摘要：本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。 本文分享自华为云社区《论文解读系列二十九：无监督视觉表征学习的动量对比》，作者：谷雨润一麦。 摘要 本文提出了一个
在实际的工业生产中，人经常用来检测、测量和判断类工作。但是由于视觉疲劳等因素，经常会产生一些误差甚至错误。机器人视觉系统可以不知疲倦的运行下去。 典型的机器人视觉系统组成分：图像采集部分、图形处理部分、运动控制部分。 一、视觉系统组成 视觉系统一般由硬件和软件组
1 简介 本文在图象中分割人脸区域，在检测出的人脸区域内定位眼睛区域和嘴巴区域，并定位相关的重要特征点，如：区域中心、眼角、嘴角等。主要研究内容如下： (1)提出了一种新的人脸区域分割算法。当前人脸区域分割主要依赖于肤色在某些特定色彩空间的聚类特性，然而肤色很容易因为环境光照
2021@SDUSC 2021年11月3日星期三——2021年11月5日星期五 一、学习背景： 在对LVI-SAM包下的视觉部分进行分析的过程中，我遇到了严重的困难。经过仔细地分析，我觉得是因为我对于视觉部分的理论基础了解的还不够详尽，因此有必要先停下脚步，阅读这部分的基础论文VINS-Mono来增强稳固
机器视觉”顾名思义就是，用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。其概念源自于机器人领域，通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 但是小编为什么又会突然讲到机器
FxFactory pro for mac是应用在Mac上的fcpx/ae/pr视觉特效插件包，包含了成百上千的视觉效果，打包了很多插件，如调色插件，转场插件，视觉插件，特效插件，文字插件，音频插件，可以为Final Cut Pro，Motion，Final Cut Express，Adobe After Effects和Adobe Premiere Pro等软件提供大量视觉和音频效果
原英文名 提示：上面这个名字是我自己翻译的，原文名字我也给出来了。 原文名：Relocalization, Global Optimization and Map Merging for Monocular Visual-Inertial SLAM 文章目录 原英文名前言一、Visual-inertial Odometry二、1.2. 总结 前言 总结：本文提出一种单目视觉
将图像表示为像素 RGB w是权值即是模板，类别不同，权值不同。w的权值越贴合x的权值，则分数越高。 例如： 二类w*x时 每个相乘的一对两个数都越大越好，单纯一个数大结果不一定越大。这就是模板与图像贴合度越高分数越高。 正则项：解决w唯
在后期制作中，有非常多的管理角色，例如执行制片、统筹、生产经理等。你都能说出这些角色的工作吗？下面，我们将介绍作为视效制片的来龙去脉，以及如何让自己在这个行业中发挥作用。 在一部的短篇制作或拥有很多视觉特效的剧情片中，客户会雇佣一个视觉特效工作室来完成少数一点甚至成
文章目录 0、预备概念1.相机模型所涉及的坐标系介绍1. 世界坐标系2. 相机坐标系3. 图像物理坐标系（为推出像素坐标系引入，为过渡项）4. 图像像素坐标系 二、为什么需要世界坐标系？三、实践中，相机世界坐标系的指定1、单目相机2、双目相机 写在前面:此部分内容来自: 知乎:di
数据可视化随着时代的发展越来越广泛运用，对企业管理及城市运营等众多领域起到举足轻重的作用。 那么如何才能设计出优秀的可视化视觉方案呢？是好不好看嘛？每个人的专业层级及接触面不同，对美的评价也不相同，可谓仁者见仁，智者见智。肉很香，但天天大鱼大肉估计也会有吃吐的那一天，所以
2012 年，AlexNet 在 ImageNet 图像识别比赛中夺冠，将图像分类的错误率降低了一半，从此一战成名。十年来，计算机视觉领域蓬勃发展，深度学习技术突破让机器在很多视觉任务上超越了人类。 计算机视觉也是目前应用最多、落地最广的人工智能技术。即使是外行，也能随便举出很多技术落地
发现基于RNN的方法存在一些明显的缺点，如时间依赖的解码方式和语义上下文的单向串行传输，这极大地限制了语义信息的帮助和计算效率。为了减轻这些限制，我们提出了一种新颖的端到端可训练框架，该框架称为语义推理网络（SRN） 什么是空间规整( spatial regularization）? 为什么要做空间规
立体视觉（也称双目视觉）主要研究的两个相机的成像几何问题，研究内容主要包括：立体标定（Stereo Calibration）、立体校正（Stereo Rectification）和立体匹配（Stereo Matching）。目前，立体标定主要研究的已经比较完善，而立体匹配是立体视觉最核心的研究问题。 匹配图像对是OpenCV自带校正好的
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面
上完k大的构成课的时候研究了一些除了D字以外的其他姿势和动态，根据k大的框架弄了另外的一些动态线，这里和大家分享下。从人物动态的不稳定到稳定一共是3种动态线。C D 三角 这三种动态线我们具体看下是什么样的。C线 再放一张没有加分析线的方便观察（记得点大图） C
公众号内容拓展学习笔记（2021.10.16）
MV的目标：跨越语义鸿沟，建立像素到语义的映射 猜想：5亿年前视觉系统的产生造成了物种大爆发 人类的视觉系统：高效(150ms)。可以实现图像分割，好比做色盲检测的那种，甚至是那种没有明显边界的。运动视盲，视觉误差 因此，借助生物视觉建立机器视觉更应该像从鸟类研制飞机一般 起源：Larry Ro
前言 在《论文创新的常见思路总结》(点击标题阅读)一文中，提到过一些新的数据集或者新方向比较容易出论文。因此纠结于选择课题方向的读者可以考虑以下几个新方向。文末附相关论文获取方式。 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机
图像处理输入是图像，输出是图像，常见的任务包括：降噪，超分辨，去模糊，去马赛克，去雾去雨去栅栏去云等等的去X系列，再对焦，图像补全，压缩感知，计算成像（MRI, CT, Light field, ...），等等，外加一些图像增强的任务，比如锐化之类的。 而计算机视觉输入是图像，输出是知识。常见的任务：各种识别（人脸，猫，狗
一.什么是数据可视化 说到大屏数据可视化，首先我们要了解的是数据可视化。那么什么是数据可视化呢？ 数据可视化就是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的一种理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、
一.什么是数据可视化 说到大屏数据可视化，首先我们要了解的是数据可视化。那么什么是数据可视化呢？ 数据可视化就是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的一种理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、
有的6个月的宝宝吃奶时脑袋总是喜欢偏向一侧，一帮他转头，他就大哭不吃了;有1岁的宝宝在室外阳光下总是眯着眼睛，不敢看东西;也有2岁的宝宝下楼梯时总是踩不准楼梯的位置，为此没少摔跤。医生为这三个宝宝做出了相同的诊断：弱视。 什么是弱视? 弱视是指单眼或双眼视觉减弱，
艺术的伟大意义，基本上还在于它能显示人的真正感情、内心生活的奥秘和热情的世界——罗曼·罗兰 写在前面我们称呼游戏为当代第九艺术的原因，根本还是其游戏本身突破了艺术趋于内心世界的屏障，转而向大众层面出发。试想一下，如今的游戏世界丰富多彩，有深刻意义的，也有浑水摸鱼的。而
2021SC@SDUSC （二）lvi-sam项目认识 一、SLAM简介 SLAM是Simultaneous Localization and Mapping（同时定位 + 建图）。 独立的定位问题是建立在地图已知的情况下的，单独的建图问题也是建立在定位已知的情况下的。当机器人不能得到环境地图，也不知道自身位姿的时候，SLAM问题就出现了。
