摘要 在图像数量庞大、人们无法快速检索所需信息的当今世界,我们迫切需要一种更加简便、人性化的图像理解方式,图像字幕应运而生。图像字幕,顾名思义,就是通过分析理解图像信息,生成特定图像的自然语言描述,近年来被广泛应用于图文交叉研究、婴幼儿教育、弱势群体帮扶以及产业界的青睐,产生了许多优秀的研究成果。目前对图像字幕的评价基本基于BLUE、CIDEr等客观评价指标,容易导致生成的字幕无法接近人类语言表达,而GAN思想的引入使得我们能够采用对抗训练这种新的方法来对生成的字幕进行评价,评价模块更加自然、全面。考虑到对图像逼真度的要求,本课题提出了一种基于GAN的图像描述。引入Attention机制来提高图像保真度,使得生成的字幕更加准确,更接近人类的语言表达。
注释 ● 于 2016 年签署 ● 为共享军事后勤提供了框架,例如为通过印度/美国设施过境的船舶或飞机加油和补给物资。 COMCASA(通信安全协议): ● 于 2018 年签署 ● 这使美国能够向印度提供其专有的加密通信设备和系统,从而实现双方高级军事领导人之间的安全和平时和战时通信。 2020 年签署的基本交流合作协议(BECA): ● BECA 将帮助印度实时获取美国地理空间情报,从而提高导弹和武装无人机等自动化系统和武器的准确性。 ● 通过共享地图和卫星图像信息,它将帮助印度获取地形和航空数据以及有助于导航和定位的先进产品 4. 支持企业家转型和技能提升 (SETU) 支持企业家转型和技能提升 (SETU) 将把印度的初创企业与美国的投资者、导师和领导者联系起来。 • SETU 旨在打破愿意投资创业的美国导师与印度朝阳初创企业之间的地理障碍。
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中,通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是,现有方法通常一次处理一个图像,未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制,我们提出了一种称为序列提示变压器(SPT)的新方法,该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分:(1)序列提示变压器(SPT),用于从图像,点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。(2)TOP-K提示选择(TPS)选择SPT的精确提示,以进一步增强分割效果。此外,我们创建ADE20K-SEQ基准测试,以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法,并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉,交互式图像分割
双眼立体视觉依赖于两个半球视网膜之间的成像差异,这对于在三维环境中获取图像信息至关重要。因此,与生物眼的结构和功能相似性的视网膜形态电子始终非常需要发展立体视觉感知系统。在这项工作中,开发了基于Ag-Tio 2纳米簇/藻酸钠纤维的半球光电磁带阵列,以实现双眼立体视觉。由等离子热效应引起的全光调制和Ag-Tio 2纳米群体中的光激发,以实现像素内图像传感和存储。广泛的视野(FOV)和空间角度检测是由于设备的排列和半球形几何形状的入射角依赖性特征而在实验上证明的。此外,通过构造两个视网膜形态的恢复阵列,已经实现了基于双眼差异的深度感知和运动检测。这项工作中证明的结果提供了一种有希望的策略,以开发全面控制的回忆录,并促进具有传感器内架构的双眼视觉系统的未来发展。
Visakhapatnam,Andhra Pradesh,印度摘要中,在这个世界上,数字照片保护至关重要,本文通过结合使用Triple DES Encryption和HMAC完整性验证,为屏蔽照片提供了坚固的答案。该提出的技术通过结合了一个经过验证的对称键块密码来加强图像信息,从而引入了多层安全范式。Triple Des补充了加密电力,克服了传统加密策略中发现的障碍。此外,采用HMAC(基于哈希的总消息身份验证代码)来确保确保完整性和身份验证。拟议的项目通过将照片分为块来启动,每个块使用3DES算法经历了三倍的加密系统。这种三层方法增强了照片对蛮力攻击和加密脆弱性的弹性。3DE的使用及其安全的安全文件为保护虚拟的机密性和完整性提供了坚固的基础。该合资企业为照片安全性,利用三重加密和HMAC身份验证引入了单一的技术。通过这种双层保护加固照片,提出的方法为虚拟图像安全领域内的主要苛刻情况提供了一种全面的方法。关键字:图像安全性,三重加密,HMAC验证,数据完整性,密码学,网络安全,视觉数据保护,加密方法,安全范式,数字图像加固。2。在一代人中进行了简介,在其中数字隐私和安全性至关重要的是,强大的加密机制以屏蔽敏感事实的强大加密机制从未如此重要。易于自动图像加密和解密设备是一种基于Python的软件,旨在为客户提供可靠的加密和解密快照的方式,同时确保事实的完整性和机密性。挑战可容纳两个主要功能:照片加密和图像解密。通过使用TKINTER构建的人 - 令人愉悦的图形接口,用户可以使用Triple DES(3DES)加密无缝地加密照片,这是一种以强大的保护功能而识别的对称键块密码。此外,该软件还采用基于哈希的消息身份验证代码(HMAC)来肯定加密图像的完整性,包括额外的安全层来篡改。1。照片加密:用户可以挑选照片文件并指定加密键,启动加密过程。实用程序利用DES3加密算法转换图像信息,以确保具有合适解密密钥的最有效的法律事件可以使得进入原始内容的权利。HMAC验证:为了防止未经授权的更改加密照片,小工具为每张加密图片生成了HMAC。此HMAC用作数字签名,允许
合作伙伴:日本先进成像协会委员会数字媒体协会日本制作设计师协会相机与成像产品协会数字标牌联盟 IPTV 论坛日本日本广告内容协会日本视听制作人协会日本照明工程师和设计师协会日本专业录音室协会日本录音工程师协会日本视频通信协会日本音频协会日本有线电信协会日本有线电视工程协会日本电影制作标准协会日本后期制作协会日本卫星广播协会日本舞台音响业务合作社日本视觉产业协会日本电影摄影师协会 JSL 日本电影电视工程协会多屏幕广播研究小组全国地区视觉产业协会委员会国家戏剧电视照明工业合作社日本投影映射协会 无线电工程和电子协会 特定无线麦克风用户联合会 日本舞台音响协会 最新技术表现协会 日本动画协会 日本图像信息和电视工程师协会 日本戏剧和娱乐技术协会 3D 联盟 超现实通信论坛 视觉产业促进组织
最近,生成式机器学习模型的输出质量得到了一定程度的提高,开辟了新的使用途径。这种质量的提高导致了商业生成平台的出现,用户可以在其中创建任意的文本和图像提示,以便快速生成大量图像。这些图像有时用作完成的创意结果,有时用作进一步手动编辑或设计构思的基础。从手动草图到图像编辑器和 3D 渲染,各种传统的可视化方法每天都在建筑设计中使用。建筑师很快就对生成方法产生了兴趣,正如 AEC 杂志 (2022) 的特别版所反映的那样。这项新技术在公众中得到了广泛讨论,从其具体用例到其开发方式的伦理以及它将带来哪些变化。在本文中,我们希望利用 Midjourney 平台的开放性以定量方式分析当前的建筑用例和功能。我们通过多种方法分析了 5800 万个查询,包括 word2vec 等 NLP 方法。我们考虑了这些模型背后的相关技术部分,并将研究它们如何使现在和将来的建筑师受益。图像生成模型的当前技术基础是所谓的扩散方法。Sohl-Dickstein 等人(2015 年)首次引入了正向扩散,它会逐步破坏图像中的结构化信息,而反向扩散则试图重新生成丢失的信息。然而,由于原始图像信息已被破坏,反向扩散至少部分起作用
摘要。土木工程包括需要三维 (3D) 信息的广泛应用。随着 LiDAR(光检测和测距)技术的出现,以成本和时间有效的方式准确获取 3D 地形信息变得越来越流行。本文通过三个案例研究展示了机载 LiDAR 数据的作用和应用,包括高速公路、输电线和水电大坝开发项目。在第一个案例研究中,高速公路路线在初始设计阶段后发生了很大变化。LiDAR 数据能够快速进行重新调整测量,从而可以迅速更改设计。在下一个案例研究中,对传统的输电线路线设计与使用带有 LiDAR 数据的 PLS-CADD 的设计进行了比较。与传统方法相比,利用 PLS-CADD 中的 LiDAR 数据,输电线工程师可以有效、高效地模拟几种路线方案的建设成本。最后一个案例研究使用 LiDAR 获取拟建大坝所需的信息。使用 LiDAR 数据可以最大限度地提高拓扑精度和体积测量,同时最大限度地减少测量时间和成本。此外,利用多时相 LiDAR 数据可以揭示地形变化等有价值的信息。LiDAR 勘测技术已被证明是从地表捕获精确数据的最佳方法,可提供最大密度的地形和数字图像信息
摘要 香港特别行政区政府地政总署测绘处负责提供香港特别行政区的地图和航空照片。数字正射影像来自航空照片,其中已纠正由地势和相机倾斜引起的图像位移。数字正射影像保留了原始航空照片的图像信息,并且具有统一的比例。首个全港性数码正射影像DOP10000系列于2002年推出,服务公营及私营机构,其地面取样距离(GSD)为1米,取自20,000英尺飞行高度的航空照片。数码正射影像DOP5000系列于2003年推出,其地面取样距离(GSD)为0.5米,取自8,000英尺飞行高度的航空照片,作为DOP10000系列的改良版本。其影像质素及产品应用范围均有进一步提升。数码正射影像DOP5000系列现正广泛应用於香港特区政府20多个政策局/部门。目前,该系列亦已纳入香港特别行政区政府地政总署的网上地理空间信息中心(GIH),供政府用户使用。DOP5000系列已广泛用于大型公共发展项目的三维可视化,增强香港指南、正射影像图和地籍图背景等地图产品。它还充当地理信息系统的图像层。预计数字正射影像将进一步用于土地管理工作、工程开发、环境监测和记录保存。当地限制和环境因素对数字正射影像系列的制作构成挑战。必须安排适当的生产流程来克服困难。
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用,因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品,从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分,但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来,视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复,这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中,一种常见的做法是根据预先训练的模型,使用电子商务数据进一步微调模型。但是,性能是最佳的,因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中,我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding,以应对这些挑战(Query-Life)。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面,它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外,我们设计了Genfilt,它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本,并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明,查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估,以验证查询寿命内每个模块的效率。此外,查询生活已在Miravia搜索1