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图像情报 - Marines.mil
图像和 IMINT 不是一回事。图像是包含嵌入位置数据的相似物或表示；尚未针对其他情报进行分析或评估。另一方面，图像情报是 G-2/S-2 执行的功能，涉及图像分析和与其他情报相关活动的集成，以生成全源情报产品。图像解释人员进行规划并向指挥官执行任务、收集、处理、利用和传播 (TCPED) 情报。需要经过适当培训的人员、充足的时间和先进的设备来生成和提供 IMINT。原始图像可以传播给战术指挥官以支持行动；但是，必须谨慎行事，以确保这些指挥官意识到当情报基于单一、未经评估的来源时可能出现误导性信息。图像情报通过以下两种方式为指挥官和规划人员提供帮助：
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
图像情报 - Marines.mil
图像和 IMINT 不是一回事。图像是包含嵌入位置数据的相似物或表示；尚未针对其他情报进行分析或评估。另一方面，图像情报是 G-2/S-2 执行的功能，涉及图像分析和与其他情报相关活动的集成，以生成全源情报产品。图像解释人员进行规划并向指挥官执行任务、收集、处理、利用和传播 (TCPED) 情报。需要经过适当培训的人员、充足的时间和先进的设备来生成和提供 IMINT。原始图像可以传播给战术指挥官以支持行动；但是，必须谨慎行事，以确保这些指挥官意识到当情报基于单一、未经评估的来源时可能出现误导性信息。图像情报通过以下两种方式为指挥官和规划人员提供帮助：
机器视觉标准产品目录
出色的机器视觉系统需要具有基本功能，例如稳定的获取，有效的处理，执行准确性和高质量的图像。在典型的图像采集系统中，有光源，镜头，相机，采集协议，数据传输和数据处理。摄像机与镜头和照明单元合作，以确保高质量的原始图像并最大化目标特征和背景之间的差异，并通过合适的传输协议进行稳定的传输和收集。最后，通过软件从背景中提取目标特征信息，并执行有效的算法处理以获得目标图像。Hikrobot致力于为客户提供视觉系统的一站式采购服务。产品涵盖工业区域扫描摄像头，线扫描摄像头，板级摄像头，红外摄像头以及框架抓框，镜头，光源和电缆等配件。实现视觉系统的构建，供客户满足各种行业的各种应用需求。
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。
使用三维模型对脑肿瘤进行分割...
在包含胶质母细胞瘤的 MRI 图像中，我们考虑了全自动脑肿瘤分割的问题。我们建议采用 3D MedImg-CNN（三维卷积神经网络）方法，该方法在实现高效率的同时实现了高结果，这是当前技术难以实现的组合。我们的 3D MedImg-CNN 直接在原始图像模态上形成，因此可以直接从数据中学习特征表示。我们建议采用两种通路的新型级联架构，每种通路都提供肿瘤细节模型。充分利用我们模型的卷积特性也有助于我们在一分钟内分割出完整的大脑图像。建议的 3D MedImg-CNN 与 CNN 分割系统的效率是使用骰子相似系数 (DSC) 确定的。在 2013 年、2015 年和 2017 年 BraTS 数据集上进行的实验表明，所提出的方法在文献中占主导地位，因为它是最有效的方法之一。关键词 脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、分割
深层生成模型会扩大未来模型中的偏见吗？
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入，因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧，这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据，是否会发生有害的反馈回路，导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型，我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反，我们的发现表明，在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反，观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素，例如图像生成中的伪像（例如，模糊的面孔）或原始数据集中的预先偏见。
无人机导航的VO -SAF -SAFE强化学习-Orca
摘要 - 这项工作的重点是强化学习（RL）的无人机导航，其本地化基于视觉探测器（VO）。这样的无人机应避免飞向视觉特征差的区域，因为这可能导致定位变化或完全丢失跟踪。为了实现这一目标，我们提出了一个层次控制方案，该方案使用经过RL训练的策略作为高级控制器，以生成下一个控制步骤的航路点和一个低级控制器，以指导无人机到达后续航点。对于高级政策培训，与其他基于RL的导航方法不同，我们通过引入与姿势估计相关的惩罚将对VO绩效的认识纳入我们的政策。为了帮助机器人区分感知友好的区域和不可动摇的区域，我们提供语义场景，作为决策而不是原始图像的输入。此方法还有助于最大程度地减少SIM到真实的应用程序差距。