论文标题：A Generative Compression Framework For Low Bandwidth Video Conference
实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究，对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多为视频流的信息而非纯图像信息，因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义。
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术，即从图像中识别文字，并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理，文字处理，自然语言处理，计算机视觉和数据挖掘领域。
【飞桨开发者说】储泽栋，北京交通大学软件学院大四在读，曾获ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛铜牌，全国大学生服务外包大赛二等奖
Alignments是对齐文件，用于标注人脸的位置信息，不填的话会默认生成在Input Dir。如果要自定义，需要新建一个.fsa后缀的空文件
最近，Transformer在CV领域搅翻了天，在各个CV领域打出了半片天。比如，Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”；甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰，比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还会再等一段时间，哪成想，视频超分领域也成了Transformer的附属地。
在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
开场白 面向过程：面向过程是“写代码”，根据客户提出来的需求来写代码，包括函数。一步一步的写，都写完了，功能也就实现了。 面向对象：面向对象是“做设计”，先不考虑细节，而是先做总体设计。都设计好了，再去实现细节。 举例来说，面向对象是设计一部汽车，而面向过程是设计一个流水线生产汽车。设计一部汽车是要考虑客户的需求，考虑众多因素，然后画图纸。并不考虑到底如何把汽车生产出来（至少不是重点）。流水线的目的呢，就是要把汽车生产出来，至于汽车是如何设计的并不关心。 以前“自然框架”就是按照面向过程的思
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代码：https://github.com/caojiezhang/VSR-Transformer
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
人类对物理现实的规律很早就有理解。例如，婴儿对物体应该如何移动、如何相互作用抱有期待，当物体出现一些意想不到的事情，例如变魔术令物体凭空消失时，他们会表现出惊讶。
原作：Robert Hunt（FormDs创始人） 李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 打游戏和看人打游戏，都是一种乐趣。 最近，吃鸡主播约战的事情峰回路转，最终还是没能上演
大数据预训练的驱动下，Segment Anything Model（SAM）已被证明是一个强大的可提示框架，彻底改变了分割领域。尽管具有普遍性，但在没有人工提示的情况下为特定视觉概念定制SAM的探索不足，例如，在大量图像中自动分割你的宠物狗。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法 You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
导读：3月下旬，中国电信大数据技术团队邀请达观数据技术团队前去进行技术交流和互相学习。达观数据联合创始人文辉就“视频推荐技术”进行了详细的讲解，主要从达观推荐系统开发的概况、推荐系统的架构模块和达观推
下面的题目来自一份商品专员的面试题，其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/390497086
首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个bounding box，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测是用分类的方式来检测，而我们将目标检测定义成回归问题，从空间上分隔出边界框和相关的类别概率。这是一个简洁的神经网络，看一次全图后，就能直接从全图预测目标的边界框和类别概率。因为整个检测线是一个单一的网络，在检测效果上，可以直接做端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型每秒可以处理45帧图片。该网络的一个更小的版本——Fast YOLO，每秒可以处理155帧图片，其mAP依然能达到其他实时检测模型的2倍。对比最先进的检测系统，YOLO有更多的定位误差，和更少的背景误检情况(把背景预测成目标)。最终，YOLO学到检测目标的非常通用的表示。在从自然图片到其他领域，比如艺术画方面，YOLO的泛化能力胜过其他检测方法，包括DPM和R-CNN。
原文：End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers
2018年4月，京东Y事业部对外发布全球首款全自动智能图片合成处理软件——么么照。么么照可实现“发丝级”识别精度的全自动抠图效果，能够满足于买家秀、社交、海报制作等应用场景，未来还将覆盖邀请函、电子名片、直播等静态图片及动态视频的应用。给用户带来更丰富有趣的玩法及全新的互动体验。 么么照以人像抠图为核心，可实时更换背景/贴纸，并支持全身效果合成，由来自于京东美国硅谷研发中心数字科技团队提供了领先的AI及AR技术，可创造出内容更加丰富的创意表达，极低的学习门槛让用户可轻松上手进行创作。目前么么照已发布iOS
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。
Unsupervised Visual Attention and Invariance for Reinforcement Learning
作者：Pranoy Radhakrishnan 翻译：wwl校对：王可汗 本文约3000字，建议阅读10分钟本文讨论了Transformer模型应用在计算机视觉领域中和CNN的比较。 在认识Transformers之前，思考一下，为什么已经有了MLP、CNN、RNN，研究者还会对Transformers产生研究的兴趣。 Transformers起初是用于语言翻译。相比于循环神经网络（比如LSTM），Transformers支持模拟输入序列元素中的长依赖，并且支持并行处理序列。 Transformers利用
一文看懂YOLO v3 https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88907542
本文主要介绍商汤科技城市计算研发组发表在AAAI2021上工作，提出了基于互补边界回归和尺度平衡交互建模的时序动作提名生成网络（BSN++），针对现有方法存在大量边界噪声、缺乏提名之间的关系建模以及动作持续长度不平衡等问题进行了改进，能够高效地给大量密集分布的候选提名生成高精度的边界预测和可靠的置信度分数。实验结果表明，BSN++在两个著名的公开数据集上均有显著的性能和效率提升。基于该方法，我们在CVPR19 - ActivityNet Challenge的时序动作检测任务榜单上排名第一。
水位尺读数识别通过python+yolov7网络模型技术，水位尺读数识别算法基于虚拟水尺的水位图像识别通常包括以下两种：一是基于hough变换与harris检测的标尺识别方法，算法使用中值滤波去除噪声和灰度均衡之后，再使用形态学的细化和轮廓提取技术计算刻线的位置。这种识别方法采用的是传统的图像处理方法，只在少量图像上表现好，不能够很好的适应各种水尺型号(如水尺颜色、刻度、尺寸等)及复杂环境(如光照、角度等)的变化；
现在，MIT CSAIL的一群科学家，就用AI构建了一双透视眼。你在墙后的一举一动，它就都能看见。这项研究，作为spotlight论文发表在CVPR 2018上。
基于YOLO算法看守所人员行为分析依据现场已有的监控摄像头，如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。看守所人员行为分析监测于深度学习的目标检测大致可以分为一阶段(One Stage)模型和二阶段(Two Stage)模型。
导读：本文是机器人领域顶级会议 IROS 2021入选论文《基于无监督学习环境模型的机器人运动控制（DMotion: Robotic Visuomotor Control with Unsupervised Forward Model Learned from Videos）》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心董豪课题组主导完成。
作者：TencentOCR团队 全球 OCR 最顶级赛事，TencentOCR 以绝对领先优势斩获三冠，腾讯技术再扬威名！ 一、竞赛背景 2021 年 9 月，两年一届的 ICDAR 竞赛落下帷幕，这是文字识别（OCR）领域全球最顶级赛事。TencentOCR 团队在本届比赛中参加了视频文字识别竞赛，并包揽该赛道全部 3 项冠军，成绩遥遥领先。这也是继 2017 年团队勇夺 4 项官方认证冠军[1]、2019 团队勇夺 7 项冠军后[2]，再创佳绩，同时也标志着腾讯 OCR 技术稳居国际第一流水准。
Lr2022是专业摄影师的必备软件，提供全套数码摄影工具，从功能强大的简单一键式调整到尖端的高级控制。这是一个易于使用的应用程序，用于调整、管理和展示大量数码照片。 组织、查看和调整视频剪辑。 播放和修剪剪辑，从中提取静止图像，或使用快速开发工具调整剪辑。Adobe Photoshop Lightroom 可以创建令人难以置信的图像，让您的观众感动。 使用最先进的无损编辑工具进行无畏的试验。 轻松管理您的所有图像。 并在优雅的印刷版式、幻灯片和网络画廊以及流行的照片共享网站上展示您的作品。 所有从一个快速，直观的应用程序。只需点击几下，即可上传您的图书进行打印。 带出您的相机在黑暗阴影和明亮高光中捕捉到的所有细节。创建能够激发灵感、传达信息和愉悦的图像。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。
第一次写博客，分享一个做的提取基因序列的程序，根据bed文件里的位置信息从基因组里提取序列
A. Vaswani等人的《Attention Is All You Need》被认为是解决了众所周知的LSTM/RNN体系结构在深度学习空间中的局限性的突破之一。本文介绍了transformers 在seq2seq任务中的应用。该论文巧妙地利用了 D.Bahdanau 等人通过联合学习对齐和翻译的神经机器翻译注意机制的使用。并且提供一些示例明确且详尽地解释了注意力机制的数学和应用。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
该业务系统是国内某大型显示屏生产企业内部的一个视频监控系统，最终实现的效果就是将各个厂房、车间的摄像头与整个企业的平面的地图结合起来展示出来。达到点击地图上对应地点的摄像头就可以直接观看对应的视频信息。 看上去该项目难以实现，当你了解了EasyNVR之后就会发现，使用EasyNVR，开发出该项目只需要做好一些外围的设计。视频层EasyNVR全部搞定。
众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
比起图像识别，现在图片生成技术要更加具有吸引力，但是要步入AIGC技术领域，首先不推荐一上来就接触那些已经成熟闭源的包装好了再提供给你的接口网站，会使用别人的模型生成一些图片就能叫自己会AIGC了吗？那样真正成为了搬运工了，而且是最廉价的。 生成图片技术更多是根据一些基础的图像处理技术来演变而来，从最基础的图像处理技术学习，你就能明白图片生成是怎么一回事。最近看了很多关于目标检测的文章和博客，也在学习AIGC技术，从基础手工设计特征到如今的深度学习模型，二者技术发展历史其实可以说是有比较共同性的。
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个，然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
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