XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单眼
![arxiv：2403.17346v2 [CS.CV] 2 Sep 2024](/simg/9\9944fb79975bd27f5343cf3e1c65012cdfd8fc49.webp)
arxiv：2403.17346v2 [CS.CV] 2 Sep 2024
用于相机轨迹估计，同时定位和映射（SLAM）[9]已被广泛用于机器人技术中。但是，在我们的背景下，传统的大满贯面临两个关键挑战。首先，SLAM假设一个静态环境，而我们的视频包含移动人体，这减少了估计值的认可。其次，单眼猛击只能恢复摄像头轨迹，最多可恢复到库尺度。为代表公制世界框架中的相机运动，我们需要估算一个缩放因素。最近的研究建议从观察到的人类运动中推断摄像机运动的规模[22，95]。特别是在猛击之后，这些方法共同优化了人类的姿势和摄像头尺度，因此人的位移与学习的运动模型相匹配。但是，由于运动模型是从Studio MoCap数据中学到的，因此预测的位移不会推广到现实世界中的复杂性。因此，他们难以恢复复杂而远程的轨迹。
实用2安装和染色技术
在练习1中，您熟悉对化合物，单眼和双眼光显微镜的使用和护理，病理学家在鉴定各种人类和动物致病性微生物时使用了。您还学会了如何在练习1中正确使用低干力和油浸入目标镜头系统。在本练习中，您将学习检查通常存在于唾液，尿液，粪便，受污染的水等的生物微生物的逐步步骤。您知道其中一些微生物是造成疾病的原因。为了鉴定引起微生物的特定疾病，您将学习用于从各种来源获得的染色，例如血液涂片，唾液涂片等和微生物的染色。因此，在本练习中，您将学习一些染色的基本方法，例如简单染色，革兰氏染色和酸快速染色。
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
稳定扩散启用水下深度估计
单眼深度估计在近年来，由于深度学习的进步，近年来在陆地图像上取得了重大进展。，但主要是由于数据稀缺性而导致的水下场景不足。鉴于水中的光衰减和背面的固有挑战，获得清晰的水下图像或精确的深度非常困难且昂贵。为了减轻此问题，基于学习的方法通常依赖于综合数据或转向自欺欺人或无监督的举止。尽管如此，它们的性能通常受到域间隙和宽松的约束而阻碍。在本文中，我们提出了一种新的管道，用于使用准确陆地深度生成感性的水下图像。这种方法有助于对水下深度估计的模型进行超级培训，从而有效地降低了限制和水下环境之间的性能差异。与以前的合成数据集相反，这些数据集仅将样式转移应用于没有场景内容的情况下的Terres试验图像，我们的方法通过通过创新的STA-
模拟视野缺损患者视觉效果的人工智能模型
视野（VF）是指人注视时所能看到的空间范围。正常单眼VF上侧为56°，下侧为74°，鼻侧为65°，颞侧为91°（1）。除生理盲点外，整个VF各部分光敏感度均正常，若发生VF缺损，视网膜光敏感度会降低，或出现VF暗点，不同类型的VF缺损仅在分布和深度上有差异（2）。许多疾病都可引起VF缺损，包括青光眼、视神经及视路疾病、视网膜病变、脑卒中或其他神经系统疾病（3-5）。VF检查是发现中枢和周边视觉功能障碍的重要方法。目前临床普遍采用自动静态阈值视野检查法，其中Humphrey场分析仪（HFA）的24-2策略是VF测试的金标准（6-8）。
重播：通过...
摘要。3 D传感是自动驾驶汽车的基本任务。其部署通常依赖于对齐的RGB摄像机和激光镜头。谨慎的同步和校准，在LiDAR投影的深度图中，系统的错位持续存在。这是由于两个传感器之间的物理基线距离所致。工件通常反映为背景激光雷达错误地投射到前景上，例如汽车和行人。KITTI数据集使用立体声摄像机作为启发式解决方案来删除工件。但是，大多数AV数据集（包括Nuscenes，Waymo和DDAD）都缺少立体声图像，使Kitti解决方案不适用。我们提出了Replay，这是一种无参数的分析解决方案，用于删除投影伪像。我们在假设的虚拟LiDAR相机和RGB摄像机之间构建了一个Binocular视觉系统。然后，我们通过使用拟议的分析溶液确定面孔闭塞来删除投影伪影。我们显示出具有无伪像的深度图的最先进（SOTA）单眼估计器和3 d对象探测器的一致改进。
记忆的神经生物学
Hubel和Wiesel的开创性工作，他们在许多研究中表明，新生动物中视力的单眼遮挡导致视觉皮层的永久异常。因此，这些研究显着地表明，感觉输入在大脑的发展和组织中具有至关重要的作用。第二个范式与学习的两个方面：习惯和敏化。坎德尔博士在一个简单的学习动物模型上介绍了自己的作品，即海军陆战队的g aplysia加利福尼亚州的g。坎德尔博士在突触结构和效率如何与学习有关的变化方面提出了惊人的发现。他得出结论，所有体验事件，包括心理治疗干预措施，最终都会影响神经元突触的结构和功能。坎德尔博士在这篇1979年的文章中的两个范式的选择特别令人惊讶的是，这两个领域的成就得到了诺贝尔议会的认可，并获得了我们领域中获得的最高奖项。Hubel和Wiesel于1981年获得诺贝尔医学或生理学奖，坎德尔博士于2000年与Arvid Carlsson和Paul Greengard分享了相同的奖项。
![arxiv：2311.17084v2 [cs.cv] 2024年11月25日](/simg/7\75b6bfeacda5aa251eae032f38d7357f820e4fd9.webp)
arxiv：2311.17084v2 [cs.cv] 2024年11月25日
使用单镜相机完成3D语义场景完成的任务在自动驾驶领域受到了极大的关注。此任务旨在预测部分图像输入中3D场景中每个体素的现场状态和语义标签。尽管存在许多方法，但许多人都面临着诸如不准确预测对象形状和错误分类对象边界的挑战。为了解决这些问题，我们提出了Depthssc，这是一种仅使用单眼摄像机完成语义场景的高级方法。DEPTHSSC与几何感知体素化（GAV）集成了SpaTial变换图融合（ST-GF）模块，从而使Voxel分辨率的动态调整能够适应3D空间的几何复杂性。这确保了空间和深度信息之间的精确比对，从而有效地减轻了诸如对象边界畸变和以前方法中发现的深度不正确感知之类的问题。对Semantickitti和sscbench-Kitti-360数据集的评估表明，DepthSSC不仅有效地捕获了复杂的3D结构细节，而且还可以实现最先进的性能。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
评论：视网膜母细胞瘤治疗的新视野
视网膜母细胞瘤 (Rb) 是由未成熟视网膜母细胞引起的原发性神经外胚层肿瘤，占儿童所有癌症的 3%。它是儿童最常见的眼内恶性肿瘤 [1]。该疾病通常表现为累及单眼或双眼的单灶性或多灶性肿瘤 [2]。目前，Rb 有许多有效的治疗方法，包括局部治疗（激光治疗、冷冻治疗和放射治疗）、全身化疗、创新的新型药物输送方法（玻璃体内和眼内化疗）以及眼球摘除术以防止眼外扩散和转移以及随后的死亡 [3]。复发性肿瘤的治疗取决于疾病的程度、肿瘤病灶的侧面性和数量（单灶、单侧、多灶）、肿瘤的大小和位置、有无玻璃体和视网膜下种植、儿童的年龄和一般健康状况以及之前的治疗。国际眼内视网膜母细胞瘤分类和眼内视网膜母细胞瘤分类系统是全球范围内主要的眼内 Rb 分类方法 [ 4 ]（表 1）。由于肿瘤内异质性、化学耐药表型以及药物输送到眼部的障碍，Rb 仍然是一个主要的公共卫生问题