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图像背景估计权威发布_图片大全(2024年11月精准访谈)

内容来源：百业图库所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

图像背景估计

【技术向】从多模态大模型迁移到自动驾驶我们从Waymo最近发布的一篇论文EMMA入手网页链接（非常早期，不代表实际量产方向）简单来说，这个工作将Gemini模型迁移到了自动驾驶系统上。 - EMMA建立在Gemini模型之上，接受摄像头图像和纯文本形式的非视觉输入，如高级驾驶命令和历史背景。 - 通过将驾驶任务重新构想为视觉问题回答（VQA）问题，EMMA利用了Gemini的预训练能力，同时保留了其丰富的世界知识。 - EMMA在微调后能够生成各种驾驶输出，如运动规划的未来轨迹、感知对象、道路图元素和场景语义。这篇论文其实与之前理想汽车发布的DriveVLM 双系统有点像，只不过，这篇论文更进一步，将两个系统融合为同一个系统，直接在单个大型神经网络中输出了3D对象检测、道路图估计和场景理解，还有最后的运动规划结果（图一）。这其实也符合技术趋势，在理想汽车双系统发布时，其实在选择某个系统的输出时，应该还需要一个判别结果作为选择依据。这个判别可能是规则的，也可能是另一个网络任务。 EMMA就是将这个两个任务融合，更加激进。从一些学界公认的Benchmark看，EMMA 取得了不错的成果，但是对比起来看，这么巨大的参数量的迁移结果，并不比DriveVLM 有飞跃的提升（图二）。最后这篇论文提出了非常有意思的一个疑问，因为Gemini 在训练时只有video和Text 的数据，没有3d信息（lidar，radar），能力迁移会有很多问题，所以即使waymo是一家L4 公司，他们也没有在设计任务时将Lidar 考虑进去。这与我上次在聊小鹏去激光雷达的逻辑很像。如果我们相信需要大规模的其他领域的知识来训练系统，我们怎么才能确定，在Scaling Law 基础下，Lidar 是有效的呢？因为没有大量其他领域的lidar数据，我们似乎失去了一次机会。单纯靠驾驶场景的lidar video 数据进行迁移，应该是不够的。「汽场全开」「微博新知」

德州之旅：历史迷踪𐟐 历史的真相，就像一个谜团，过去了的事情只能依靠我们的想象和推断。即使是昨天发生的事情，今天回想起来也可能与事实有所出入，更不用说那些百年甚至千年前的事情了。后人只能依靠文字记录和实物证据来推测历史，这两者必须相互印证。没有实物证明的文字记录会变成传说，没有文字记载的实物证据则难以找到其历史背景和上下文。我们所看到的一切，无论是文字、图像还是实物，背后都经过了无数考古学家的研究和整理。博物馆中的展品繁多，只能走马观花。可能有的展品，这辈子只能看到一次。但即使如此，能跨越时间和空间与这些展品相见，也是一件令人惊叹的事情。不知为何，德州似乎有很多关于蛇的元素。人类一直都在寻找外星文明，但其实我们自己发现新大陆的历史就告诉我们，只要一方的实力远超过另一方，结果并不会是平等的交流，而只能是杀戮、征服和奴役。真正的平等必须建立在双方实力相当的基础之上，否则结果不会美好。今天是工作日，而且看的是最后一场电影。估计这部纪录片已经播放过很多次了。在这个巨大的IMAX影院里，几乎是一个人看电影，就像包场一样。这部电影并没有字幕。其实并不特别喜欢看3D电影，看完后总会觉得有些眼花。每次看到跨越地质年代的纪录片，都会深深感叹，时间真是这个世界上最伟大的力量。人类文明，不论是内部还是外部的积累，都显得十分浅薄。即便以千年为单位计算的时间，相比以百万年为单位的地质年代，也显得微不足道。然而，另一方面，人类几千年的积累却能与其他生物几百万年的积累相媲美，仿佛人类和其他生物存在于不同的维度。这让更深切地感到，人类并非这个星球的原住民，反而更像是被其他文明撒向地球的种子。发现几乎所有的州的历史博物馆都会提到19世纪的火车，足见火车的发明对美国这个国家的巨大影响。在Phoenix看到了标有"Santa Fe"的火车，在Austin又看到了“Santa Fe”的火车。看来，当年的Santa Fe似乎是重要的交通枢纽。 17点离开了历史博物馆。欧美的年轻人大多身材令人艳羡，但是随着年龄的增长，身材走样的程度似乎把亚洲人更明显。博物馆的地理位置极佳，基本上就位于University of Texas Austin的校区内。只需步行几分钟就能抵达学校的主校区。学校钟楼的钟声不时响起。学校内有一条非常长的直径。

AIGC算法实习生招募，远程实习机会！ 𐟎“ 招募背景：我们正在寻找对AIGC算法有浓厚兴趣的实习生，特别是那些具备工程实践能力和强大代码基础的人才。我们希望你能在AI产品的实际应用中发挥你的才华。 𐟑袀𐟎“ 理想人选：计算机、人工智能、数学等相关专业的研究生及以上学历；在Pose估计、3D生成、2D图像生成或视频生成方面有经验者优先；熟悉扩散模型、GAN、ControlNet、LoRA、NeRF等生成模型；【重点】具备强大的代码能力，熟练掌握Python和Pytorch，能够快速编写深度学习脚本；有AIGC方向的高质量论文发表经验者优先。 𐟒𜠥𙠧揥ˆ鯼š 你将获得丰富的算力资源，确保独享8卡；有机会参与项目开发，并获得在国际顶级AI会议上发表论文的机会，由专业博士带教，有望发表CCF A类论文；深入了解AI产品落地的全流程，提升你的代码能力；实习薪资优厚，最低400元/天，具体面议。 𐟌Ÿ 加入我们，你将获得：良好的工作环境和资源支持；与顶尖科研团队共事的机会；在AI领域积累宝贵的经验。

#春日数码研究所# #spaceweather天文酷图# #天文酷图# 【62P/土钦山彗星 20241127020046】由 Johnny Barton 于 2024 年 1 月 7 日在德克萨斯州罗宾逊拍摄【拍摄参数】所用相机：不可用不可用曝光时间：不可用光圈：不可用 ISO：不可用拍摄日期：不可用【详细说明】 62P/Tsuchinshan 在狮子座尾部附近仍然相当明亮。估计亮度在 7-8 级之间。10 点钟方向的尾部较暗。此图像为 3x60 秒。佳能 T4i @6400 iso，配备 12.5 英寸牛顿。来源：Spaceweather 版权：Johnny Barton 翻译：baidu* *：此为机器翻译且未人工审核，可能有不通顺的地方。【相关知识】天文学是一门研究天体和天文现象的自然科学。它使用数学、物理和化学来解释它们的起源和演化。天文学的研究对象包括：行星、卫星、恒星、星云、星系和彗星等天体，以及超新星爆炸、伽马射线暴、类星体、耀变体、脉冲星和宇宙微波背景辐射等天文现象。更通俗地说，天文学研究起源于地球大气层之外的一切事物。宇宙学是天文学的一个分支，从整体上研究宇宙。发布时间：2024年11月27日02时00分58秒#百度初秋打卡挑战赛#

深度学习造模型，你一定要看这个！ 𐟎ƒŒ景介绍：最近，我指导了一些小朋友完成人脸关键点检测、图像分割和语音识别的毕业设计论文。 𐟚— 结构组成： 𐟔𙠨𗨩˜𖦮𕩃襈†瓶颈变换器模块：这个模块利用多头自注意力来捕获全局空间关系，并验证其在隐性依赖中的含义。 𐟔𙠨璥𚦥ˆ†类预测分支：这个分支专门用于检测无人机图像中任意方向的车辆。 𐟔𙠩Ω𕋥䴧𝑧𛜤𘎨‡ꩀ‚应空间特征融合块：这两个模块相结合，进一步改进了多尺度特征图，自适应空间特征融合块能够适应预测不确定性的空间变化。 𐟓Œ 紧凑、轻巧的结构：这个模型结构紧凑且轻巧，特别适用于几何结构和不确定性估计。无论是在不确定的背景、不同的分辨率还是光照条件下，都能有效地检测任意方向的车辆。 𐟌Ÿ 总结：这个深度学习模型提供了一个轻量级的解决方案，适用于各种复杂的检测需求。通过多头自注意力、角度分类预测分支以及自适应空间特征融合块等模块，可以有效地捕获全局空间关系，并适应不同条件下的车辆检测。

【新型高光谱异常检测方法可有效抑制背景检出异常】西安电子科技大学：近日，西安电子科技大学物理学院周慧鑫教授团队针对现有基于重建背景的深度学习网络复杂且参数较多而运行效率低的问题，提出了一种基于残差学习和背景估计的轻量级卷积神经网络（CNN）。相关研究成果发表在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation上。高光谱图像（HSI）因具备丰富的光谱分辨率特性，在遥感、环境监测、精细农业等领域得到了广泛的应用。其中高光谱异常检测作为一种无监督的目标检测任务，在无目标光谱先验知识的条件下，可实现高光谱数据中的目标预定位，因而具有很强的实际应用价值。与高光谱异常检测传统方法不同，该检测方法转变了网络的学习任务，直接学习异常特征而非重建背景特征，并引入非中心卷积结构与联合损失，有效地降低了网络参数，同时提高了检测推理的效率，进而实现了在有限参数量下，可有效地抑制背景并检出异常，获得了先进的异常检测性能，并为算法的转化应用奠定了良好的基础。

一一幅高清渲染的中景电影画面，展示了一位美丽的东方女士正在梳理她那美丽、顺滑、闪亮的红发。头发上装饰着几只彩色的蝴蝶和花朵。这幅图像呈现出一种快乐、飘逸、宁静、生动的氛围，色调饱和。背景是一间优雅的房间。

背景图像大放送，一片美丽的梅花𐟌𘊥“‡哦，来看看这组绝美的梅花背景图像吧~𐟌𘢜蠦𘀥𜠩ƒ𝥃是从古风画卷中走出来的一样，简直美到窒息！你们喜欢这种风格吗？快来告诉我吧~𐟒–

人工智能与图像文化：从解构到重建 𐟎蠦–‡章概述人工智能的发展及其在视觉艺术领域的成就。在人工智能背景下，图像文化创作主体的变化带来的问题：情感失位和审美思维缺失。从情感量化和审美风格重建的角度探讨如何在人工智能背景下进行图像创作。 𐟔 主要观点人工智能的发展使得智能机器能够脱离人类操控，自主创作图像。这一变化撼动了人类在艺术创作中的主体地位。然而，人工智能创作的图像在情感和审美思维方面存在缺失。为了解决这些问题，需要在“感情计算”上对艺术标准和风格进行重组。从审美层面来看，人工智能图像创作的创新是在艺术范围内对艺术标准和风格的重组。本文以图像文化为切入点，对人工智能进行审美层面的探讨，以期深入了解人类思维与情感。无论科技如何演变，人工智能始终以人为本，研究人类思维，模拟人类行为并更好地为人类服务。

便捷背景图像，简洁草丛图案𐟌🊦ƒ𓨦给你的设备换个清新简约的背景吗？来看看这些便捷的草丛图案吧~𐟌𑠧𔁧š„设计，不仅能让你的屏幕焕发新生，还能给你带来一丝自然的气息。快来试试，给你的设备换个新衣裳吧！𐟘‰ 你喜欢这些草丛图案吗？留言告诉我哦~

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