博客之路,前途漫漫

本文介绍了一种名为LART的新方法，用于提高视频帧中人体动作识别的准确性。LART方法的核心在于结合了3D姿态跟踪和外观特征，以捕捉人体动作的动态变化和上下文信息。LART方法首先利用PHALP算法进行人物跟踪，将2D检测提升至3D表示，从而获得人物在视频中的轨迹。通过结合SMPL模型参数化的3D姿态和外观特征（如MViT模型提取的特征），LART构建了一个包含时空信息的人向量。使用Transformer网络处理这些向量，模型能够学习个体随时间的动作变化，并预测其动作。

在图像生成领域，研究者们已经开发了多种类型的生成模型，每种都有其独特的优势和应用场景。这些模型可以大致分为三大类：变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Models）以及最近提出的Visual AutoRegressive (VAR) 模型。下面将逐一介绍这三类模型的基本概念、特点及其在实际应用中的表现。VAR模型的核心思想是对自回归学习进行了重新定义，从传统的逐像素或逐块预测转向了“下一尺度预测”。这意味着模型不是简单地预测下一个像素或token，而是预测下一分辨率级别的图像内容。

Gold-YOLO是一种新型高效的目标检测模型，它通过引入聚合和分发机制显著提升了多尺度特征融合的能力。Gold-YOLO通过其创新的GD机制，在目标检测领域实现了最佳性能，尤其是在处理多尺度物体时。该模型的高效性和准确性使其成为边缘设备部署的理想选择。GD机制不仅在目标检测任务中表现出色，还在实例分割和语义分割等其他视觉任务中显示出良好的适应性和有效性。总体而言，Gold-YOLO通过其先进的GD机制和无监督预训练策略，在目标检测领域提供了一个高效且准确的解决方案，为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。

在生成模型的研究中，扩散过程模型和自注意力机制是两个备受关注的领域。扩散过程模型是一种基于随机过程的生成模型，通过模拟随机过程的演化来生成图像，它在自然图像建模领域取得了巨大的成功。而自注意力机制则是一种强大的神经网络组件，能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。近年来，研究人员开始探索如何将扩散过程模型和自注意力机制结合起来，以进一步提高生成模型的性能和生成图像的质量。在这个背景下，Stable Diffusion应运而生，简称SD模型。

本文将基于多示例深度学习EPLA模型实现对乳腺癌数据集的分类。EPLA模型是处理组织病理学图像的经典之作。EPLA模型是基于多示例学习来进行了，那么多示例学习模型对处理病理学图像具有天然的优势，因为多示例学习(Multiple Instance Learning 简称 MIL)是由监督型学习算法演变出的一种方法，定义“包”为多个示例的集合，具有广泛的应用。学习者不是接收一组单独标记的实例，而是接收一组带标签的包，每个包拥有多个实例。

多视图立体视觉网络（MVSNet, Multi-View Stereo Network）是计算机视觉领域中用于从多视角图像中重建3D几何结构的一种深度学习方法。MVSNet通过利用卷积神经网络（CNNs）对输入的多张图像进行特征提取，然后基于这些特征来计算不同视角之间的匹配代价，并构建代价体积（cost volume）。接下来，通过3D卷积操作对这个代价体积进行处理，以预测每个像素的深度值，最终生成稠密的深度图和点云数据。

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观察下面两幅图像，请问这两幅图是相同的吗?你的答案一定是“没错！”，因为这两幅图确实不存在任何的区别，即使是左下角的文字（浏览器下载时导致的，请忽略哈哈哈）。但是我却要说，第二幅图里面其实藏着一个二维码，如右图：怎么样，是不是非常不可思议，那么下面我就来介绍一下这项令人瞠目结舌的技术。并且对其代码的基本原理和部署方式做一个介绍，看完本篇博客，结合附件的代码，你就可以使用这项技术去完成一些你想要应用的场景了~

图像去模糊，如同施展了一场视觉的魔法，将原本朦胧、不清晰的图像画面逐渐变得清晰锐利。这项技术利用先进的算法和强大的计算能力，深入图像的本质，分析并恢复因拍摄条件不佳、传输损失或人为处理等原因导致的模糊细节。随着处理过程的推进，图像中的线条和轮廓逐渐鲜明，色彩层次更加丰富，原本难以辨识的信息也变得一目了然。图像去模糊不仅提升了视觉体验，更在多个领域发挥着重要作用，如法律取证、医学影像分析、安全监控等，确保关键信息的准确传递与验证。

图像隐写术是一种在图片中隐藏消息的过程。虽然密码学等其他技术旨在防止对手阅读秘密消息，但隐写术旨在隐藏消息本身的存在。在本文中，我们提出了一种新的技术，用于使用生成对抗网络在图像中隐藏任意二进制数据，这使我们能够优化我们的模型生成的图像的感知质量。我们表明，我们的方法实现了每像素 4.4 位的最新有效载荷，逃避隐写分析工具的检测，并且对来自多个数据集的图像有效。为了实现公平比较，我们发布了一个在线可用的开源库封面图像 C 是从所有自然图像 PC 的概率分布中采样的。

生成模型，通过从数据中学习联合概率分布并据此生成样本，是机器学习和人工智能中的一个重要任务。受量子物理学中概率解释的启发，该文章提出了一种使用矩阵积状态的生成模型，这是一种最初用于描述（特别是一维）纠缠量子态的张量网络。其模型享有类似于密度矩阵重正化群方法的高效学习能力，该方法允许动态调整张量的维度，并提供了一种高效的直接采样方法用于生成任务。本文试图复现该文章的工作，利用该文章的思想，方法去实现MNIST手写数字的生成任务。

多模态推荐系统是一种利用多种不同类型的数据源（例如文本、图像、视频、音频等）来进行推荐的系统。传统的推荐系统通常只依赖于单一模态的数据，例如用户的评分或点击行为，而多模态推荐系统则结合了来自多个模态的信息，从而可以提供更准确和个性化的推荐。超图（Hypergraph）是一种广义的图结构，用于表示关系更复杂的数据。在传统的图中，边仅连接两个节点，而在超图中，超边（Hyperedge）可以连接两个或多个节点。因此，超图能够更自然地表示多元关系。

YOLOv8是目标检测领域的最新进展，由ultralytics团队开发，作为YOLO系列算法的最新版本，它在多个方面进行了优化和改进，提供了更高的检测精度和速度。Backbone改进：YOLOv8采用C2f模块作为backbone，结合了丰富的梯度流信息，显著提高了特征提取能力。检测头设计：引入anchor-free + Decoupled-head的设计，适应不同尺度和形状的物体，提高检测准确率。损失函数。

本文介绍了 Hyper-YOLO，这是一种开创性的目标检测模型，它将超图计算与 YOLO 架构相结合，以利用视觉数据中高阶相关性的潜力。通过解决传统 YOLO 模型固有的局限性，特别是在颈部设计中无法有效整合不同层次的特征并利用高阶关系，在目标检测领域取得了显著的进展，推动了现有技术的最前沿。t=O83AAspiringcode - 编程抱负 即刻实现传知代码只专注开箱即用的代码https://www.aspiringcode.com/content?

放一张GAN的结构，如下：我们有两个网络，生成网络G和判别网络D。生成网络接收一个（符合简单分布如高斯分布或者均匀分布的）随机噪声输入，通过这个噪声输出图片，记做G(z)。判别网络的输入是x，x代表一张图片，输出D(x)代表x为真实图片的概率。最终的目的式能够生成一个以假乱真的图片，使D无法判别真假，D存在的意义是不断去督促G生成的质量

在云计算蓬勃发展的时代背景下，众多计算密集型难题，如旅行商问题（TSP），依托云计算强大算力求解成为必然趋势。TSP 问题广泛存在于城市交通规划、物流运输、通信网络布局等关键领域，其求解对优化资源配置、降低成本意义深远。然而，TSP 属于 NP 难问题，大规模场景下求解需强大计算资源支撑，云计算平台应运而生成为求解利器，但随之而来的云计算服务定价问题成为制约产业发展的关键因素。现行云服务定价机制，如 Amazon 简单固定收费模式，缺乏灵活性与公平性，难以满足用户多样需求与服务价值精准度量。

OVA-DETR是一种用于航空目标检测的高效率开放词汇检测器，它利用图像-文本对齐和融合技术。具体来说，为了打破传统检测器中预定义类别的限制，将类别语义整合到检测器中，并构建了一个区域-文本对比损失，以对齐图像和文本特征。进一步引入了一种双向视觉-语言融合方法，包括双注意力融合编码器和多级文本引导融合解码器，它们共同构成了一个文本引导的编码器-解码器结构。双注意力融合编码器旨在增强前景特征提取，而多级文本引导融合解码器旨在提取与类别相关的图像特征，并专注于低级特征以提高小目标检测性能。

论文首次将 YOLOv9 应用于医学图像识别领域，特别是在儿童腕部骨折检测这一细分领域，展示了 YOLOv9 在实时目标检测和医学图像识别中的优秀性能。通过在 GRAZPEDWRI-DX 数据集上的训练和测试，YOLOv9 模型在 mAP 50-95 指标上从当前最佳模型的 42.16% 提升至 43.73%，实现了 3.7% 的性能提升。研究中采用了数据增强技术，通过调整 X 射线图像的对比度和亮度，增强了模型的泛化能力，使其能够更好地适应不同环境下的 X 射线图像。

本文复现论文提出的图像去噪方法。随着深度学习的发展，各种图像去噪方法的性能不断提升。然而，目前的工作大多需要高昂的计算成本或对噪声模型的假设。为解决这个问题，该论文提出了一种自监督学习方法。该方法使用一个简单的两层卷积神经网络和噪声到噪声损失（Noise to Noise Loss），在只使用一张测试图像作为训练样本的情况下，实现了低成本高质量的图像去噪。

本项目创新在于采用多级网络串联工作来进行目标的行为分析，并使用在视频监控领域，可部署在任何有需要的人员流动密集场所(如医院，机场，养老院等)或者用于空巢老人陪伴看护，有极强的社会实用价值。项目基于PaddlePaddle平台，通过多任务网络级联的方式实现了多目标跟踪以及姿态检测的系统，通过实时反馈监控人员的信息，结合场景提供相应的需求帮助。

所有的机械相关载具在投入到现实世界中应用或测试之前，为了节省制造成本和避免不必要的意外发生，都会先在仿真软件中先模拟设备的操作和流程。这一方面不仅减少了意外发生的可能，也大幅度的减低了测试的时间和成本，达到一个可以快速对代码测试、修改、重复的功效。这篇文章里着重会提到目前最主流的无人机仿真测试程序——新手友好的入门级Gazebo Classic Simulator。

项目搭建本案例还是借助框架书写three项目，借用vite构建工具搭建vue项目，搭建完成之后，用编辑器打开该项目，在终端执行 npm i 安装一下依赖，安装完成之后终端在安装 npm i three 即可。因为我搭建的是vue3项目，为了便于代码的可读性，所以我将three.js代码单独抽离放在一个组件当中，在App根组件中进入引入该组件。具体如下

神秘男子影,秘而不宣藏。泣意深不见,男子自持重,子夜独自沉。论文链接点击开启你的论文编程之旅检测作为计算机视觉领域的一项重要任务，旨在从图像中准确地识别并定位出感兴趣的目标。近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法取得了显著的进展。本文将带您回顾目标检测技术的发展历程，从早期的二阶段算法，到YOLO系列，再到如今的Grounding Dino。

SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器，将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中，以增强其在下游任务中的适应能力。适配器的设计简洁高效，通过灵活的任务知识输入，提升了模型的性能与泛化能力，特别是在数据稀缺场景下表现突出。该文章分析了SAM作为基础模型的局限性，并提出如何利用SAM服务于下游任务的问题；其提出的SAM-Adapter，创新性地整合任务特定知识与大模型地通用知识，灵活适应多种任务。

准确进行长期时间序列预测的基础在于数据的固有周期性和趋势。例如，家庭电力消耗的长期预测，因为这类数据中存在清晰日常和每周的模式。文章提出了一种新的设计轻量级LTSF模型的视角，即通过分解和转换原始序列的周期性和趋势，将周期模式转换为子序列间的动态，而趋势模式则重新解释为子序列内的特征SparseTSF模型采用了交叉周期稀疏预测技术，通过下采样原始序列来专注于跨周期趋势预测，有效地提取周期特征，同时最小化模型的复杂性和参数数量。

随着人们生活水平的提高，家居环境中的绿色生态和健康生活越来越受到重视。鱼缸作为家居装饰的一部分，不仅需要美观，还需要关注鱼儿的健康和生存环境。为了满足这一需求，当前设计了基于STM32的智能鱼缸系统。该系统通过集成多种传感器，实现了对鱼缸环境参数的实时监测和调节。水质浑浊度传感器能够检测鱼缸水质状况，确保水质清澈；防水式温度传感器能够监测水温，确保鱼儿在适宜的温度下生存；光敏电阻传感器能够根据光线强度自动调节灯光照明；氨气传感器能够检测鱼缸中的氨气含量，确保硝化环境的生成。

3D点云是由大量空间中的点组成的数据集，这些点在三维坐标系统中具有X、Y和Z三个坐标值，用以表示物体或环境的形状和结构。每个点通常还包含额外的信息，如颜色、强度、法线等，这些信息可以帮助更准确地描述点云所代表的对象。3D点云数据可以通过各种技术获取，如激光扫描（LIDAR）、结构光扫描、立体摄像头以及其他3D感测设备。点云数据在许多领域都有应用，包括但不限于测绘、建筑、制造业、自动驾驶汽车、文化遗产保护以及游戏开发等。它们为计算机提供了丰富的空间信息，使得能够进行高级的形状分析和模型重建。

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WAM将水印任务重新定义为一个分割任务，这意味着它不仅仅检测整个图像是否含有水印，而是能够识别出图像中哪些具体的像素被水印了。这种方法与传统的水印技术不同，后者通常只对整个图像做出全局决策。WAM的提取器为每个像素输出一个向量，指示该像素是否被水印以及水印中隐藏的消息。本文介绍了一种名为Watermark Anything Model (WAM)的深度学习模型，用于实现局部图像水印技术。WAM能够在保持图像不可见性的同时，对输入图像进行修改，并在接收到的图像中分割出水印和非水印区域，从而恢复隐藏的信息。

本文介绍了一种名为DRCT的新型图像超分辨率模型，旨在克服现有SISR模型在深层网络中常见的信息瓶颈问题。DRCT模型通过在残差块内引入密集连接和利用Swin Transformer的移位窗口自注意力机制，显著提升了模型对长距离依赖性的捕捉能力，并增强了感受野。这种设计不仅稳定了信息流，减少了空间信息的丢失，还提高了模型在深层网络中的性能。实验结果表明，DRCT在多个标准数据集上的定量指标，如PSNR和SSIM上均超越了现有的最先进方法，同时在模型参数和计算复杂度方面保持了较高的效率。

这篇文章介绍了 RT-DETRv2，即 RT-DETR 的改进版本。RT-DETRv2 在前一代实时目标检测器RT-DETR的基础上进行了增强，提供了一系列的改进措施以提高灵活性和实用性，并优化了训练策略以提升性能。RT-DETRv2 通过在可变形注意力模块中为不同尺度的特征设置不同数量的采样点，实现了解码器的选择性多尺度特征提取。

StyleSinger的架构包括多个关键组件，如下图a所示。歌词通过音素编码器编码，音符通过音符编码器捕获。使用预训练的wav2vec 2.0模型提取参考歌声中的音色和情感嵌入。模型分为风格不可知（style-agnostic）和风格特定（style-specific）两部分，以实现更好的泛化。在预测持续时间后，使用UMLN在训练阶段扰动内容表示中的风格信息，以增强StyleSinger的模型泛化能力，并获取风格不可知表示。

域自适应层的作用是减少红外图像和可见光图像特征之间的分布差异，从而实现跨模态的特征对齐。域自适应层被引入到基础编码器的最后三个卷积层中，以对齐全局特征。细节编码器避免使用MK-MMD，以保留局部细节和模态特定的信息。域自适应层的主要目的是减少不同模态（红外和可见光）图像特征之间的分布差异，使得网络能够更好地进行特征融合。通过减少分布差异，域自适应层有助于提高融合图像的质量，尤其是在复杂场景下。域自适应层通过计算多核最大均值差异（MK-MMD）来实现特征对齐。

目标检测是一项基础的视觉任务，涉及识别和定位图像中的对象。现代目标检测器有两种典型架构：基于CNN和基于Transformer。在过去几年中，基于CNN的目标检测器进行了广泛的研究。这些检测器的架构已从最初的两阶段发展到单阶段，并出现了基于锚点和无锚点两种检测范式。这些研究在检测速度和精度方面都取得了显著进展。自从提出以来，基于Transformer的目标检测器(DETRs)因其消除了各种手工制作的组件（例如非最大抑制NMS）而受到学术界的广泛关注。

这篇文章的主要内容是关于如何通过预测反馈来改善大型语言模型（LLMs）在情感分析中的上下文内学习（In-Context Learning, ICL）能力。文章提出了一个框架，该框架通过以下三个步骤来增强ICL：

本文通过复现并解读图像风格迁移领域最新的SOTA方法，来解读基于深度学习的图像风格迁移领域的最新研究进展。本文解读的论文是《StyleShot: A Snapshot on Any Style》，作者来自同济大学和上海人工智能实验室。论文强调了良好的风格表示对于无需测试时调整的风格迁移至关重要且足够，通过构建一个风格感知编码器（style-aware encoder）和有序的风格数据集（StyleGallery），实现了风格迁移。

在生物医学图像分析中，目标检测扮演着至关重要的角色，尤其是在病变识别方面。尽管当前方法在识别和定位病变方面表现出色，但它们往往在检测微小的生物医学实体时显得力不从心，例如血液和肺病理学中至关重要的异常细胞和小于3毫米的肺结节。为了解决这一不足，作者基于YOLOv8架构开发了CAF-YOLO方法。这种方法既敏捷又稳健，利用了卷积神经网络（CNNs）和变换器（transformers）的优势。为了克服卷积核固有的局限性，即难以处理长距离信息交互，作者引入了注意力与卷积融合模块（ACFM）。

面部表情图像预处理是面部表情识别的重要步骤,主要目的是在于提取特征之前排除一切与面部表情无关的干扰因素。例如,环境光照、姿势和不同背景等。在干扰排除后,将人类面部直接与公共参考系相对接、使每个面部特征对应的语义位置精准无误。人脸检测、人脸对齐、数据增强、人脸一是实现面部表情图像预处理的主要方法。

本文解释了SAM2要解决的PVS可提示的视觉分割任务，从模型组件开始逐步拆解SAM2，并总结了SAM1.0和SAM2.0模型的差别。本文还从代码角度讲解如何使用SAM2模型去分割图片和视频，并根据效果进行相应的输入微调，以改变输出效果。

1. 多模态情感计算数据集：CMU-MOSI数据集是MSA研究中流行的基准数据集。该数据集是YouTube独白的集合，演讲者在其中表达他们对电影等主题的看法。MOSI共有93个视频，跨越89个远距离扬声器，包含2198个主观话语视频片段。这些话语被手动注释为[-3，3]之间的连续意见评分，其中-3/+3表示强烈的消极/积极情绪；CMU-MOSEI数据集是对MOSI的改进，具有更多的话语数量，样本，扬声器和主题的更大多样性。