团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览 前言 高保真3D头部重建在许多场景中都有广泛的应用，例如AR/VR、医疗、电影制作等。尽管大量的工作已经使用LightStage等专业硬件实现了出色的重建效果，从单一或稀疏视角的单目图像估计高精细的面部模型仍然是一个具有挑战性的任务。本文中，我们将介绍来自达摩院的CVPR2023最新的头部重建论文，该工作在单图头部重建榜单REALY上取得正脸、侧脸双榜第一，并在其他多个数据集中取得了SOTA的效果。一、论文&代码论文题目：AHierarchicalRepresentationNetworkforAccurateandDetailedF
编者按：SEAL是由达摩院机器智能技术打造的算法研发平台，为AI业务提供研发集成、组件市场、项目编排能力，帮助应用轻量化、标准化输出。SEAL+龙蜥操作系统（以下简称为“AnolisOS”）的结合，将会为用户带来什么样的体验？除了私有化交付，SEAL平台和AnolisOS的合作还可以应用于哪些领域？本文将带大家一一了解：SEAL为用户提供人工智能组件市场SEAL平台是达摩院的一款面向私有化场景的研发集成平台。SEAL平台的推出，为AI业务在私有化场景中的应用提供了更加丰富的技术支持。作为达摩院的一站式研发集成平台，SEAL平台集成了多个关键技术能力，包括模型服务、模型优化、模型交付等方面，支持
论文&代码论文链接：[arxiv]代码&应用：开源代码：[githubcode]开源应用：[modelscope]背景介绍传统视频目标检测（VideoObjectDetection,VOD）任务以一段视频作为输入，利用视频的时序信息进行目标检测，并最终输出每一帧视频帧的检测结果。其相比图像目标检测（ImageObjectDetection,IOD）任务，优势在于能够利用视频的时序信息，对运动模糊、图像失焦、遮挡、物体姿态变化等困难的场景具有更强的鲁棒性。然而，传统的VOD和IOD都是离线（offline）的检测，即仅考虑算法的检测精度，未考虑算法的延时。为了更加贴近现实场景，ECCV2020论
论文&代码论文链接：[arxiv]代码&应用：开源代码：[githubcode]开源应用：[modelscope]背景介绍视频目标跟踪（VideoObjectTracking,VOT）任务以一段视频和第一帧中待跟踪目标的位置信息（矩形框）作为输入，在后续视频帧中预测该跟踪目标的精确位置。该任务对跟踪目标的类别没有限制，目的在于跟踪感兴趣的目标实例。该算法在学术界和工业界都是非常重要的一个研究课题，在自动驾驶、人机交互、视频监控领域都有广泛应用。由于输入视频的多样性，目标跟踪算法需要适应诸如尺度变化、形状变化、光照变化、遮挡等诸多挑战。特别是在待跟踪目标外观变化剧烈、周围存在相似物体干扰的情况下
团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景近10年来，深度学习技术得到了长足进步，在图像增强领域取得了显著的成果，尤其是以GAN为代表的生成式模型在图像复原、老片修复，图像超分辨率等方面大放异彩。图像超分辨率是视频增强方面，用于提升画质的典型应用。生成对抗网络GAN使得在图像分辨率增加的同时，保持细节特征，补充生成真实的纹理，其中应用广泛的工作是Real-ESRGAN。不过随着扩散模型DiffusionModel在理论和实践中的有效性得到越来越多的验证，在大数据、大模型的加持下，多模态学习发展如火如荼，促成了当今AIGC的火爆。同时以此为基础的视觉增强底层任务，也带来了一些突破性成果
团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景近10年来，深度学习技术得到了长足进步，在图像增强领域取得了显著的成果，尤其是以GAN为代表的生成式模型在图像复原、老片修复，图像超分辨率等方面大放异彩。图像超分辨率是视频增强方面，用于提升画质的典型应用。生成对抗网络GAN使得在图像分辨率增加的同时，保持细节特征，补充生成真实的纹理，其中应用广泛的工作是Real-ESRGAN。不过随着扩散模型DiffusionModel在理论和实践中的有效性得到越来越多的验证，在大数据、大模型的加持下，多模态学习发展如火如荼，促成了当今AIGC的火爆。同时以此为基础的视觉增强底层任务，也带来了一些突破性成果
2022点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式获取代码｜关注并回复“onnx部署”01概述ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架了= =，但这并不能否认ONNXRuntime是一款非常优秀的推理框架（微软出品，必属精品）。而且由于其自
在2021云栖大会智物智造峰会上，阿里云智能IoT事业部总经理王晓冬宣布将全力投入“智物智造”战略，助力更高效的硬件智能化和生产数字化。王晓冬表示，力争三年内通过“智物智造”的产品技术和生态，赋能10亿智能设备，改造10万家数字工厂。现在，阿里云IoT将数亿台物联网设备接入经验，集合阿里云、达摩院、平头哥相关技术，沉淀为HaaS云端一体物联网开发框架，赋能全球物联网开发者。从物联网概念提出到现在，大多数开发者都是从0开始做产品、项目，这些技术沉淀和积累都没有形成框架，共享给全社会使用。而很多其他领域，比如前端领域就大不相同，有非常多优秀的开发框架：React、Vue、Angular，它们在中国
团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景 图像上色（ImageColorization）顾名思义，是指对黑白图像添加色彩，使其变成彩色图像。更具体的说，我们常见的彩色图像通常是三通道图像，而黑白图像只有一个灰度通道，因此，图像上色旨在利用单一灰度通道恢复图像的两个彩色通道。随着摄影技术的演进，彩色照片在现在已经非常普及，但仍然有大量历史黑白照片遗留。图像上色可以对这些宝贵的旧时代遗产进行修复，令老照片重获新生。 我们使用真实历史黑白老照片作为输入，经过上色模型处理，最终可以得到观感惊艳的彩色照片！原图来自：1945.“Abandonedbo
🥑WelcometoAedream同学'sblog!🥑文章目录报名测试实际体验效果阿里云作为数一数二的全球云平台，阿里的大语言模型通义千问还是值得期待的，凭借强大的算力支持还是有机会赶上人工智能发展浪潮。早前阿里巴巴达摩院关于人工智能机器人的研讨信息引起不少关注，当时达摩院也对比测试百度的文心一言。现在阿里巴巴自己的人工智能机器人也上线开测，正式名称为通义千问，由阿里巴巴达摩院研发放在阿里云。从测试信息来看通义千问的训练数据截止至2023年2月，可以联网查询信息例如直接提供网页摘要和翻译等。但也出现一些不太靠谱的问题，比如明明可以联网但你要是问某个地区的天气，通义千问会说没法查询天气。报名测试
