XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像编辑
FDP AI ML 2024 EC.CDR
ai（人工智能），ML（机器学习）和物联网（IoT）是变革性的技术，它们正在重塑我们世界的各个方面。人工智能（AI）工具被广泛用于各种各样的搜索引擎，图像编辑，撰写文章，教育，社交网络等。在所有此类工具的基础上，都有通过AI技术设计的模型，例如搜索方法，优化，机器学习（ML）用于启用预测性分析和医疗保健，增强图像和语音识别，并在自动驾驶中推动进步。ML还有助于欺诈检测，自然语言处理和个性化营销策略。本质上，AI/ML在推动进度和解决各个领域的复杂问题方面至关重要。他们是技术进步的核心，并有可能显着影响我们的日常生活和社会的未来。物联网（物联网）由于其变革性的潜力而在各个部门和地区都广受欢迎。物联网最受欢迎和有影响力。物联网在各个部门和地区的广泛应用中很受欢迎。教师发展计划的目的是重塑其对AI/ML和IoT的了解，这是变革性技术。
Geocalib：通过几何优化学习单图像校准
摘要。从单个图像中，视觉提示可以帮助推断出固有和外在的摄像头参数，例如焦距和重力方向。此单图像校准可以使各种下游应用程序受益，例如图像编辑和3D映射。当前解决此问题的方法是基于带有线条和消失点的经典几何形状，或者是基于训练有素的端到端的深神经网络。学习的方法更强大，但很难概括到新的环境中，并且不如其经典同行准确。我们假设它们缺乏3D几何形状所提供的约束。在这项工作中，我们介绍了Geocalib，这是一个深层神经网络，通过优化过程利用3D几何的通用规则。GeoCalib是端对端训练的，以估算摄像机参数并学会从数据中找到有用的视觉提示。在各种基准测试中的实验表明，与现有的经典和学识渊博的方法相比，Geocalib更健壮，更准确。其内部优化估计不确定性，有助于标记故障案例并受益于下游应用程序，例如视觉定位。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cvg/geocalib上公开获得。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
游戏艺术和动画的单身汉
图形设计的单元1介绍•世界上最著名的图形设计师故事。•如何将他们的图形设计知识用于当今世界。•在图形设计模块中使用草图/涂鸦简介•我们将要涵盖的工具•图形设计的未来•使用UI/UX，Motion Graphic等图形设计的未来，图形等图形等图形2彩色理论•颜色的历史记录。•铅笔颜色介绍•不同品牌如何有用，可实现美丽的结果。•使用不同的纸。•介绍色轮•不同类型的颜色和声，凉爽和温暖的色彩•颜色心理学。•对不同颜色的阳性和负效率。单元3图形。栅格图形•向学生介绍Adobe Photoshop。该模块的目的是通过实践练习和作业实际上教育学生在与数字艺术相关的Photoshop中的特定工具和功能。•图像修复（了解克隆和愈合刷以恢复受损的照片）如何使用笔工具创建矢量艺术 /多边形艺术•照片操纵，图像编辑，如何创建按钮基本工具简介（笔工具，形状构建器，选择和直接选择工具等）向量图形•向量和栅格图形之间的差异•如何使用参考创建向量艺术。•创建一个插画家•如何创建曼陀罗•对排版的理解•掩盖和另一种混合效果。•如何进行等距设计。•如何使用黄金比率和网格系统创建徽标•如何创建品牌
基于变压器的视觉分割：调查
摘要 - 视觉细分试图将图像，视频帧或点云分段分为多个段或组。该技术具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶，图像编辑，机器人传感和医学分析。在过去的十年中，基于深度学习的方法在这一领域取得了显着的进步。最近，Transformers是一种基于最初为自然语言处理的自我注意力的一种神经网络，在各种视觉处理任务中已经超过了以前的卷积或经常性方法。具体来说，视觉变压器为各种细分任务提供了强大，统一甚至更简单的解决方案。本调查提供了基于变压器的视觉细分的详细概述，总结了最近的进步。我们首先审查背景，包括问题定义，数据集和先前的卷积方法。接下来，我们总结了一个统一所有基于变压器的方法的元结构结构。基于此元结构结构，我们检查了各种方法设计，包括对元结构和相关应用程序的修改。我们还提供了几个特定的子字段，包括3D点云进行分割，基础模型调整，域感知分割，有效的分割和医疗分割。此外，我们在几个公认的数据集上编译并重新评估了所审核的方法。最后，我们确定了这一领域的公开挑战，并提出了未来研究的方向。项目页面可以在https://github.com/lxtgh/aweshy-sementation-with-transformer上找到。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
Genai Arena：生成模型的开放评估平台
生成的AI已取得了显着的进步，以彻底改变图像和视频生成等领域。这些进步是由创新算法，体系结构和数据驱动的。然而，生成模型的快速扩散突出了一个关键的差距：缺乏值得信赖的评估指标。当前的自动评估，例如FID，剪辑，FVD等，通常无法捕获与生成输出相关的细微质量和用户满意度。本文提出了一个开放的平台g en-a rena，以评估不同的图像和视频生成模型，用户可以在其中积极参与评估这些模型。通过利用集体用户的反馈和投票，G en-A-A Rena旨在提供更民主和准确的模型绩效衡量。它分别涵盖了三个竞技场，分别用于文本形象生成，文本到视频生成和图像编辑。目前，我们总共涵盖了35个开源生成模型。g en-a-a rena已经运作了七个月，积累了社区的9000多票。我们描述了我们的平台，分析数据并解释用于对模型进行排名的统计方法。为了进一步促进基于建筑模型的评估指标的研究，我们发布了三个任务（即Genai-Bench）的偏好数据的清洁版本。我们促使现有的多模式模型，例如Gemini，GPT-4O，模仿人类投票。我们通过将投票的模型投票与人类投票来了解其惩罚能力来计算准确性。在这三个生成任务中有19％。我们的结果表明，现有的多模式模型仍在评估生成的视觉内容方面落后，即使是最佳型号GPT-4O也只能达到49的平均精度。开源MLLM的表现更糟，因为在复杂的视力方案中缺乏指导跟踪和推理能力。
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取