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　　计算机视觉技术通俗而言就是利用计算机加上其成像监控的原理来观测农作物的生长，计算机视觉技术是一种复杂性和综合性相结合的产品，具有一定的技术性，对现在的技术水平要求很高，其中涉及到物理学、光学、机械…

　　[CVPR 2022 Oral & TPAMI 2023] Camera-LiDAR双向融合新范式 KITTI榜单新SOTA

　　本文介绍我们在2D、3D光流领域的新工作。针对Camera-LiDAR多模态设定，我们提出一种多阶段的双向融合的框架，并基于RAFT和PWC两种架构构建了CamLiRAFT和CamLiPWC这两个模型。我们在FlyingThings3D，KITTI等多个数据集上取得了 SOTA性能。其中，我们性能最好的模型CamLiRAFT在KITTI排行榜中误差仅为4.26%，在所有提交中排行第一。此外，我们的方法还能够处理non-rigid运动，并且在LiDAR-only的单模态设定下也大幅超过了之前的方法。 [图片] …

　　TECO｜Temporally Consistent Transformers for Video Generation

　　在本文中，介绍了一组新颖的长视野视频生成基准，以及相应的评估指标，以更好地捕获时间一致性。此外，提出了时间一致视频变换器（TECO），这是一种矢量量化的潜在动态模型，可以使用高效的变换器有效地模拟紧凑表示空间中的长期依赖性。主要贡献总结如下： 为了更好地评估视频预测中的时间一致性，提出了 3 个具有远程依赖性的视频数据集，包括从 DMLab（Beattie 等人，2016）、Minecraft（Guss 等人，2019）中的 3D 场景生成的…

　　经过数十亿个参数训练的 AI 模型非常强大，但并不总是适合实时使用。但是，它们可以通过自动监督快速专用模型的标注来减少人力投入。 ‍ 如果你曾经构建过计算机视觉模型，就就会知道监督需要大量工作——人类花时间（数小时或数天）绘制边界框并添加标签来注释训练图像。最终结果是快速的机器学习模型，可用于实时检测和自动化。 ‍ 但是，随着收集更多数据，人工参与的要求不仅会减慢模型的初始训练速度，还会减慢模型的任何迭…

　　往期回顾：上篇文章 主要讲的先拍后抓的的定位引导模式，用来引导机械手取物料。 今天主要讲解先先取后拍的方式，下相机拍照，引导机器人去固定点放物料。 机械手抓取物料后移动到下相机拍照位置拍照，计算放料误差，然后去放料点放置物料。 先抓后拍和先拍后抓 区别不大，前面的处理方式基本一致，在计算偏移量的时候有少许区别。 本篇文章贴心的做了个动画效果，方便大家理解。 [图片] 仿真部件和上篇一样，先来认识下各个部件(和上…

　　VisionLLM v2: An End-to-End Generalist Multimodal Large Language Model for Hundreds of Vision-Language Tasks Paper: 一句话总结VisionLLM v2提出了一种新的信息传输机制，称为“super link”，能够作为媒介将 MLLM 与特定下游任务decoder连接起来，使VisionLLM v2获得了端到端的多个不同下游任务的处理能力。 Super Link不仅能够对MLLM和多个下游任务解码器之间的 任…

　　【见刊通知】MVIPIT 2023机器视觉、图像处理与影像技术国际会议

　　MVIPIT 2023： 入库Ei数据库需等20-50天左右 第二届会议征稿启动（MVIPIT 2024） The 2nd International Conference on Machine Vision, Image Processing & Imaging Technology Official Website： ： Date：Sep. 13-15, 2024 Add.：Zhangjiakou/China（Hebei North University） [图片]

　　学校简介中山大学计算机学院位于广州校区东校园（广州大学城）。学院学科基础积淀深厚，在人工智能的AI Rankings和 CS Rankings排名均位于世界前50名，在计算机视觉方向的排名均位于世界前15名 。 导师简介郑伟诗 Wei-Shi (Jason) Zheng 教授，机器智能与先进计算教育部重点实验室 主任，大数据分析与应用技术国家工程实验室副主任。教育部“长江学者奖励计划”特聘教授 (2023)，国家优青(2015)，广东省自然科学基金委卓越青年团…

　　光学精密制造领域具有数十年的发展历史，拥有较强的综合竞争优势。 光学显微镜、光学元件组件和其他光学产品的研发、生产和销售。公司主要产品包括生物显微镜及工业显微镜、条码扫描仪镜头、平面光学元件、专业成像光学部组件。 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] 40% 毛利率，20% 净利率。 [图片] 应用广泛： [图片] [图片] 11% 研发投入，9000 万。 [图片] [图片] 60% 营业成本比例。2023 年有个资产处置收益 6000 万。 [图片] 8.5 亿收入： [图片] 2024 一季度 15% 增长，全年预期 10 亿。 [图片] 最多 2 亿…

　　接下来我要开始罗列超多计算机视觉干货了，做好准备，希望你可以一次入门。 我将从两个方九游体育面回答，一是数学基础应该怎么打，有哪些免费资源可以借用；二是有哪些与计算机视觉有关的工具，可以在实际操作中给你节约不少时间。 准备好了么，要发车了~ 1、数学基础要扎实无论是搞视觉还是NLP，数学基础一定要扎实。 多变量微积分、线性代数、概率论、信息论，这几门必须基础扎实。精通图论也挺有用的。 大部分机器学习是对数据的模型…

　　题主你好呀~ 在深度神经网络盛行的当下，目标跟踪算法也有了顺应时代、精度更高的新解法。 单目标跟踪领域 在单目标跟踪 (Single Object Tracking, SOT)领域，不得不提经典的 SiameseRPN++ (其有个前身SiameseRPN，这里我们统称SiameseRPN系列) ，也是属于典型的 固定跟踪模板的 SOT 算法。该系列算法将用于相似度学习的 Siamese 网络与目标检测领域的 RPN 相结合，利用 RPN 来提升跟踪框的准确性。与检测中的 RPN 稍微不同的是…

　　链接更新：【计算机视觉-中国计算机学会】 原回答： 计算机视觉专业组 （，点开名单）

　　我来说一个冷门的，基于多目视觉的。 Massively Parallel Multiview Stereopsis by Surface Normal Diffusion 这个  算法是基于patchmatch，同时输入多张图像，和图像的相机pose，这个算法就能够重建三维。好处是把pose解算和三维重建分离出来了。不管你是单目，双目还是多目，都能很好的利用系统本身的特性。 这个算法也启发后面深度学习三维重建算法mvsnet，主体思想如出一辙。 开源项目在github上 …

　　我和大佬前后脚在arxiv上提交了差不多一样的论文，它引用上百了，我还只有一个，还是半自引。。（就是吃吃喝喝来威逼利诱同行引用）。。 -------------你以为故事结束了吗---------------------- 后来有一次为了促进科研沟通，我做了一个报告，讲了这个工作。大佬头也不抬说，你这个工作和我们很类似啊，你引用我们了吗。我谦卑地笑笑说，sorry，我不读论文。

　　难过了几天，昨天早晨参加了孙老师的送别仪式，现在心情稍稍有所平静。记得周二清晨醒来看到一串公司打来的未接电话，立刻有不好的预感。得此噩耗，人一下子就懵了，无比震惊和悲痛。晚上横竖睡不着，那一桩桩、一件件事情仿佛昨日刚刚发生过一样浮现在我眼前。 我和孙老师共事11年，他从我最初的实习mentor，到我PhD的导师，再到如今的直接leader。于我而言，孙老师已不仅仅是良师益友，更像父亲一般，给了我学术生命，在学习、…

　　自己从事算法工程师也有几年时间了，主要也是视觉方向。 关于入门，我的经验是理论基础+实战。先说理论基础，不太懂理论的话，短时间内可能没什么问题，就像大家说的目前算法工程师大多时候是组合封好的函数，处理数据，但是长期这样是走不远的，自己的价值，或者说不可替代性更多的是解决业务上的问题，直接调用只能说是一个baseline，能不断优化就需要理论基础和项目经验了，而这也是目前大多从业人员不足的地方。可以说目前算…

　　如何看待 2019 年 CS PhD 现扎堆申请且大部分为 AI 方向？未来几年 AI 泡沫会破裂吗？

　　今年刚渡过了 CS PhD 的申请狂潮（本人是14级的学生），顺便回答一下吧。 我在中国科大计算机本科期间，学生工作做的很多，认得不少13，14，15，16，17届的学生（包括少年班和物理学院），了解一些他们的一些想法。中国科大是PhD申请大户之一，因此申请倾向和数据都还算可以参考的风向标；此外计算机和信息学院本身没有特别偏重AI，因此相关的改变就直接反应了AI这几年发展带来的冲击力。13届学生是第一批开始感受到AI发展带来影…

　　attention和conv都可特提取特征，我们为什么不设计一个全是attention的网络呢？

　　看提问方式应该特指CV上的应用，实际上接续ICLR21那篇ViT以后，视觉领域的Transformer已经涌现出很多了。不过站在2021年的视角，倒是可以“马后炮”地讲讲这个问题： 1、首先，即便是当下最流行的Transformer架构，也不会采用“全是attention”的结构，Transformer中ffn等模块也非常重要。考虑一个纯self-attention构成的网络，输入在连续经过若干层的diffusion以后，分布会趋于平均，导致退化的问题。 2、在视觉上应用attention…

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