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计算机视觉中的最后一年博士候选人
2022 : Honorable Mention for NDSEG Fellowship 2021 : Jacobs School of Engineering Fellowship (UC San Diego) 2021 : Elected to Phi Beta Kappa and Sigma Xi (Williams College) 2020 : Robert G. Wilmers Jr. 1990 Fellowship 2020 : Williams College Summer Research Fellowship 2019 : John Houghton Harris Memorial Scholarship 2018 : Alumni-Sponsored实习计划赠款2017年：阿默斯特学院Schupf研究奖学金（$ 20,000提名）
James E. Dobson，计算机视觉的诞生
在一个专门用于图像和数字宇宙之间的交叉的社论生产中，在生成性艺术的智能的出现下，它倾向于某种陈述和视觉技术的单层概念，而詹姆斯·杜布森（James E.这本书确实与所谓的计算机视觉学科（计算机视觉）完全相关，并探讨了最常见的自动理解，分析和解释图像的原始方法。这项历史性调查的起点是对OpenCV的研究，OpenCV是一个开源库，于1999年汇集了数千算法，这些算法是在计算机视觉领域中引用的，如今已在各种目的使用，从无处不在的监测系统的电话中使用。是由该来源的来源部署了他的家谱努力，可以追溯到冷战的背景下北美军事工业建筑群的进步，本质上是围绕开发自动解释陆军空中照片和面部识别方法的技术问题。
基于以上为中心的视觉模型，基于便携式实时智能助手
图4。Egovideo-VL模型的概述。 eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。 该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。Egovideo-VL模型的概述。eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
机器视觉组
关于本周（4月24日至26日）的乞讨，安德烈·米歇尔（Andrzej），米歇尔（Michał），马西伊（Maciej）和亚历山大（Aleksander）参加了洛兹（Lodz）的第4 pp-rai 2023（波兰人工智能会议），在那里他们提出了一个海报中的“变形金刚在其中的“变形金刚”中的新闻网络应用程序，在计算机视觉任务中应用了dii of Computer Vision Taski ciebiri Mine； Aleksander Kostuch，Filip Noworolnik，Maciej Aleksandrowicz，AnnaWójcicka，Joanna Jaworek-Korjakowska）。他们听了许多有趣的演讲，并观看了数十个鼓舞人心的海报。他们还参加了网络活动：参观Lodz，招待会和晚宴。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
乌克兰的未来愿景和当前发动AI-abable自主战争的能力
作为第一步，乌克兰军队专注于将其指挥和控制和将无人系统与常规武器系统相结合到单个杀戮链中，例如炮兵。Kateryna Mykhalko，UA的Tech Force，UA是乌克兰国防制造商协会，与CSIS共享，该协会设想单一杀戮链合并了侦察，并在统一的命令系统中与炮兵合并了无人驾驶飞机（UAV）。，乌克兰部队并没有直接取代传统的炮兵，而是采用较小的罢工无人机来对较小的目标进行精确攻击，侦察无人机识别和追踪。这些小型攻击耗尽了更大，更重要的目标的防御能力，使它们没有受到保护，以进行进一步的决定性炮击。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。