计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
两年一度的国际计算机视觉大会 (International Conference on Computer Vision，ICCV) 将于 2019 年 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行，近日论文收录名单揭晓，腾讯优图共有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文仅占总投稿数的4.3%（200/4323）。
本文收集经典的计算机视觉书籍，共六册，覆盖二维、三维的经典理论知识，方便用户打下扎实基础，其中包含计算机视觉中的数学，二维图像处理、物体检测、目标跟踪、平面几何、三维重建、立体视觉、多视图几何等等……
项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「pixelNeRF」，即可直接下载。
想象一下你正在打造一辆可探测周围环境的自动驾驶车。你要如何让你的车感知行人、骑自行车的人以及其他车辆，以安全行驶呢？你可以给它装上相机，但效果并不是特别好：你面对的是整个 3D 环境，相机拍摄到的只是把它拍扁之后的 2D 图像，然后再尝试从这个 2D 图像中复原你真正需要用到的 3D 信息（比如与车前面的行人、汽车间的距离）。然而，一旦将 3D 环境挤压成 2D 图像，很多对你来说最重要的信息就会丢失，并且将这些信息重新拼凑起来十分困难——即使使用最先进的算法，也容易出错。
通常来说，只给出一个2D图像，人类就能够毫不费力地推断出底层场景的丰富3D结构。由于从2D推断3D本身是一个模糊的任务。
虽然今年改为了线上，但全球 CV 社区依然在关注这个顶会的优质内容以及最佳论文等奖项。刚刚，本届大会的最佳论文、最佳学生论文等奖项公布。此外，大会官方也对外介绍了今年的接收论文、参会人数、热门研究主题等数据。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2103.00933v1.pdf
内容一览：回顾 2019 年，人工智能领域时有大事发生，吸引着各界人士的关注。这一年，也诞生了数篇优质论文。我们收集了 Reddit 上网友 2019 最喜欢的论文，供大家一起分享、学习与探讨。
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
今年 ICCV收到有效投稿6236篇，1617篇被收录，接收率为25.9%，其中210篇论文为oral。就总数来看，相比ICCV 2019，接收数量增加了1800篇。
腾讯旗下顶级视觉研发平台腾讯优图，官宣有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文占总投稿数的4.3%（200/4323）。
1，《百度Apollo智能交通白皮书》 2，《视觉SLAM十四讲》 3，《计算机图形学》 4，《计算机视觉中的多视图几何》
论文题目：MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo, (ECCV2018 Oral)
在当今世界，开发能够理解世界 3D 数据的系统至关重要。例如自动驾驶汽车需要 3D 理解才能移动并避免与物体碰撞。相比之下AR/VR 应用程序可以帮助人们进行日常活动，例如想象沙发是否适合客厅。
AI 科技评论按，随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
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想象一下，如果你正在建造一辆自动驾驶汽车，它需要了解周围的环境。为了安全行驶，你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢？你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求，但实际上，这种做法似乎效果并不好：你面对的是一个三维的环境，相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像，但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像（比如你前方的行人或车辆与你的距离）。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中，你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的，即使我们使用最先进的算法也很容易出错。
1.Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views
AI科技评论按：用图像来重建3D数字几何结构是计算机视觉领域一个非常核心的问题。这种技术在许多领域都有广泛的应用，例如电影制作、视频游戏的内容生成、虚拟现实和增强现实、3D打印等等。伯克利人工智能研究
计算机视觉其实是通过摄像头采集的画面去模拟人眼识别物体，这是个很广泛的学科，应用也很多。
去考虑看一张椅子的照片。即使我们以前从未见过这样的椅子，但我们人类有出色的能力，可以从这单张照片中推断出这张椅子的三维形状。可以证明人类经验主义的一个更具代表性的例子就是，我们和椅子共处于同一个物理空间中，并从不同的角度积累信息，在我们的脑海中可以组建起这个椅子的三维形状。这个复杂的二维到三维的推理任务，我们是怎样完成的？我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
今日，ECCV 2020五项大奖出炉，分别是最佳论文奖、最佳论文提名奖、Koenderink奖、Mark Everingham奖、Demo奖。
几天前，同济大学公布了一条重磅消息：本校学生陈涵晟获得CVPR2022最佳学生论文奖，这也是CVPR自2001年设立最佳学生论文奖以来，获奖论文的第一作者首次来自中国高校。
---- 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，
计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
自主导航是机器人基础性和关键性技术，是机器人实现其他更高级任务的前提。视觉 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 利用视觉传感器获取环境图像信息，基于多视图几何算法构建环境地图。视觉SLAM技术广泛应用于无人驾驶、元宇宙、游戏、智能机器人等领域。在无人驾驶方面，一些大厂如腾讯、阿里、百度、华为、小米、商汤等企业投入重金研发，开放大量关于视觉SLAM职位。同时，国内许多独角兽无人驾驶公司如Momenta、AutoX、小马智能和图森未来等举重金招募视觉SLAM人才。随着元宇宙的火爆，国内互联网巨头尤其字节跳动，纷纷将大量资金投入元宇宙，致使视觉SLAM人才进一步稀缺，引发视觉SLAM更高的薪酬与福利。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】不用三维构图的三维重建，速度能到每帧73ms。 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重点研究领域。 简单说，三维重建就是基于二维图像，恢复三维场景结构。 据说，林志颖出车祸后，他的面部重建方案就用到了三维重建。 三维重建的不同技术路线，有望融合 其实，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】不用三维构图的三维重建，速度能到每帧73ms。 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重点研究领域。 简单说，三维重建就是基于二维图像，恢复三维场景结构。 据说，林志颖出车祸后，他的面部重建方案就用到了三维重建。 三维重建的不同技术路线，有望融合 其实，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。 随着GPU和分布式计算的发展
文章：NeRFs: The Search for the Best 3D Representation
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2D图片“脑补”3D模型，这次真的只用一张图就行了—— 只需要给AI随便喂一张照片，它就能从不一样的角度给你生成“新视图”： 不仅能搞定360°的椅子和汽车，连人脸也玩出了新花样，从“死亡自拍”角度到仰视图都能生成： 更有意思的是，这只名叫Pix2NeRF的AI，连训练用的数据集都有点“与众不同”，可以在没有3D数据、多视角或相机参数的情况下学会生成新视角。 可以说是又把NeRF系列的AI们卷上了一个新高度。 用GAN+自动编码器学会“脑补” 在此之
No1：PyTorchImplementation of DeepMind’s BigGAN（https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BigGAN）
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
作为计算机视觉中众多基础问题中的一个，目标检测成为了许多其他计算机视觉任务的基础，比如：实例分割，目标跟踪和姿态估计等。
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍，顶级期刊/会议，在线学习课程，常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉（Computer Vision） 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference：https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference：https:
1.EgoHumans: An Egocentric 3D Multi-Human Benchmark(ICCV 2023 oral)
2021 年 10 月 13 日，来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校、华盛顿大学、帝国理工学院的六名顶级人工智能科学家、计算机视觉科学家在 ICCV 2021 大会期间进行了题为「A discussion about deep learning vs classical methods and their roles in computer vision」的学术讨论。
10 月 11 日 - 10 月 17 日，原定于加拿大蒙特利尔举办的计算机视觉领域三大顶会之一——ICCV 2021，正在线上举行。今天，大会全部奖项已经公布。
随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？
1.VILA: On Pre-training for Visual Language Models
三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：
1.Text2NeRF: Text-Driven 3D Scene Generation with Neural Radiance Fields
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
1.NoPose-NeuS: Jointly Optimizing Camera Poses with Neural Implicit Surfaces for Multi-view Reconstruction
最近因为有些重要工作需要处理，系列文章因此搁置，月底时间稍微充裕，我们继续上一次的主题，聊一聊3D几何语义中的边界属性，感兴趣的同学可以回顾一下上一篇分享。
1.Im4D: High-Fidelity and Real-Time Novel View Synthesis for Dynamic Scenes
1.PIXART-δ: Fast and Controllable Image Generation with Latent Consistency Models
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