IE中有3个像素的额外空间。
在强化学习的设置中，为了执行一个我们想学习的任务，智能体会应用一些特征提取方案来从原始数据中提取有用信息，然后会有一个策略网络用于提取特征。
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络（Compositional pattern-producing networks）。相关代码放在github上。乍看起来，用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子，因为用numpy就可以实现CPPN。不过，用TensorFlow
选自arxiv 作者：Hang Zhao、Chuang Gan、Andrew Rouditchenko、Carl Vondrick Josh McDermott、Antonio Torralba 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 相比单模态信息，多模态信息之间的关联性能带来很多有价值的额外信息。在本文中，MIT 的研究员提出了 PixelPlayer，通过在图像和声音的自然同时性提取监督信息，以无监督的方式实现了对视频的像素级声源定位。该系统有很大的潜在应用价值，例如促进声音识别，以及特定目标的音量调整
【新智元导读】 此前介绍的神经网络动物园让大家大饱眼福，看到了各种各样的神经网络模型。今天带来更为基础的介绍：组成神经网络模型的基本单元和层是怎么样的？通过信息图表，作者介绍了最基础的单元、长短期记
分割对图像分析是必不可少的。语义分割描述了每个像素与类别标记的关联过程，（例如：花朵、人物、道路、天空、海洋、或者汽车）。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/mlsurveys/54.pdf
利用线特征来提高基于点的视觉惯性定位系统(VINS)的定位精度越来越受到关注,因为它们对场景结构提供了额外的约束.然而,在VINS整合线特征时的实时性尚未得到解决.
最近，一位叫大谷Spitzer的微博网友，便利用AI技术，将人民日报4年前发布的1920年北京黑白影像资料，做了修复工作：完成了上色、修复帧率、扩大分辨率等步骤。
现在这个社会发展的太快，到处都充斥着各种各样的资源，各种开源的平台，如github,codeproject,pudn等等，加上一些大型的官方的开源软件，基本上能找到各个类型的代码。很多初创业
选自arXiv 作者：Su Jiawei等人 机器之心编辑部 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一
除此之外，我们使用了1亿到2亿张训练人脸缩略图，其中包含大约800万个不同的身份。人脸检测器在每张图像上运行，并在每张人脸周围生成一个紧密的包围框。这些脸部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。在我们的实验中，输入大小的范围从96x96像素到224x224像素。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
代码地址：https://github.com/ZHANGDONG-NJUST/FPT
对于现代计算机系统，简单来说可以大概视作三层架构：硬件、操作系统与进程。对于移动端来说，进程就是 app，而 CPU 与 GPU 是硬件层面的重要组成部分。CPU 与 GPU 提供了计算能力，通过操作系统被 app 调用。
作者：Xinlei Chen、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollar
图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角，来回顾最近的超分技术进展，主要包括三个方面:
对语义分割来讲基于卷积神经网络的方法，依赖像素级ground-truth标记，但是对未知领域可能泛化效果并不好。因为标记过程是沉闷和耗时的，开发将源ground truth标记到目标域引起了很大的关注。本文我们提出一种对抗训练方法在语义分割的内容中进行域适配。考虑语义分割作为结构输出包含源域和目标域的空间相似性，在输出空间中，我们采用对抗训练。为了进一步增强适配模型，我们构建一个多层对抗网络，在不同特征级别上有效的执行输出空间域适配。一系列的实验和消融研究在不同域适配下进行，包括合成到真实和跨城市场景。我们表明提出的方法在精度是视觉质量方面，超过了现有的最先进的方法。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
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