视频编码算法有很多，如广泛应用的H.264、H.265，但是它们都是为了更好地保证重建视频有着更高的质量，并且编码的质量指标（PSNR、SSIM）都是为了保证人的视觉体验设计的，没有专门为下游AI相关任务设计编码算法。
Semantics (from Ancient Greek: σημαντικός sēmantikós, "significant")[1][a] is the linguistic and philosophical study of meaning in language, programming languages, formal logics, and semiotics. It is concerned with the relationship between signifiers—like words, phrases, signs, and symbols—and what they stand for in reality, their denotation.
众所周知，Kotlin团队正在开发新版Kotlin编译器，并命名为K2。那么K2又是什么意思呢？难道是Kotlin第二版编译器的意思？
为了检测到变化尺寸的目标，基于特征金字塔的检测器，在不同特征层之间，基于在k特征图上的决策，例如下图(a)所示，基线检测器使用在特征层 上的特征图 。
在 iPhone 上输入文本、发掘用户可能感兴趣的新闻、查明用户遇到问题的答案，以及其他语言相关的任务都取决于稳健的自然语言处理（NLP）模型。词嵌入是一类 NLP 模型，它在数学上将词映射为数值向量。这种能力使得找到数值相似的向量或向量簇变得非常简单，而后通过反向映射来得到相关的语言信息。这些模型是 News、搜索、Siri、键盘和 Maps 等常见应用程序的核心。本文将探讨能否通过全局语义上下文（global semantic context）改善 QuickType 键盘的词预测。
耐心点、坚强点，总有一天，你承受过的疼痛会有助于你，生活从来不会刻意亏欠谁，它给了你一块阴影，必会在不远地方撒下阳光。 今天给各位同学具体讲解这些HTML语义元素在SEO中都包含哪些意思，到后期SEO优化将会越来越重视细节优化，希望各位同学能在这节课中学到新的知识。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 HTML语义元素含义介绍 时本文总计约 2000 个字左右，需要花 8 分钟以上仔细阅读。 上期我讲过HTML语义元素构建网页的一些基础知识“SEO深入学习---HTML语义介绍”，没有看的同学可以先看看这篇文
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《DAM: Deliberation,Abandon and Memory Networks for Generating Detailed and Non-repetitiveResponses in Visual Dialogue》，该论文由中科院信工所于静老师指导，由来自中科院信工所、北京航空航天大学、阿德莱德大学的作者（蒋萧泽、于静、孙雅静、秦曾昌、朱梓豪、胡玥、吴琦）共同合作完成。
one-stage的目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关注。目标检测包括分类和定位两个子任务，通常来说，one-stage目标检测有通用的策略：利用一个经过ImageNet预训练的backbone完成分类任务，利用一个自上而下的特征金字塔表示形式处理尺度变化问题。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。
文章：Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey
前面介绍了CornerNet和ExtremeNet，今天要介绍的是CVPR 2019一篇大名鼎鼎的Anchor-Free目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》，这篇论文由中科院，牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。是One-Stage目标检测算法中精度最高的算法。值得注意的是CenterNet是在之前介绍的CornerNet上进行了改进，CornerNet我们已经介绍过了，可以去看往期文章。本论文的地址以及官方代码地址见附录。
AI 科技评论按：本文由上海交通大学副教授牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法 。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成 。
文章：SA-LOAM: Semantic-aided LiDAR SLAM with Loop Closure
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
神经网络特征提取过程中，一般底层特征具有良好的空间信息，高层的具有良好的语义信息。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379243930
文章：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision
HTML5 规范规定，用户能够为元素 自己定义非标准属性， 可是要加入 data- 前缀。
最新的实时语义分割方法通常采用额外的语义分支来追求丰富的长距离上下文。然而，额外的分支会带来不必要的计算开销，并减缓推理速度。为了消除这一困境，我们提出了SCTNet，一种带有transformer语义信息的单分支CNN用于实时分割。
随着现在WEB（网页）的越来越火爆，WEB开发也越来越受人们重视。Tim Berners-Lee 可能不会想到它现在会达到的规模以及深入到我们生活的那么多方面。 其实 HTML 在刚开始设计出来的时候就是带有一定的「语义」的，包括段落、表格、图片、标题等等，但这些更多地只是方便浏览器等 UA 对它们作合适的处理。但逐渐地，机器也要借助 HTML 提供的语义以及自然语言处理的手段来「读懂」它们从网上获取的 HTML 文档，但它们无法读懂例如「红色的文字」或者是深度嵌套的表格布局中内容的含义，因为太多已有的内容
近年来，基于图像标签信息（image-level label）的弱监督语义分割（WSSS）方法主要基于以下步骤：训练图像分类器，通过分类器的CAM获取每张图像在分类中被激活的区域（物体定位图），之后生成伪标签mask作为监督信号训练语义分割模型。
文章：SAGE-ICP: Semantic Information-Assisted ICP
昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock: A regularization method for convolutional networks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法，方法非常简单，有效改进了CNN的各种任务，非常值得一读！
机器之心专栏 作者：刘知远 2017 年 12 月底，清华大学张钹院士做了一场题为《AI 科学突破的前夜，教授们应当看到什么？》的精彩特邀报告。他认为，处理知识是人类所擅长的，而处理数据是计算机所擅长的，如果能够将二者结合起来，一定能够构建出比人类更加智能的系统。因此他提出，AI 未来的科学突破是建立一种同时基于知识和数据的 AI 系统。 我完全赞同张钹老师的学术观点。最近一年里，我们在这方面也做了一些尝试，将语言知识库 HowNet 中的义原标注信息融入面向 NLP 的深度学习模型中，取得了一些有意思的结
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相关论文下载：cw2vec: （Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information） 与2016年facebook提出的论文（Enriching Word Vectors with Subword Information）直通车
由Kinect采集的包含三种不同难度的27个序列，GT得自Vicon，采集场景如下：
AI 科技评论按：AI 科技评论对各大顶级会议的论文及作者一直保持高度关注，在邀约优秀的与会老师和同学参加GAIR大讲堂等线下分享活动外，AI 科技评论也会持续邀请论文作者对自己的工作进行详细介绍。 本文为佛罗里达大学博士生张子钊接受AI 科技评论的独家约稿，对他在 CVPR 2017 的 oral 论文《MDNet: A Semantically and Visually Interpretable Medical Image Diagnosis Network》进行详细解读。 论文地址：https://
文章：SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
（a）使用图像金字塔构建特征金字塔网络：每个图像尺度上的特征都是独立计算的，速度缓慢。
在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的深度学习架构。凭借其强大的处理能力和高效的性能，Transformer在许多NLP任务中都取得了显著的成果。而在Transformer模型中，Attention机制起到了至关重要的作用。
近年来，FLAT-lattice Transformer在中文命名实体识别(NER)中取得了巨大成功。然而，当处理较长的文本时，该方法会显著增加自注意模块的内存和计算成本。为此本文提出一种新的词汇增强方法InterFormer，实现NFLAT，该方法内存用量可减少50%，且实验结果优于最先进的character-word混合模型。
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。
基于深度网络的检测算法出来之前，检测算法基本都是基于这种scale handling；后来出现的SNIP、SNIPER也是基于Image Pyramid。
文章：SLAMANTIC - Leveraging Semantics to Improve VSLAM in Dynamic Environments
位置识别使SLAM系统具有纠正累积错误的能力，与包含丰富纹理特征的图像不同，点云几乎是纯几何信息，这使得基于点云的位置识别具有挑战性。现有的作品通常将坐标、法线、反射强度等低层特征编码为局部或全局的描述子来表示场景，此外，在匹配描述子时，往往忽略了点云之间的转换，与现有的大多数方法不同，本文探索了使用高级特征（即语义信息）来提高描述子的表示能力，另外，在匹配描述子时，我们尝试校正点云之间的平移以提高精度，具体地说，本文提出了一个新的全局描述子，点云语义上下文信息，它可以更有效地挖掘语义信息来表示场景，本文还提出了一种两步全局语义ICP算法来获得三维姿态（x，y，yaw），用于点云的对齐以提高匹配性能，我们在KITTI数据集上的实验表明，我们的方法比现有的方法有很大的优势。
什么是语义化 语义化是指根据内容的结构，选择合适的标签，便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时，让浏览器的爬虫和机器很好的解析。 为什么会出现语义化 其实 HTML 在刚开始设计出来的时候就是带有一定的「语义」的，包括段落、表格、图片、标题等等，但这些更多地只是方便浏览器等 UA 对它们作合适的处理。但逐渐地，机器也要借助 HTML 提供的语义以及自然语言处理的手段来「读懂」它们从网上获取的 HTML 文档，但它们无法读懂例如「红色的文字」或者是深度嵌套的表格布局中内容的含义，因为太多已有的内容都是专门为了
经典的two stage检测网络有：faster RCNN和SSD，它们用于做bbox regression的模型各有不同，faster RCNN是VGG，feature map经过不断地下采样，最后的feature map送入RPN层，这样不断地下采样使得小检测框的像素非常小，无法进行训练的到，得到很好的结果。而SSD则是分别对不同尺寸的feature map进行bbox regression，这就导致尺寸较大的feature map没有高级语义，对于全局语义没有很好地提取，无法判断出物体的位置和大小，同样对小检测框没有很好的检测效果。FPN则解决了这个问题。
雷锋网 AI 科技评论按：本文由美国莱斯大学博士后牛力为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
本文分享 ICCV 2023 论文MB-TaylorFormer: Multi-branch Efficient Transformer Expanded by Taylor Formula for Image Dehazing，介绍更快、更灵活的 Transformer 图像去雾网络。
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 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
论文题目：Feature Pyramid Networks for Object Detection
Disney made the best cake of all time using projection
30年前，Tim Berners-Lee 在欧洲核子研究中心创建了第一个 Web 网页，宣告了万维网的诞生。自此，万维网就承载着开放平等的愿景。
教新手画画？字体风格迁移？换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Repre
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
利用激光雷达的点云信息检测闭环是一件很不容易的事情，因为激光雷达的数据是不稳定的。本文提出了一种叫做GOSMatch的方法依靠语义级别的信息做场景重识别，本文的方法利用语义物体之间的空间关系产生新颖的描述符。本文还设计了一种由粗到细的测量来有效的找到闭环。此外， 一旦确定找到了闭环帧，系统就会给出准确的六自由度的位姿估计结果，本文在kitti做了测试取得了不错的效果。
2019 年 MoCo 的横空出世，掀起了视觉自监督学习的热潮。后面 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV 等主流自监督学习算法相继被提出，自监督学习领域呈现出百花齐放、百家争鸣空前繁荣的景象。2021 年末 MAE 更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后，自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。
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