简介：基于三木视觉系统设计了一个具有可变基线的三摄像头模型。其中两两相机之间组成一个双目子视觉系统，因此三摄像头共组成三个双目子视觉系统，用于获取不同拍摄角度的深度信息，并且该系统可以根据不同的物体调整相机之间的基线以用来获取到完整的目标信息。在测量过程中：根据视觉显著性特征和空间信息自动检测目标物体。最后，通过对三个双目视觉子系统的协同分析，计算出目标物体的大小。实验结果表明，该系统在各种物体的检测和测量任务中准确稳定。研究意义尺寸测量是最重要和最基本的技术之一。通过分析尺寸信息，可以智能地完成各种任务，如物体定位、智能导航、行业应用、地形测量（无人机携带的单目视觉系统被用于土木工程应用中的

https://arxiv.org/pdf/2201.04066.pdf        社群检测是网络科学中一个基础而重要的问题，但基于图神经网络的社群检测算法为数不多，其中无监督算法几乎是空白。        本文通过将高阶模块化信息与网络特征融合，首次提出了基于变异图自动编码器重构的社群检测VGAER，并给出了其非概率版本。它们不需要任何先验信息。        我们根据社群检测任务精心设计了相应的输入特征、解码器和下游任务，这些设计简洁、自然、性能良好（在我们的设计下，NMI值提高了59.1%-56.59%）。        基于广泛的数据集和先进方法的一系列实验，VGAER取得了优异的

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计，称为BEVDepth，用于基于相机的鸟瞰(BEV)3D物体检测BEVDepth通过利用显式深度监控来解决深度估计不足的问题，还引入了一个具有相机意识的深度估计模块，以促进深度预测能力设计了一个新颖的深度细化模块，以对抗不准确特征反投影所带来的副作用1.Intro本文的问题：检测器中学到的深度质量是否真正满足精确的3D物体检测的要求?LSS机制中存在三个缺陷深度不准确：由于深度预测模块直

我想使用AndroidVisionFaceDetectorAPI对视频文件(例如用户图库中的MP4)执行人脸检测/跟踪。我可以看到很多关于使用CameraSource的例子类对直接来自相机的流执行面部跟踪(例如ontheandroid-visiongithub)，但不对视频文件执行任何操作。我尝试通过AndroidStudio查看CameraSource的源代码，但它被混淆了，我无法在网上看到原始代码。我想在使用相机和使用文件之间有很多共同点。大概我只是在Surface上播放视频文件，然后将其传递给管道。或者，我可以看到Frame.Builder具有函数setImageData和set

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测

我有30张分辨率为480x640的JPEG图片(.jpg)。每张图片大约需要20KB(所有图片大约需要600KB)。我正在使用FFmpeg命令将这些图像编码成H264格式的视频。我需要非常快地完成此操作-大约1秒。使用经典命令:ffmpeg-y-fimage2-r1/5-iimage_%d.jpg-c:vlibx264-r30video.mp4大约需要90秒。添加-presetultrafast后:ffmpeg-y-fimage2-r1/5-iimage_%d.jpg-c:vlibx264-presetultrafast-r30video.mp4编码大约需要15秒，这要好得多，但仍然不

开放目标检测GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作DetectionTransformersOpen-SetObjectDetection四、GroundingDINO4.1特征提取和增强器4.2语言引导的Query选择4.3跨模态解码器4.4子句层次的文本特征4.5损失函数五、实验5.1实验设置实施细节5.2ZeroShotTransferofGroundingDINOCOCOBenchmarkLVISBenchmarkODin

原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言  目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。  相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。  本文提出SparseFusion（如下图所示），使用稀疏候选对象产生稀疏表达，使3D目标检测性能高而耗时少。该方法是第一个使用稀疏候选对象和稀疏融合输出的图像-激光雷达融合3D目标检测方法。首先对各模态分

简介RestfulFastRequest 是一个类似于Postman的IDEA插件。它是一个强大的restfulapi工具包插件，可以根据已有的方法帮助您快速、自动生成url和params。RestfulFastRequest=API调试工具+API管理工具+API搜索工具。它有一个漂亮的界面来完成请求、检查服务器响应、存储你的api请求和导出api请求。插件帮助你在IDEA界面内更快更高效得调试你的API。最新域名：api-buddy.cnRestfulFastRequest为简化API调试而生，3秒调完Spring接口不是梦，所以少年，赶紧上号吧RestfulFastRequest为简化A

​ github:  https://github.com/Nota-NetsPresso/BK-SDM​一、Installation(下载代码-装环境)condacreate-nbk-sdmpython=3.8condaactivatebk-sdmgitclonehttps://github.com/Nota-NetsPresso/BK-SDM.gitcdBK-SDMpipinstall-rrequirements.txtNoteonthetorchversionswe'veusedtorch1.13.1forMS-COCOevaluation&DreamBoothfinetuningona