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加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。
深入学习以进行视觉理解：评论
深度学习算法是机器学习算法的一个子集，旨在发现多个分布式表示形式。最近，已经提出了许多深度学习算法来解决传统的人工智能问题。这项工作旨在通过强调210多个最近的研究论文的贡献和挑战来回顾计算机视觉中深度学习算法的最新技术。首先概述了各种深度学习方法及其最近的发展，然后布里（Brie plip）描述了他们在各种视觉任务中的应用，例如图像分类，对象检测，图像检测，语义段，语义细分和人类姿势估计。最后，本文总结了设计和培训深层神经网络的未来趋势和挑战。＆2015 Elsevier B.V.保留所有权利。
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个可证明的框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉概念和视觉任务。compoter视觉中的先前方法已经使用了大型的预训练的视觉模式来推断新的对象为零，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们扩展了专注于学习视觉概念层次结构的方法，并将这一能力进一步发展，以展示对机器人的新任务解决以及博学的视觉概念。为了使视觉识别学习者能够单发解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的层次视觉概念学习者），该方法在概念层次结构中向其父节点增强了新颖概念的信息，该信息正在教授。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在不断学习的环境中教授新颖概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图。场景图允许我们创建一个现场的零射击任务零射击的新颖置换。结合了两种技术，我们在一个真实机器人上提出了一个示例，该机器人从与人类用户的原位互动中以一击学习视觉任务和概念，并概括地执行以零射击相同类型的新型视觉任务。我们将与机器人和其他必需的硬件亲自展示我们的工作相互作用的学习管道。如主会议pa的研究所示，我们的系统在正确地解决整个任务的概括方面达到了50％的成功率，基线的表现为17％，而没有任何能力将新颖的任务和概念推广到新任务。
视觉艺术美术学士学位
在视觉艺术中，我们认为专业的创意表达需要通过密集的工作室工作，研究，专业曝光和画廊实践获得的技术和智力技能。因此，学生获得了各种视觉艺术技能，包括绘画，绘画，雕塑，摄影，版画和视频，同时在该地区和国际上也发展了他们对过去，现在和未来的艺术问题的批判性认识。
欧洲视觉感知会议2024
欢迎地址于8月25日至2024年8月25日至29日在苏格兰（苏格兰）举行的第46届欧洲视觉感知会议（ECVP）。会议看到了来自世界各地的800多名愿景科学家的参与；他们中的绝大多数介绍自己的作品，使我们能够提供出色的科学计划。会议上有3个主题演讲，10个研讨会，17次演讲，7个海报会议和6个教程。贝维尔·康威（Bevil Conway）在周日的感知演讲中开幕式，蒂姆·凯兹曼（Tim Kietzmann）在周三的愿景演讲中引起了人们的关注，朱莉·哈里斯（Julie Harris）周四举行了等级奖演讲。一项丰富的社交计划包括欢迎招待会，幻觉之夜（有35个博览会摊位），会议晚宴，最后是告别派对。我们还分享了从威士忌品尝到塞利德的苏格兰文化经验。
在线视觉创造力的观众定义的概念
摘要尽管有兴趣开发理论模型和技术以增强创造力，但各个领域的现有创造力研究缺乏以用户为中心的创造力定义，可以在当今的数字空间中进行操作。为了解决这个问题，我们在研究网站上进行了混合方法纵向研究，该研究网站反映了Bēhance的内容，Bēhance是一个流行的创意人群平台。具体来说，我们研究了内容创建者和消费者如何通过文本，视觉，定量和行为数据在线创意内容探索和反思。分析和三角测量这些多个数据流，我们从其真正的“用户”的角度概念化了创造力。共同强调了（1）在现有文献中尚未强调的创造力的构造，（2）用户角色对内容探索和创造力概念的影响，以及（3）机器和人类用户对创意内容的看法之间的差异。我们相应地讨论了理论和实际含义。
视觉评估和半定量的比较...
摘要目的[18 f] Flortaucipir Pet是阿尔茨海默氏病（AD）的强大诊断和预后工具。tau状态定义主要基于半定量措施的文献，而在临床环境中通常优选视觉评估。我们将视觉评估与已建立的半定量措施进行了比较，以对受试者进行分类并预测记忆诊所人群认知能力下降的风险。方法，我们包括了接受[18 f] Flortaucipir Pet的日内瓦记忆诊所的245名个人。淀粉样蛋白状态可用于207个人，临床随访135。所有扫描均由三名独立评估者盲目评估，他们根据Braak阶段将扫描对扫描进行分类。从全局的元ROI中获得标准化的吸收值（SUVR）值以定义tau的阳性，并应用了简化的颞叶枕（STOC）以获得半优化的tau阶段。使用Cohen的Kappa（K）测试了措施之间的一致性。ROC分析和线性混合效应模型来测试使用视觉和半定量方法获得的TAU状态和阶段的诊断和预后值。结果，我们在tau braak阶段的视觉解释中发现了良好的评价者间可靠性，与评估者的专业知识无关（k> 0.68，p <0.01）。在TAU状态的基于视觉和SUVR的分类之间同样达成了一个良好的协议（k = 0.67，p <0.01）。结论我们的结果表明，视觉评估对于定义记忆诊所人口中的TAU状态和阶段是可靠的。所有TAU评估方式都显着区分了与其他受试者（AUC> 0.85）的其他受试者（AUC> 0.80）和淀粉样蛋白阳性的受试者（AUC> 0.80）和淀粉样蛋白阳性。线性混合效应模型表明，tau阳性个体的认知能力下降明显快，而不是tau阴性组（p <0.01），独立于分类方法。高评分者间的可靠性，实质性一致性以及视觉等级和半定量方法的类似诊断和预后性能表明，在临床实践中，[18 F] Flortaucipir PET可以在视觉上进行可靠地评估。
视觉艺术对高危学生的影响
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腿部机车操作的视觉全身控制
摘要 - 我们研究了配备有手臂的腿部机器人的移动操作问题，即腿部手机。机器人腿通常用于活动性，但通过进行全身控制提供了一个机会来扩大操纵功能。也就是说，机器人可以同时控制腿部和手臂以扩展其工作区。我们提出了一个可以通过视觉观测来自主进行全身控制的框架。我们的方法，即视觉全身控制（VBC），是由低级政策组成的，使用各个自由度来跟踪人体速度以及最终效应器位置以及基于视觉输入的速度和最终效应器位置的高级政策。我们在模拟中训练两个级别的策略，并执行SIM2REAL转移以进行实际机器人部署。我们进行了广泛的实验，并在以不同的配置（高度，位置，方向）和环境中拾取不同对象时表现出明显的优势。