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World File Search System视觉场景
视觉隐式学习中的结构传输和巩固
由库存定义（上图）。第1阶段中的所有对具有水平或垂直方向相同的基础结构。图中的颜色仅用于说明目的；对于参与者，所有形状都是黑色的。中断：在第1阶段之后，在两分钟至24小时之间的五个实验中有一个破裂。参与者在睡眠或清醒状态中度过了休息。训练阶段2：休息后，参与者接触了由不同抽象形状组成的视觉场景。新库存的创建对的一半具有水平，而另一半具有垂直的底层结构。2AFC测试试验：在第2阶段之后，参与者完成了一系列2AFC测试试验，在这些试验中，他们不得不确定训练阶段的真实对还是由形状随机组合创建的箔对，更熟悉。汇报：最后，参与者回答了有关实验的开放性问题，这些问题用于评估他们是否获得了有关形状对的存在的明确知识。
猕猴V2和V4中的空间频率表示...
抽象空间频率（SF）是视觉场景中的重要属性，是视觉处理通道的定义特征。但是，关于灵长类动物视觉皮层中如何编码这一基本信息，还有许多尚未解决的问题。在这里，在猕猴V2和V4的视觉区域中使用固有的信号光学成像，我们量化了SF地图和（1）视觉形貌以及（2）颜色和方向图之间的关系。我们发现，在方向区域中，低到高SF的定向映射到方向。在据报道包含颜色和轻度的正交轴的颜色区域中，低SF往往比高SFS更频繁地表示。这支持与“颜色/取向”组织有关的基于人群的SF波动。我们提出了一个跨皮质区域的广义高柱模型，该模型由两个带有其他参数的正交参数组成。
对自主驾驶中视觉变压器的调查
本调查探讨了自主驾驶中视觉传播模型的适应，这是受自然语言处理成功启发的转变。超越了在诸如顺序图像过程和超过全球环境中超越卷积神经网络之类的任务中超越传统的经常性神经网络，正如复杂场景识别所证明的那样，变形金刚在计算机视觉中获得了吸引力。这些能力对于实时的自动驾驶至关重要，动态视觉场景处理。我们的表现提供了对自动驱动方面的视觉变压器应用的全面概述，重点是基础概念，例如自我注意力，多头关注和编码器解码器体系结构。我们涵盖了对象检测，分割，行人检测，车道检测等中的应用程序，以比较它们的建筑优点和局限性。该调查以未来的研究方向结束，高度照亮了视觉变形金刚在自主驾驶中的不断增长的作用。
贝叶斯大脑假说：一种进化方法...
2例如，感知系统的功能之一是提供2D视觉场景的3D解释（与学习运动序列或做出道德决定相反）。3在我们的示例中，感知系统可以结合对环境的一些先前知识（就场景的空间排列而言），并目前可用的感官信号来得出估计三维距离的估计。4任何认知系统的神经生物学基材的鉴定基本上是表征解剖学特性和确定脑系统活性的生理机制，这些机制决定了涉及感兴趣的认知功能的大脑系统的活性。5运动控制是对具有神经系统的生物体运动的调节。它包括反射，学习的习惯（例如步行立场）以及目标指导的动作（例如精确的手抓手）。6预测编码是一种大脑功能的理论，表明大脑不断预测其感觉信号。然后使用预测和感知信号的比较来生成和更新环境的心理模型。7有效的编码是一种神经信息处理的理论，表明神经代码对生物学成本进行了准确性，这源自对神经活动的硬连线生理约束。
s3：语音，脚本和场景驱动的头和眼动画
我们介绍𝑆3，一种新颖的方法，用于产生表达性，以动画为中心的3D头和对话中角色的眼睛动画。给定语音音频，导演脚本和摄影3D场景作为输入，我们会自动输出每个角色的头和眼睛的动画3D旋转。𝑆3将动画和心理语言的见解提炼成一个新颖的模块化框架，以捕捉对话式捕捉：音频驱动的节奏性头运动；叙事脚本驱动的象征性的头和眼睛手势；以及根据音频驱动的凝视焦点/厌恶和3D视觉场景显着性计算出的凝视轨迹。我们的评估是四个方面：我们针对地面真相数据和基线替代方案进行定量验证算法；我们进行了一项感知研究，表明我们的结果与先前的艺术相比有利。我们介绍了动画仪控制和对3输出的批评的示例；并提出大量引人入胜且多样化的对话凝视动画。
计算机视觉的简短历史
在1968年，MIT的Adolfo Guzman构建了程序，以检测场景的组成对象（“视觉场景中三维对象的计算机识别”，1968年）。Max Clowes（1971年，“看事物”）在UC Santa Cruz大学的David Huffman（“不可能的对象”（“不可能的对象）作为胡说八道的句子”，1971年）独立发现了解释Polyhedra的图片（固体图片）（Cubes and Pyramids和Alan Mackworth a Susex of Sussex of Sussey'''多面体场景”，1973年）。计算机视觉主要是在图片中识别对象，最初，主要的方法是将图片区域与典型对象的模板进行比较。Martin Fischler和Robert Elschlager在Lockhead的Palo Alto研究实验室使用“可拉伸模板”扩展了这种方法（“图形结构的表示和匹配”，1973年）。Takeo Kanade于1973年毕业于京都大学，毕业于世界上第一个自动化的面部识别系统（“计算机复杂的图片处理系统和人类面孔的识别”，1973年）。
Gazexplain：学习预测视觉扫描的自然语言解释
摘要。在探索视觉场景时，人类的扫描路径是由他们的基本注意力过程驱动的。了解视觉扫描对各种应用至关重要。传统的扫描模型预测目光的何处和何时在不提供解释的情况下变化，在理解固定背后的基本原理方面存在差距。为了弥合这一差距，我们介绍了Gazexplain，这是一项关于视觉扫描预测和解释的新研究。这涉及注释自然语言解释，以介绍跨眼睛追踪数据集的固定，并提出具有关注语言解码器的通用模型，该模型共同预测扫描路径并生成解释。它集成了一种独特的语义对准机制，以增强固定和解释之间的一致性，以及跨数据库共同训练的通用方法。这些新颖性为可解释的人类视觉扫描预测提供了一种全面且适应性的解决方案。对各种眼睛追踪数据集进行的广泛实验证明了GAZ-在扫描Path的预测和解释中解释的有效性，从而为人类的视觉关注和认知过程提供了宝贵的见解。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
设计人工智能辅助交互式地图显示以探索空间信息 Merve Keskin a, * , Pyry Kettunen a
尽管如今我们能够通过快速数据收集方法（例如手机、传感器、GPS）生成大量空间或地理参考数据，但理解收集到的大数据对人们来说仍然是一个巨大的挑战。可视化分析和探索性地理可视化工具已被用于识别非结构化和不一致数据中未知的地理空间现象，并有助于提高我们理解这些现象的根本原因和参与者的能力（Andrienko & Andrienko，1999；Jeansoulin，2016）。一方面，可视化参数（例如视觉变量；Bertin，1967）和图形显示的质量在解释视觉场景和发现不太突出的信息方面发挥着重要作用。另一方面，选择正确的方法来指导有效的地图使用并利用对人类视觉空间认知的研究来定义人机交互水平至关重要。在这种情况下，我们需要系统地了解影响空间认知的人为因素，以便能够提供个性化的显示，其中人与机器作为一个团队工作，特别是创建适应用户行为而不是相反的界面。正如 Basole (2019) 所解释的那样，未来基于人工智能的可视化系统可以从用户行为中学习并根据用户的选择和偏好推荐进一步的操作，而不是规定显示什么和如何显示。