1.背景介绍在过去的几年里，计算机视觉技术取得了巨大的进步，这主要归功于深度学习技术的蓬勃发展。深度学习技术为计算机视觉提供了强大的表示和学习能力，使得许多复杂的计算机视觉任务变得可行。然而，随着数据规模和任务复杂性的增加，深度学习模型的复杂性也随之增加，这导致了训练时间的长度和计算资源的需求的增加。此外，深度学习模型的黑盒性使得模型的解释性和可解释性变得困难。为了解决这些问题，人工智能科学家和计算机视觉研究人员开始关注基于动作和评价的学习方法，这些方法被称为Actor-Critic算法。Actor-Critic算法是一种基于动作的深度学习算法，它结合了策略梯度(PolicyGradient)
前言StereoVisual-InertialOdometryWithOnlineInitializationandExtrinsicSelf-Calibration这篇论文是2023年TIM上的一篇文章，主要是针对双目视觉惯性里程计的初始化问题，实现了一个除了估计IMU偏置，速度，重力，IMU-相机外参和平移比例因子的初始值等参数，同时还可以估计外参的初始化系统。一、问题背景视觉和IMU互补。不精确的外参标定和长时间运动外参的微小变化会影响双目VIO的准确性。可靠的离线外参标定方法需要固定的视觉标记和理想的仪器套件运动。此外，VIO的性能高度依赖于精确的初始化，这个过程估计加速度计和陀螺仪的
在iPhoneXS(使用iOS12.1.2和Xcode10.1)上运行ARKit时，我在运行视觉代码以检测面部边界时遇到错误和崩溃/挂起。我遇到的错误是:2019-01-0403:03:03.155867-0800ARKitVisionDemo[12969:3307770]Executionofthecommandbufferwasabortedduetoanerrorduringexecution.CausedGPUTimeoutError(IOAFcode2)2019-01-0403:03:03.155786-0800ARKitVisionDemo[12969:3307850]Ex
很长一段时间以来，我一直在修补这个问题，但由于我是Swift的新手，所以我很挣扎。我试图在相机的实时馈送中检测一个矩形(最终目标是检测何时看到纵横字谜)，但包含的代码什么也没发现。我正在控制台中寻找“检测到矩形”字符串，但看起来该代码从未到达。谁能明白为什么？这是我的ViewController代码:非常感谢。@IBOutletvarcameraView:UIView!varrootLayer:CALayer!=nilprivatelazyvarcaptureSession:AVCaptureSession={letsession=AVCaptureSession()session.s
KhanA,RaufZ,KhanAR,etal.ARecentSurveyofVisionTransformersforMedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2312.00634,2023.【论文概述】本文是关于医学图像分割中视觉变换器（VisionTransformers，ViTs）的最新综述。文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CNNs）结合形成的混合视觉Transformers（HybridVisionTransformers，HVTs）在医学图像分割方面的最新进展。文中讨论了这些技术如何通过模拟图像中的长距离关系来提高诊断、
高效的记忆视觉transformer与级联的群体注意摘要。视觉transformer由于其高模型能力而取得了巨大的成功。然而，它们卓越的性能伴随着沉重的计算成本，这使得它们不适合实时应用。在这篇论文中，我们提出了一个高速视觉transformer家族，名为EfficientViT。我们发现现有的transformer模型的速度通常受到内存低效操作的限制，特别是在MHSA中的张量重塑和单元函数。因此，我们设计了一种具有三明治布局的新构建块，即在高效FFN层之间使用单个内存绑定的MHSA，从而提高了内存效率，同时增强了信道通信。此外，我们发现注意图在头部之间具有很高的相似性，从而导致计算冗余。为了
Khan,S.,Naseer,M.,Hayat,M.,Zamir,S.W.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).TransformersinVision:ASurvey.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2101.01169Transformer综述摘要Transformer模型在自然语言任务上取得的惊人成果引起了视觉社区对研究它们在计算机视觉问题中的应用的兴趣。在它们显著的优势中，Transformer使得能够对输入序列元素之间的长依赖关系进行建模，并支持对序列的并行处理，相比之下循环网络（如长短时记忆网络LSTM）需要更多的设
Müller-FranzesG,Müller-FranzesF,HuckL,etal.FibroglandularTissueSegmentationinBreastMRIusingVisionTransformers–Amulti-institutionalevaluation[J].arXivpreprintarXiv:2304.08972,2023.【代码开放】本文创新点一般，只做简单总结【论文概述】本文介绍了一项关于乳房MRI中纤维腺体组织分割的研究，主要内容是开发并评估了一种基于变压器架构的神经网络模型（TraBS），用于多机构MRI数据中的乳房分割。这项研究显示，TraBS模型在内
VisionOS是苹果最新空间计算设备VisionPro的操作系统。Unity开发人员可以利用现有的3D场景以及为visionOS构建游戏或应用程序的资产。有关visionOS的更多信息，请参阅Apple的visionOS概述。visionOS提供了几种不同的显示应用程序的模式：Windows、Volumes或Spaces。用户可以使用Windows呈现2D或3D内容（没有立体声），或使用Volumes呈现3D内容和对象。使用Volumes，用户可以灵活地从任何角度浏览和交互3D内容。根据应用类型，visionOS应用程序可以在共享空间或完整空间中运行。共享空间是一个类似于个人电脑桌面的多任务
随着VisionPro量产时间的临近，VR概念再次映入人们的视野，业内“炒作VR”的浪潮，似乎也有了重新抬头的迹象。不过，从苹果公司这样真正具备实力的玩家表态来看，VR概念早已经过时了，至少它并不能够涵盖苹果对于混合现实的产品诉求和价值观。在苹果看来，“元宇宙”这种全浸式的数字空间，并不能创造用于逃避现实的虚拟世界。VisionPro就是这一观点的最好证明，该头显专为短时间的游戏、内容消费和通信而设计开发。用户可以通过VisionPro看电影、浏览相册、玩游戏，通过虚拟形象与朋友视频聊天，同时保持与现实世界的联系，这才是VisionPro想要传递出的观念。VisionPro，苹果的新标杆据市场
