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一种快速低功耗多传感器 3D 场景框架...
摘要。我们提出了一个计算框架，它结合了深度和颜色（纹理）模态来进行 3D 场景重建。场景深度由采用飞行时间原理的低功率光子混合装置 (PMD) 捕获，而颜色（2D）数据则由高分辨率 RGB 传感器捕获。这种 3D 捕获设置有助于 3D 人脸识别任务，更具体地说，有助于深度引导图像分割、3D 人脸重建、姿势修改和规范化，这些都是特征提取和识别之前的重要预处理步骤。两种捕获的模态具有不同的空间分辨率，需要对齐和融合，以形成所谓的视图加深度或 RGB-Z 3D 场景表示。我们特别讨论了系统的低功耗操作模式，其中深度数据看起来非常嘈杂，需要在与颜色数据融合之前进行有效去噪。我们建议使用非局部均值 (NLM) 去噪方法的修改，该方法在我们的框架中对复值数据进行操作，从而提供针对低光捕获条件的一定稳健性和对场景内容的自适应性。在我们的方法中，我们对范围点云数据实施双边滤波器，确保数据融合步骤的非常好的起点。后者基于迭代理查森方法，该方法用于使用来自颜色数据的结构信息对深度数据进行有效的非均匀到均匀重采样。我们展示了基于 GPU 的框架的实时实现，可产生适合面部规范化和识别的高质量 3D 场景重建。关键词：ToF、2D/3D、深度、融合、去噪、NLM、面部、ICP
主题：检察官应该去犯罪现场吗？
在 2024 年冬季爱达荷州检察官协会会议上，一位名叫 Jim Dickinson 的经验丰富的职业检察官就访问犯罪现场的道德问题发表了演讲。他教导说，当检察官在正式对嫌疑人提出指控之前访问犯罪现场时，就会出现起诉前的道德问题。这一行动可能会损害检察官在案件中的客观性和公正性。检察官在提出指控之前参与调查过程，可能会被视为有偏见或偏见，这可能会破坏公众对法律程序公正性的信心。此外，访问犯罪现场可能会让人觉得不当或有利益冲突，尤其是如果检察官的存在影响了调查的方向或提出指控的决定。因此，检察官在考虑是否在提出指控之前访问犯罪现场时，必须谨慎行事并遵守道德准则，以避免出现任何不当或偏见。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
DVB场景 - 第65期 - 2025年3月
在2020年1月担任这个角色后，似乎是一个适当的时刻，可以反思我过去五年中学到的东西。第一个（五个，自然！）我了解到的是，很难就真正的共识达成共识。DVB对这一基本原则的承诺有时会导致在与我们行业的需求保持同步方面遇到困难。我们会不时听到包括我自己的挫败感，但我相信DVB能够使正确的行业领导者团结起来，尤其是从竞争公司到共同目标。成功在于，尽管单个公司的利益可能有所不同，但能够遵守这些目标。这仍然是可能的，幸运的是仍然发生。第二。就像雪球一样，创新可以促使进一步的创新。虽然我以前在DVB成员公司中的角色经常与创新有着深远的联系，但我也许并没有期望在发展组织中看到这么多创新。对我来说很明显，由于标准的发展而产生的创新与与专有技术相关的创新一样重要，后者通常是在前者建立的。创建标准也可能是创新的有效引擎，正如我在过去五年中在多个领域所见过的那样。插图可能是DVB-I服务发现功能中的智能集成到DVB本机IP（DVB-NIP）交付解决方案中，从而产生了良好的，进化和一致的媒体交付生态系统。三，不会有任何DVB-T3，S3或SX 3。该领域的几个玩家已经将他们的产品依靠，并添加了自己的不同功能。这不仅是因为天空不是极限（香农教授为我们定义了），而且最重要的是，今天我们的行业挑战已从带宽问题转移到内容发现。因此，我们的“ DVB-I服务发现”
布局免费场景图到图像发电
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣，同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而，视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM，从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此，我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外，我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起，以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中，对象嵌入提供了图像的粗糙结构，图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly，我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明，我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
自主驾驶中场景流网络的解码器
摘要 - 场景流估计通过预测场景中的点运动来确定场景的3D运动场，尤其是在自主驾驶中的帮助任务时。许多具有大规模点云的网络作为输入使用Voxelization来创建用于实时运行的伪图像。但是，体素化过程通常会导致特定点特征的丧失。这引起了为场景流任务恢复这些功能的挑战。我们的论文引入了Deflow，该文件可以从基于体素的特征过渡到使用门控复发单元（GRU）改进的点特征。为了进一步增强场景流量估计的性能，我们制定了一种新颖的损失函数，以解释静态点和动态点之间的数据不平衡。对Argoverse 2场景流量任务的评估表明，Deflow在大规模点云数据上取得了最新的结果，表明我们的网络与其他网络相比具有更好的性能和效率。该代码在https://github.com/kth-rpl/deflow上进行开源。
高保真电光空间域意识场景模拟器
航空航天已经开发了高保真的太空领域意识（SDA）场景模拟器，为基于地面和空间的电光传感器提供现实的太空监视场景，以在从概念开发到操作到操作以及评估任务数据处理Algorithm和其他数据Pipeelines的所有阶段中的利益相关者为利益相关者提供模拟图像。我们使用传感器 - 目标参与方案构建场景，该场景在添加适当的背景，恒星，目标和噪声组件的同时对场景的频段辐射指定进行建模。场景模拟器使用恒星目录，包括超过十亿星的Gaia目录，将它们准确地放入图像中，并准确地表示其颜色校正的带有带有的亮度降低至22级。模拟器使用其他已发表的数据来对银河系平面中的黄道光和未解决的恒星的自然天空亮度进行建模。此外，由于未拒绝的杂散光而产生的较高背景是基于实验室和轨道测量结果注入诸如宇宙射线之类的时间背景效应。模拟器可选地包含了电流传感器偏置结构和噪声源的实验室测量，例如深电流，读取噪声和其他时空传感器噪声的来源。由模拟器创建的高保真场景目前用于降低风险，指导技术开发并为多个程序提供操作范围，以确保传感器硬件性能和数据处理软件将满足任务需求和要求。航空航天可以通过任何传感器观察操作概念（CONOPS）模拟场景，场景中的目标可以以任何忠诚度建模，从简单的漫不好物球体到高保真计算机辅助设计（CAD）模型，呈现出具有现实的双向反射率分配功能（Brundfs）和摄取复杂的效果。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。