标题：Privacy Preserving Structure-from-Motion
Structure from Motion（SfM）是一个估计相机参数及三维点位置的问题。SfM方法可以分为增量式（incremental/sequential）,全局式（global），混合式（hybrid）,层次式（hierarchical），基于语义的SfM(Semantic SfM)。
“Structure-from-Motion Revisited”——从运动中恢复结构“
本文的深度相机制造商涉及：Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。 文末附深度相机详细对比清单。
Figure1:Block diagram of structure from motion
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
本文提出了一种使用单个移动相机检测飞行物体的运动相机技术。该技术使用3D描述符从时空图像立方体中提取特征，并通过两个分类器（基于梯度提升的3D HoG和卷积神经网络）来判断特征是否包含感兴趣的目标。该技术可以处理各种场景，包括复杂的背景、小物体的检测和快速的运动。在实验中，该技术成功地应用于各种飞行物体的检测，包括无人机、鸟类和飞机等。
本文提出了一种用于人群分割的全卷积神经网络（FCNN），该网络基于卷积神经网络（CNN）和快速卷积神经网络（FCNN）模型。该网络包含三个卷积层和三个池化层，以及一个全连接层。通过将三个卷积层和三个池化层的输出进行连接，并将所有三个网络的输出进行连接，可以增强网络的表达能力。该网络在多个数据集上进行了测试，并在一个包含视频数据集的人群分割任务上获得了较好的结果。该网络可以用于静态和动态人群的分割，并且具有较好的可扩展性和灵活性。
简单介绍几个比较有代表性的工作, 分为以下几类： I. 相机重定位（Relocalization） Deep Learning 和 SLAM 结合的开山之作 ，剑桥的论文：PoseNet 。该方法
3D视觉的核心问题是恢复场景结构、相机位姿、和相机参数，而解决方式有两种，一种是off-line的sfm(structure from motion)，一种on-line的slam(simultaneous localization and mapping)。Slam 与sfm的区别在于，大多数slam系统是需要提前标定相机，而sfm 则不需要提前标定(通常所说的三维重建和slam的区别，严格意义上应该是sfm 和slam的区别)。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
本文针对群体运动描述的复杂性，提出了一个描述子collectiveness descriptor来定量分析群体运动的一些信息。该描述子基于群体运动的空间结构，利用图论的方法定义了一个描述子，可以描述群体中个体之间的行为一致性，进而从个体的行为相似性得到整体的collectiveness。同时，本文还提出了一个生成函数，可以综合不同的path similarities，进而得到一个可以用于检测群体运动的collectiveness descriptor。该描述子具有很好的可扩展性，可以用于大规模的群体运动检测。
单目深度估计一直以来都是计算机视觉领域中的一项非常具有挑战的难题。随着计算机技术、数字图像处理算法和深度学习等技术的发展，常用的单目深度估计算法大概可以分为以下几类：基于线索的和机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法。
昨天立了flag，今天要学SfM过程，大概看了看SfM的各个文件目录，build&make出来的linux-release-x86大概叫这个名字的文件夹里面有很多可执行文件，直接根据文档里给的参数跑就可以，要搞源码的话实在是搞不起，太复杂，太庞大了。下面的代码是从他给出的easy to use的python脚本中截取的核心代码，注释的也很赞，清晰明确。
对自主机器人来说，感知场景的深度是一项重要的任务——准确估计目标离机器人有多远的能力对于避开障碍、安全规划以及导航来说至关重要。虽然可以从传感器数据（比如 LIDAR）中获得（学习到）深度值，但是也可以只依赖机器人的运动以及因此而产生的不同视角场景，以无监督的方式从单目相机中学到深度值。在这个过程中，也在学习「自我运动（Ego-motion）」（机器人/摄像机在两个帧之间的运动），它提供了机器人自身的位置。这种方法由来已久——来自 SfM（Structure-from-Motion，运动恢复结构）和多视图地理范式——是基于技术的新学习，具体来说就是通过使用深度神经网络对深度和自我运动进行无监督学习，刷新了当前的最佳结果，包括 Zhou 等人的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》）以及作者之前的研究（《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Monocular Video Using 3D Geometric Constraints》，在训练期间对准场景的 3D 点云）。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3qqabkaaa2maiccwztvqvbbgdcwcaafia.f10002.mp4?dis_k=b57aeeec18fd446cba57708
、论文：Deep Hierarchies in the Primate Visual Cortex: What Can We Learn for Computer Vision? 主视觉大脑皮层的深度
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。
本文是在上面文章的基础上，整理了CVPR2020医学影像相关的论文摘要、代码及文章下载地址。根据上面文章，CVPR2020医学影像处理相关论文可以分为如下几类：
编者按：美东时间2020 年 4 月 25 日夜间，计算机视觉之父，华人视觉一代宗师 Thomas S.Huang（黄煦涛）去世，享年 84 岁。
标题：Augmenting Visual Place Recognition with Structural Cues
三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。
’Awesome Robotics Libraries - A curated list of robotics libraries and software' by Jeongseok Lee 来源：http://jslee02.github.io/awesome-robotics-libraries/ Awesome Robotics Libraries A curated list of robotics simulators and libraries. Table of Contents Sim
本文主要介绍了一种人群行为分类数据库 Crowd-11，它包含 6000 多个视频序列，每个序列平均包含 100 帧。该数据库旨在对细粒度人群行为进行分析。研究人员开发了三种学习方法：1）Group Profiling Descriptors，通过分析人群组成和运动模式进行人群行为分类；2）Two-stream architecture，通过结合运动和外观信息进行人群行为分类；3）C3D，利用 3D 卷积神经网络进行人群行为分类。这些方法在 Crowd-11 数据库上进行测试，并在多种指标上取得了良好的性能。
从一系列图像中恢复物体的3D结构是计算机视觉研究中一个热门课题，这使得我们相隔万里就可以在google map中看到复活节岛的风景。这得益于图像采集自可控的条件（设备+环境等），使最终的重建效果的一致性和质量都很高；但这也限制了采集设备以及视角的差异。畅想一下，假如我们不使用专业设备，而是利用sfm技术根据互联网上大量的图片重建出这个复杂世界，那该多好呀！
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
Top 10 web development trends for 2020. Web development is one of the most energizing fields to be in the present moment. It truly hit its sweet spot when the cell phone made its triumphant presentation a couple of years prior, however that was only the start.
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/273038523
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Hierarchical Features for Visual Object Tracking with Recursive Neural Networks（使用递归神经网络学习视觉目标跟踪的层次特征） ---- ---- 作者：Li Wang,Ting Liu,Bing Wang,Xulei Yang,Gang Wang 摘要：Recently, deep lear
来自港中文-商汤联合实验室、浙江大学、英伟达的研究人员，用AI将图片视频投影到实时弯曲的纸面上，还更改图片的视角、光照条件。
【导读】既昨天推出五篇视频分类（Video Classification）文章，专知内容组今天又推出最近七篇视觉问答相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Fine-grained Activity Recognition in Baseball Videos（在棒球视频中细粒度的行人识别） ---- ---- 作者：AJ Piergiovanni,Michael S. Ryoo 机构：Indiana University 摘要：In this paper, we introduce a challen
腾讯多媒体实验室积极投入前沿技术研究，取得显著成果。2021年，腾讯多媒体实验室在国际知名期刊(IEEE Trans. on CSVT, Proceedings of the IEEE等)及领域旗舰会议(ICIP, ICME, PCS, VCIP等)上发表论文数十篇，主要包括视频编解码、沉浸式媒体、多媒体AI等研究方向。本文将对部分论文进行解读。 A Real-Time H.266/VVC Software Decoder 一个实时 H.266/VVC 软件解码器 https://ieeexplore.ie
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。
ECCV2020的oral和spotlight名单已经发布，与往年相比，accepted paper list中增加了很多3D方向相关的作品，实在值得鼓舞。
深度估计，就是获取图像中场景里的每个点到相机的距离信息，这种距离信息组成的图我们称之为深度图，英文叫Depth map。
Open.HD 使用现成的商业 (COTS) WiFi 适配器，但它不会在标准 WiFi 模式下运行它们，这不适合低延迟或超长距离视频传输。相反，Open.HD 以类似于简单广播的方式配置 WiFi 适配器，很像你可能已经在使用的模拟视频传输硬件。
1.About QQfamily QQfamily was developed to represent official QQ cartoon IP(Intellectual Property) brand of Tencent. QQfamily characters extend the brand image that QQ penguin of Tencent has built. By giving unique look and personality to each character,
随着CVPR 2022论文放榜，知乎上出现了一个问题 “CVPR2022 有什么值得关注的论文 ?”，目前排名第一的是Qiangeng的回复，以下是其回复的正文（已获授权）。 上帝说，要有光，于是就有
在这里先整理一些主题系列论文： ICCV 2017- 3D Vision Oral论文如下： Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Robust Pseudo Random Fields for Light-Field Stereo Matching A Lightweight Approach for On-The-Fly Reflectan
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你有什么端菜小妙招吗？怎么晃都不撒的那种！ 如果没有的话，不妨看看这个：无论怎么动，盘子和食物都安然无恙。 Emmm……其实细看的话应该还是能发现，这并不是什么端菜妙招（对不起~），这个盘子和热狗也没有被粘起来，而是后期合成的。 这群把AI合成图像玩出花来的研究者们，分别来自香港中文大学、浙江大学，和英伟达。 除了“空降”一盘热狗，他们还把宫崎骏的《龙猫》搬到了一张白纸上，而且任意弯折、移动都不影响播放。 而这张白纸其实并没有经过特殊处理，我们看
原文标题：Research Guide for Depth Estimation with Deep Learning
在当前这个充满不确定性的时期，来自世界各地的无数开发人员依旧在想方设法继续做自己最擅长的工作——为 Android 创建出色的应用，这让我们感动不已。无论你是已经复工回到办公室，还是依旧在家远程办公，都需要得心应手的工具。为此我们发布了 Android Studio 4.0，为大家带来全新的工具和现有工具的诸多改进，帮助开发人员更智能地编程，更快地构建，并设计出用户信赖的应用。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。
文献：D Standards. (1997). Digital video broadcasting (dvb) ; framing structure, channel coding and modulation for digital terrestrial television.
这方面一直是计算机视觉的研究热点，并且已经有了不错的成果！本人研究生阶段主要做三维重建，简单写一些自己所了解的。
今天新出了14篇CVPR2019的论文，CV君汇总了他们的简略信息，有代码的也一并列出了，感兴趣的朋友，可以文末下载细读。
嘤嘤嘤，我的假期好像没了？（笑死，明天又休假）今天技术课是关于自动驾驶的一些分类等，以及一些技术细节，除以前的一些SLAM方案，比如视觉SLAM，IMU+单目等，最后老师说了一个新的激光SLAM框架。
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