间步长（GTS）相比平均误差仅为0.1。
数独对计算机来说不是什么难事，但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
实例分割是计算机视觉任务中一个重要的任务。传统的示例分割方法输入图像，并对图像的每个像素点进行预测，推断像素点所属的实例标签，并区分属于不同实例的像素点。然而，现有的方法可能会对光滑的像素点区分边界进行过度计算，导致本应当具有清晰、连续边界的实例边缘像素点被分错。为了解决这一问题，何恺明等提出了一种新的实例分割的方法，用来优化解决这个问题。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
河道非法采砂识别系统通过yolov5网络架构深度学习技术对指定区域进行实时检测，一旦河道非法采砂识别系统检测到人员非法采砂时，无需人工干预系统会自动告警，同步回传监控管理中心，提醒后台相关人员及时处理。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
脱岗监测预警系统可以通过python+yolov5网络模型深度学习算法，脱岗监测预警算法对现场人员岗位进行实时监测，自动识别是否存在脱岗行为，并及时发出警报。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
渣土车空车未盖盖识别系统通过OpenCv+yolo网络实时监控路过的渣土车情况，渣土车空车未盖盖识别系统对没有盖盖或者空车的渣土车进行抓拍。渣土车空车未盖盖识别系统利用城市道路两旁的监控摄像头对交通来往车辆进行识别抓拍，若是空车或者没有盖盖，即会抓拍同步将截图发给后台监控系统平台，提醒后台人员及时处理，避免更大的损失发生。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
金属矿山电子封条系统模型算法通过python+yolov5网络模型框架算法，金属矿山电子封条系统模型算法识别到运输设备启动运行或者识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤转换，进行预警分析，金属矿山电子封条算法利用智能化视频识别等技术,实时监测分析矿井出入井人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况。金属矿山电子封条系统模型算法Yolo先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。金属矿山电子封条系统模型算法的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
文章：LOCUS 2.0: Robust and Computationally Efficient Lidar Odometry for Real-Time 3D Mapping
超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。 我们整理了一份用于调整机器学习模型超参数的前八种方法的列表。 1 贝叶斯优化 贝叶斯优化已成为机器学习算法超参数调整的有效工具，更具体地说，适用于深度神经网络等复杂模型。它提供了一个有效的框架来优化昂贵的黑盒功能，而无需知道它的形式。它已应用于多个领域，包括学习最优机器人力学、序列
视觉识别的关键挑战是如何在对象比例、姿势等形变问题上适应几何变化或对几何转换建模。一般情况下有以下两种方法：
WebP的有损压缩算法基于VP8视频编解码器用于压缩视频关键帧的方法。从高层次来看，它类似于JPEG编码：WebP以“块”为单位操作，而不是单个像素，并且具有类似亮度和色度之间的分割。WebP的亮度块为16x16，色度块为8x8，并且这些“macroblocks”进一步细分为4x4子块。
AI数钢筋 在社会智能化的发展趋势之下，越来越多的传统行业开始向着数字化的方向转型，而建筑行业也正经历着通过人工智能技术实现的改革。 钢筋是建筑业的重要材料，庞大的数量、工地现场环境复杂以及人工点验错漏等现实因素为钢筋点验工作制造了难度，那么如何才能快速且准确地完成对于整个建筑施工过程极为重要的钢筋点验工作环节呢？今天就带大家了解一下“AI数钢筋”——通过人工智能技术实现钢筋数量统计。 1 问题背景 钢筋数量统计是钢材生产、销售过程及建筑施工过程中的重要环节。目前，工地现场是采用人工计数的方式对进场的
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《pbSGD: Powered Stochastic Gradient Descent Methods for Accelerated Non-Convex Optimization》，该论文由华中科技大学、滑铁卢大学和加州大学伯克利分校合作完成。
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
近年来，随着卷积神经网络[1-2]的提出及其在计算机视觉[3]和自然语言处理[4]等领域的广泛应用，使得深度学习在二维的图像识别[5]、语义分割[6]以及目标检测[7]等领域有了重要的突破。目前，基于二维图像的目标检测算法已趋于成熟，并已经被广泛地应用到我们的生活中。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。以下内容摘自《数据挖掘中的聚类分析研究综述》。 1、层次聚类算法 1.1 聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2 最具代表性算法 1）CUR
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
作者是在自己之前的工作SOLO基础上做的改进，所以我们有必要看看SOLO的架构：
论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
随着Web技术的不断发展，网页布局也在不断地改进和完善，其中Grid布局是最受欢迎的一种布局方式。它是一种基于网格线的布局方式，可以轻松地实现复杂的网页布局，而且还具有很强的可读性和可维护性。
OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据。它由 DreamWorks Animation 开发，用于故事片制作中通常遇到的体积应用程序，现在由 Academy Software Foundation (ASWF) 维护，采用 MPL2.0 协议。
專 欄 ❈Limber，Python中文社区专栏作者，Python中文社区新Logo设计人，纯种非CS科班数据分析人，沉迷Keras。在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。 GitHub ID：@LimberenceCheng❈ 本文由Limber于10月30日发自中国台湾 1、介绍 在整个数据科学的工作中，我们在工作的时候有各种各样的选择，比如针对一个问题我应该要选择什么算法，针对一个算法，我需要设置怎样的参数等等。一个富有经验的数据科学家通常可以基于自己对问题的理解和看法，
INR（Implicit Neural Representation，隐式神经表示） 通常学习坐标到值的映射以支持原始信号的隐式重建。当使用 INR 编码视频时，可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比，INR 方法表现出相对较高的解码速度，但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。这主要是由于所采用的网络架构的简单性，限制了它们的表示能力。现有的一些 INR 方法使用的卷积层或子像素卷积层在参数效率上存在问题，而基于傅立叶的位置编码在训练时间上较长且只能达到次优的重建质量。
deform环件轧制工艺是一种环形坯壁厚减薄、直径扩大的塑性成形工艺，坯料和工艺设计均有成熟的理论指导，但在实际生产中仍存在很多问题，尤其截面复杂的环形零件，例如主辊与坯料接触的宏观打滑问题、端面裂纹和凹陷、周边飞刺等等各种问题。
在进行项目交付的场景中，常常会存在项目系统在不同设备，不同屏幕尺寸下使用和展示。因此在开发过程中需要针对此场景做针对性处理。一般来说，在处理这样的问题时，我们需要开发和提供不同的布局，通过检测视口的分辨率，判断当前访问设备的种类，请求不同的页面布局从而提供尺寸较为合适的展示场景。而不同的布局，可以选择提前开发完成，或者采用判断窗口大小的方式动态地调整最终页面来实现效果，业内称之为页面的响应式布局。
对于平面上的点集，通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网。空圆特性其实就是对于两个共边的三角形，任意一个三角形的外接圆中都不能包含有另一个三角形的顶点，这种形式的剖分产生的最小角最大。
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺，限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中，我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分：（一）逆色调映射概述及一些经典算法，包括全局算法，分类算法以及拓展映射算法；（二）介绍最近的研究趋势，特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文，Let's go to the second part!
尽管基于深度学习的方法在语义分割方面取得了显著的成就，但这些方法常常需要大量的逐像素标注数据。
有人盛赞称，这是一项“伟大的工作”，也有人惊叹于研究思路：“从经典方法中获取知识，牛。”
文章：OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception
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