图像边缘的无监督学习 摘要 数据驱动方法在边缘检测领域已被证明是有效的，且在最近的基准测试中取得了顶尖的成绩。然而，目前所有数据驱动的边缘检测都要求以手工标注区域分割或对象边界的方式对训练过程进行监督。特别是，人类标注者会标记出那些语义上有意义的边缘，然后将这些边缘用于训练。对于学习准确检测边缘来说，这种强的高水平监督真的必要吗？在本文中我们展示了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法。为此我们利用了图像运动来进行。更特别地的是我们的方法唯一输入是帧之间的嘈杂半稠密匹配。我们从对边缘的（图像梯度）初步知识
前言 卷积运算是一个看似复杂的概念，今天来揭开这个神秘的面纱。 卷积矩阵：卷积矩阵是一个由权重数据组成的矩阵，中心像素周围像素的亮度乘以这些权重然后再相加就能得到中心像素的转化后数值。 本文对GP
这里分享一篇来自TPAMI 2023的论文，研究者提出了一种对视频中一类因为语义不连贯而自然产生的时序边界 (Generic Boundary) 的通用检测方法，基于 Transformer Decoder 建立了一个编码器-解码器结构，希望解决对任意自然时序边界的检测问题。具体内容我们一起来看看。
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文章：Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
Nvidia，多伦多大学和Vector人工智能研究所的研究人员设计了一种方法，更精确地检测和预测物体开始和结束位置。这些知识可以改进对现有计算机视觉模型的推理，并为未来的模型标记训练数据。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
前面的教程既介绍了Metal的图片绘制、三维变换、视频渲染，也引入MetalPerformanceShaders处理摄像头数据以及用计算管道实现灰度计算，这次尝试实现sobel边界检测。
Metal入门教程（一）图片绘制 Metal入门教程（二）三维变换 Metal入门教程（三）摄像头采集渲染 Metal入门教程（四）灰度计算 Metal入门教程（五）视频渲染
这篇本来是准备写 Java 集合框架概述 的，就是写起来效果不怎么样，可能是对整个 Java 集合框架还没有做到了然于心。所以还是先来源码分析，写完所有集合类的分析之后，再来总体概述。今天就从最最常用的 ArrayList 说起。
原文链接：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
边界检测，指的是检测一个物体所处“运动环境的范围”，简单来说，就是给运动物体限定一个范围，从而实现某些动画效果。
下面分成四个步骤来实现项目 第一步：创建项目和窗口。 第二步：加载两张图片（ball.png和desk.jpg）。 第三步：实现动画，让小球沿水平方向移动并做边界检测。 第四步：实现小球沿着任意角度飞行。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】在今年的CVPR上，字节跳动斩获了多项竞赛冠军。 作为一年一度AI计算机视觉领域的顶级盛会，CVPR 2022已经落下帷幕。 字节跳动旗下的极光-多模态技术团队、智能创作团队、火山引擎多媒体实验室团队斩获了多项竞赛冠军，覆盖「视觉问答」、「图像实例分割」、「长视频内容理解」、「图片恢复」，以及「图片视频压缩技术」等场景。 其中，两项研究成果有助于视障人群克服日常生活中的视觉挑战、提升残障人士出行的安全性，助力打造无障碍环境。 帮助视障人士精准「识图
近日，邮件安全公司Egress发布的《2023年网络钓鱼威胁趋势报告》对迄今为止的流行网络钓鱼趋势进行了分析。报告回顾了今年最常见的钓鱼主题，并预测了接下来的发展趋势，同时研究了网络犯罪分子用于绕过边界防御机制的流行混淆技术，以及聊天机器人对网络钓鱼威胁的影响。
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/mlsurveys/54.pdf
目前，基于卷积神经网络架构的先进的显著性检测方法虽然已经取得了很好的效果，但是在学习全局信息方面仍存在一定缺陷。对于显著性目标检测而言，全局上下文信息和全局对比度非常重要。
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
Array Index Out of Bounds（数组索引越界）是C语言中常见且危险的错误之一。它通常在程序试图访问数组中不合法的索引位置时发生。这种错误会导致程序行为不可预测，可能引发段错误（Segmentation Fault）、数据损坏，甚至安全漏洞。本文将详细介绍Array Index Out of Bounds的产生原因，提供多种解决方案，并通过实例代码演示如何有效避免和解决此类错误。
Java最初是为对家用电器进行集成控制而设计的一种语言，因此它必须简单明了。Java语言的简单性主要体现在以下三个方面：
最近做游戏编辑器，自己试着用C/C++写了一个读取简单配置表的函数，在控制台下测试的时候，使用了C的标准库gets函数，发现编译器报告gets函数unsafe，网上搜索了一下，发现gets函数不对接受字符串的buffer进行边界检测，会造成越界，从而产生bug；自己写的东西，也是自己用的东西，当然可以在定义配置表的时候得到控制，从而不会使越界的情况出现，但是总的来说这不是一个好的思考方式；于是按照网上的提示改用了fgets函数替代；
DPI是直接编程接口的缩写，它是SystemVerilog和C/C++等外语编程语言之间的接口。DPI允许在接口两边的语言之间直接进行跨语言函数调用。在C语言中实现的函数可以在SystemVerilog中调用(import)，在SystemVerilog中实现的函数可以使用DPI层在C语言中调用(export)。DPI支持跨语言边界的function(零时间执行)和task(耗时执行)。SystemVerilog数据类型是惟一能够在任何方向上跨越SystemVerilog和外部语言之间的边界的数据类型。
Segmentation Fault（段错误）是C语言中最常见的运行时错误之一，通常在程序试图访问非法内存地址时发生。这个错误不仅影响程序的正常运行，还可能导致程序崩溃和数据丢失。本文将详细介绍Segmentation Fault的产生原因，提供多种解决方案，并通过实例代码演示如何有效避免和解决此类错误。
1 ROSwiki：http://wiki.ros.org/rrt_exploration
Buffer Overflow（缓冲区溢出）是C语言中常见且严重的内存管理错误之一。它通常在程序试图写入数据到缓冲区时，超过了缓冲区的边界，覆盖了相邻内存区域。这种错误会导致程序行为不可预测，可能引发段错误（Segmentation Fault）、数据损坏，甚至严重的安全漏洞。本文将详细介绍Buffer Overflow的产生原因，提供多种解决方案，并通过实例代码演示如何有效避免和解决此类错误。
AI科技评论按：7月3日，国际人工智能及计算机视觉顶级会议ECCV 2018论文接收列表公布，今年的ECCV大会将在德国慕尼黑举行。据AI科技评论了解，上海交通大学SJTU-UCLA机器感知与推理联合研究中心有4篇论文入选，研究方向涉及自动驾驶、视频理解、视觉跟踪以及新型神经网络。本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。
AI 研习社按：7月3日，国际人工智能及计算机视觉顶级会议ECCV 2018论文接收列表公布，今年的ECCV大会将在德国慕尼黑举行。据AI科技评论了解，上海交通大学SJTU-UCLA机器感知与推理联合研究中心有4篇论文入选，研究方向涉及自动驾驶、视频理解、视觉跟踪以及新型神经网络。本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。
在本章中，我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频（WAV 文件）处理。 在以下秘籍中，我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作：
轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用
建筑作为人类生活不可分割的一部分，在城市管理和城市分析领域至关重要。为了促进大规模城市规划应用，获取完整可靠的建筑数据势在必行。目前有一些公开产品可以提供大量建筑数据，如微软和开放街道地图。但在东亚地区，由于建筑物分布较为复杂，辅助数据匮乏，这些地区的建筑数据比较缺乏，阻碍了东亚地区的大规模应用。一些研究试图利用当地不完整的建筑足迹数据，通过回归模拟大规模的建筑分布信息。然而，对不准确建筑数据的依赖会带来累积误差，使这种模拟数据极不可靠，导致在东亚地区实现精确研究受到限制。因此，我们针对东亚地区建筑物的复杂性，提出了一个全面的大规模建筑物绘图框架，并在东亚 5 个国家的 2,897 个城市进行了建筑物足迹提取，获得了 281,093,433 栋建筑物的大量数据集。评估结果表明，我们的建筑产品是有效的，总体平均准确率为 89.63%，F1 得分为 82.55%。此外，与现有产品的比较进一步显示了我们的建筑数据的高质量和完整性。最后，我们对建筑数据进行了空间分析，揭示了其在支持城市相关研究方面的价值。本文数据可从http:// https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931下载。
随着互联网的高速发展，越来越多的人选择加入到IT行业，而近年来，编程语言界也可以说是百花齐放……
python我们可以做文字版的游戏，比如猜数字游戏，21点游戏。那python可以做图形界面的游戏吗？偷偷告诉你，用pygame库就可以实现了。pygame是python中专门用来编写游戏的一个引擎库，通过使用它，就可以很快的实现编写图形化的游戏。
我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：
在本篇技术博客中，我们将介绍一个有趣的创意动态画布，它会在页面上绘制出缤纷的移动涂鸦。我们使用 HTML5 的 Canvas 元素和 JavaScript 来实现这个动态效果。每次页面加载时，涂鸦的起点位置和颜色都将随机生成，让每次绘制都成为一个独特的艺术创作。
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
球动起来的原理实际上就是球的位置发生了改变，位置是由球的x,y坐标决定的，所以只要不断改变球的坐标就可以实现动起来的效果了。
| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势，这些用H5怎样实现？基于alloyFinger，本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果，同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者：朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下：手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器，支持的手势和功能分别如下： 手Q动漫
Null Pointer Dereference（空指针解引用）是C语言中常见且危险的内存管理错误。它通常在程序试图访问通过空指针（NULL pointer）引用的内存地址时发生。这种错误会导致程序行为不可预测，可能引发段错误（Segmentation Fault）、程序崩溃，甚至安全漏洞。本文将详细介绍Null Pointer Dereference的产生原因，提供多种解决方案，并通过实例代码演示如何有效避免和解决此类错误。
凸包指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。简单点理解，就是一个多边型，没有凹的地方。凸包(凸壳)能包含点集中所有的点，凸包检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
4、Java还提供了许多内置的类库 通过这些类库 简化开发人员程序设计工作 缩短项目的开发时间
下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。
在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
为原始图像通道数，p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
常常可以看到，很多Android应用都有这么一个功能，就是滑动关闭Activity，比如微信，CSDN移动端，百度贴吧移动端等。我自己也想写个滑动关闭Activity，最近事情没有那么多，我就google了一下，查看了一下实现滑动关闭Activity的实现方法，其中，有个思路，我觉得很不错，因此，在这里，我通过别人的思路，自己实现了一下滑动关闭Activity的方法，在此记录一下。
最近各大社交媒体可是被谷爱凌给刷屏了，就在2月8日上午，她在北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台比赛中获得冠军，以从未在赛场尝试过的高难度动作获得了全场最高分。
边缘检测是图像处理的主要组成部分。尽管基于卷积神经网络等基于深度学习的技术可以执行非常复杂的边缘检测（即具有变化的曲率，噪声，颜色等的边缘），但在某些情况下，经典的边缘检测方法仍然具有很高的意义！例如，如果已知数据是简单且可预测的；与CNN相比，Canny边界检测可以立即使用，而CNN的实现通常较为复杂。
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