计算机视觉

CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？ 选自heartbeat，作者：Derrick Mwiti，机器之心编译，参与：陈萍。 目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 论文清单 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud Camouflaged Object Detection Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector D2Det: Towards High-Quality Object Detection and Instance Segmentation 1. A

工作场所中存在许多多页的文件。能够加载、拆分和提取是许多应用程序的重要需求。一些最常见的多页文件类型是：PDF，TIFF和Microsoft Office格式，例如Docx，Doc，Xls和Xlsx。LEADTOOLS支持所有这些格式以及30多种其他多页格式。由于存在多种不同类型的多页格式，因此尝试支持常见的格式可能会让人头疼，而试图支持所有这些格式的也像一场噩梦。幸运的是， LEADTOOLS SDK 可以用不到五行代码来完成此应用程序。 LEADTOOLS (Lead Technology)由Moe Daher and Rich Little创建于1990年，其总部设在北卡罗来纳州夏洛特。LEAD的建立是为了使Daher先生在数码图象与压缩技术领域的发明面向市场。在过去超过30年的发展历程中，LEAD以其在全世界主要国家中占有的市场领导地位，在数码图象开发工具领域中已成为既定的全球领导者。LEADTOOLS开发与发布的LEAD是屡获殊荣的开发工具包。 点击查看LEADTOOLS 系列产品 在对条形码内的机器可读数据进行编码和解码时，速度和准确性是关键。LEADTOOLS提供的顶级计算机视觉条形码库比市场上任何其他条形码SDK都更快，更可靠，从而确保您始终获得最佳结果。 无论是在驾照背面找到的PDF417条码，在贴纸上是QR条码，还是在产品背面是UPC条码

前言 前些年网络上流行了物理学最美妙的十大公式，感觉很有意思，看到美好的事物是一件赏心悦目的事情。本人学习控制科学与工程已经十年了，虽然不能说登堂入室，总归有一些心得。突然也想总结一下我心中控制科学与工程中最美的公式，本人才学和学科见识有限，欢迎探讨不同观点。 No.1 pid控制 pid控制是自动化专业的看家本领，百分之九十以上的工业控制都是pid控制算法，这个说法一点也不假，无须多言，必须是排名第一的公式。 No.2 状态空间方程 状态空间方程是现代控制理论的基石，只有把物理系统建模成状态空间方程后，才能应用现代控制理论对其进行控制，其重要性不言而喻。 No.3 卡尔曼滤波方程 卡尔曼滤波用途之广同样无须多言，其重要性至少是控制领域前三。 No.4 最优控制 最优控制即在满足一定约束的情况下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值，如能量消耗最小，时间最短等。 No.5 滑模控制 滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关，具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏（ 鲁棒性）、无须系统在线辨识、物理实现简单。 后记： 其实一开始也是想总结控制科学与工程十大最美公式，以上五个公式只是纯粹控制领域的公式，但是控制科学与工程还包含计算机视觉，机器人学；语音信号处理，人工智能，运筹学等领域，还有很多精妙的公式。如信号处理常用的傅里叶变换，拉普拉斯变换，卷积相乘等

　　 今天，加拿大工程院公布了最新当选的院士名单，共 50 名院士和 2 名外籍院士，其中近三成为华人，包括我们所熟知的裴健、芮勇等计算机领域的著名研究者。 　　 　　当地时间 6 月 15 日，加拿大工程院（Canadian Academy of Engineering，CAE）发布了 2020 年新增院士名单。 　　 本次新增的院士名单包括 50 名院士和 2 名外籍院士 。受到疫情影响，这一次的选举通过视频会议的方式举行，本年度的颁奖典礼也推迟到了 2021 年的 6 月，与 2021 年度当选院士的颁奖仪式同期举行。 　　加拿大工程院成立于 1987 年，是一个独立、自治的非盈利组织。加拿大工程院院士是加拿大联邦政府授予在工程领域代表加拿大国家水平专家、教授的荣誉称号，并作为国家智囊团为国家层面课题立项、评审和研究提供权威意见。每年新增的院士均由同行提名和选举。 　　加拿大工程院候任院长 Beauchamp 博士表示：「在过去的 33 年里，加拿大工程院的院士们在教育、基础设施、创新等领域提供了工程方面的领头作用。我们希望最新当选的院士们，将为加拿大及其人民的繁荣、福祉和持续发展做出更多贡献。新增的院士有着工业界、学术界、政界等不同的背景，但他们都有着共同的愿望和能力，并且在各自的领域中处于榜样地位。」 　　 在本次新增的院士名单中，有许多我们非常熟悉的姓名

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：代码医生 OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。 要求： 油画效果 水彩效果 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。除此之外，点画艺术还需要Sklearn和Scipy。 pip install opencv-contrib-python==4.3.0.36 pip install scikit - learn pip install scipy 油画效果 它包括在内cv2.xphoto()，还具有其他一些很酷的功能，例如图像修复，白平衡，图像去噪等。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.xphoto.oilPainting(img, 7, 1) 水彩效果 像油画效果一样，水彩效果也可以用单行代码完成，但不包括导入和图像读取。 cv2.stylization()。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.stylization(img,

http://www.atyun.com/2257.html Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在他们的2015 ICLR 发表了一篇名为“ Adam: A Method for Stochastic Optimization ”的论文，列出了使用亚当在非凸优化问题上的诱人好处，如下: 简单直接的实施 计算上讲究效率 小内存要求 不变量对梯度的对角线重新调节 非常适合于数据和/或参数方面的问题 适合非平稳的目标 适用于非常稀梳梯度的问题。 超参数具有直观的解释，通常需要很少的调谐。 Adam 如何工作？ Adam与经典的随机梯度下降法是不同的。随机梯度下降保持一个单一的学习速率(称为alpha)，用于所有的权重更新，并且在训练过程中学习速率不会改变。每一个网络权重(参数)都保持一个学习速率，并随着学习的展开而单独地进行调整。该方法从梯度的第一次和第二次矩的预算来计算不同参数的自适应学习速率。 作者描述Adam时将随机梯度下降法两种扩展的优势结合在一起。 具体地说: 自适应梯度算法(AdaGrad) 维护一个参数的学习速率，可以提高在稀疏梯度问题上的性能(例如，自然语言和计算机视觉问题)。 均方根传播(RMSProp)

农作物病虫害是我国的主要农业灾害之一，它具有种类多、影响大、并时常暴发成灾的特点，其发生范围和严重程度对我国国民经济、特别是农业生产常造成重大损失。 随着计算机科学技术的飞速发展，现已有非常多的 AI 方法手段应用于病虫害目标检测、防治，进而运用现代技术助力赠产脱贫！ 本文将从 计算机视觉技术 出发，运用 Python语言 简要分析 目标检测 在 农作物病虫害 方面的研究与应用。 目录 1 项目简介 1.1 项目概述 1.2 前期准备 2 项目分析 2.1 代码详解 2.2 总观代码 2.3 项目运行结果 3 总结展望 1 项目简介 1.1 项目概述 本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言，我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积，然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐，进而帮助农名伯伯更好地管理农作物，减少损失、增加产量…… 1.2 前期准备 首先，寻找检测目标：这里我们针对一片部分遭受病虫害的叶片进行检测处理 对叶片分析处理用到python语言及部分第三方库 在这里： Python环境： 3.8.2 python编译器： JetBrains PyCharm 2018.1.2 x64 第三方库： OpenCV、ilmutils、easygui、numpy、PIL 等 2 项目分析

全力开火AI的百度，究竟开价多少钱？ 曾几何时，我们对百度的认知，就是一家做搜索引擎的互联网公司，并且劣迹斑斑。然而近几年，李彦宏正在声势浩大地把人工智能的标签贴到百度上。2014 年，李彦宏说服吴恩达加入百度，开始转型 AI，并向全球宣布吸引人才的“少帅计划”—— 百万年薪，上不封顶。 尽管后来的事情我们都知道：陆奇来，吴恩达去，陆奇走。李彦宏重金招来的人才纷纷出走和创业……但百度全部产品线 AI 化的趋势已经不可逆转。就连“魏则西事件”中被网友批得体无完肤的百度贴吧，都开始被 AI 改造——图像算法研发、推荐架构研发、推荐算法与策略，招聘网站随便一搜就有一大把相关职位。 百度2018年AI岗位薪酬 薪资结构：一般是12+0.6+2=14.6薪； T5 以上为关键岗位，另外有股票、期权； T5、T6 占比最大的级别，T8、T9 占比最小； 级别越高，每档之间的宽幅越大。 那么，AT究竟开价多少钱？ AI人才在市场上呈现出严重的供需不平衡的状态，一个人同时被四五家一线互联网企业或是明星独角兽争夺是常态，这意味着哪怕是初级机器学习工程师，都将呈现疯抢状态，而显然各家 HR 都认为这笔钱花得划算，从侧面也说明AI人才的抢手程度。 阿里2018年AI岗位薪酬： 薪资结构：一般是12+1+3=16薪； 年底的奖金为0-6个月薪资，90%人可拿到3个月； 股票是工作满2年才能拿，第一次拿50

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链，加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发，使那些研发成果尽快能够进入到开放平台，在开放使用中再一次把它增强完善。 人工智能发展趋势 据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。报告认为，从产业投资回报率分析，智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状。 　　 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。 今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 如果给你几十甚至几百种模型，让你用1种策略对它们进行训练，怎么做？ 上图中的这些智能体模型，不仅仅模拟「人」的动作，有些还代表着「四足动物」、「两足动物」，亦或者是特殊形态的「机器人」的行为。 智能体，能进行自主活动的硬件或软件实体。例如，可以是某种智能机器人。 而所有的这些智能体，都能通过1种策略来表达。 通过强化学习，模型中分散的肢体间也能进行消息传递，甚至能表示出训练中没有发现的模型。 论文在Reddit上po出后，一天之内就获得了近900热度。 与此同时，Twitter上也获得了Yann LeCun的转发。 对于强化学习，LeCun曾经给出过比喻：「如果智能是蛋糕，无监督学习就是那块蛋糕，有监督学习是糖衣，而强化学习则是糖衣上的樱桃。」 但现在看来，LeCun似乎对于这份强化学习的研究非常感兴趣。 毕竟，就个体差异而言，仅通过1个策略达到控制多种不同形状的智能体，需要模型具有很好的泛化能力。 来看看研究者们是怎么实现这个策略的。 整体架构原理 首先，将所有智能体放在一起进行训练。 不同的是，相比于对模型架构进行整体训练，他们将智能体拆解成多个肢体部分，分别进行训练。 这个策略中权重（πθ）被智能体中的所有肢体部分共享，也就是说，不仅对于其中一个肢体是这样