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- 视觉招聘小黑板
- 行业资讯
- 传统图像处理还有前景吗？ 2022-10-05 21:36
- ICCV'23最佳论文奖出炉！ControlNet扩散模型、分割一切、跟踪一切摘得桂冠！恭喜~ 2023-10-05 21:37
- SimpleAICV框架介绍【14】-- 如何进行模型训练/模型测试 2023-10-05 10:35
- CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.10.6 2023-10-06 11:14
- Dual Aggregation Transformer for Image Super-Resolution文献阅读 2023-10-06 15:05
- ICCV 2023 | CAPEAM：基于上下文感知规划和环境感知记忆机制构建具身智能体 2023-10-06 12:17
- Label a Computer Vision Dataset with AWS Rekognition Custom Labels： 2023-10-06T10:16:09.000Z
- Label a Computer Vision Dataset with Vertex AI： 2023-10-06T09:50:00.000Z
- How to Use a Free Computer Vision PPE Detection API： 2023-10-06T09:24:28.000Z
- How to Analyze Product Color in Quality Assurance Processes： 2023-10-06T09:18:09.000Z
- How to Use Label Studio to Annotate Images： 2023-10-06T09:08:34.000Z
- Panoptic Segmentation: Everything You Need to Know： 2023-10-05T14:59:11+00:00
- Top Data Annotation Challenges and How to Solve them： 2023-10-05T14:08:00+00:00
- Segment Faster on the iMerit Ango Hub platform with Smart Segment Tool： 2023-10-05T15:41:48+00:00
- 论文投稿前先问问GPT-4！斯坦福实测5000篇，一半意见跟人类评审没差别 2023-10-06 14:13
- 自动驾驶独角兽如此“造假”，LeCun都服了 2023-10-06 12:59
- 渐冻症少年闪光阿里数学竞赛！靠自学进MIT研究黑洞，导师：很像霍金 2023-10-06 12:48
视觉招聘小黑板
机器视觉 ,18-35万/年,上海·浦东新区,2年,本科,机械/设备/重工民营
机器视觉软件工程师 ,1-2万,深圳·宝安区,1年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉方案工程师 ,8千-1.5万,盐城·亭湖区,2年,大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,2-4万,深圳·宝安区,5-7年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉工程师 ,1.5-2.5万,南京,5-7年,本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1.5-2.5万,东莞·寮步镇,1年,本科,机械/设备/重工民营
机器视觉工程师 ,1-2万,深圳·宝安区,1年,大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,2-4万,深圳·宝安区,5-7年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉应用工程师 ,1.4-2.8万·13薪,上海·浦东新区,2年,本科,机械/设备/重工民营
机器视觉软件工程师 ,1.5-2.5万,深圳·宝安区,5-7年,大专,电子技术/半导体/集成电路已上市
机器视觉工程师 ,1-1.5万·13薪,深圳·宝安区,1年,大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,2-4万,深圳·宝安区,5-7年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
销售工程师（机器视觉） ,2-3万,福州·台江区,3-4年,本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1-1.5万,深圳·龙华区,5-7年,大专,电子技术/半导体/集成电路外资（非欧美）
机器视觉工程师 ,1-1.5万·13薪,深圳·宝安区,1年,大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,2-4万,深圳·宝安区,5-7年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
销售工程师（机器视觉） ,1-1.5万,宁德,1年,大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1-1.8万,广州,2年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉软件工程师 ,9千-1.5万,无锡·江阴市,3-4年,大专,仪器仪表/工业自动化合资
机器视觉工程师 ,2-4万,深圳·宝安区,5-7年,本科,电子技术/半导体/集成电路民营
欲了解详情，请在公众号后台回复：231006
行业资讯
传统图像处理还有前景吗？ 2022-10-05 21:36
有前途的，传统图像处理是所有视觉类问题的技能树之一，我想解释下为什么很多同学会有这一困扰。
——归根到底是学术界和工业界的差异。
学术界做视觉是目的是为了发文章，是为了探索学界的上限。而深度学习问世后，其大量数据批量处理和精准捕捉feature的能力让其成为了学术界的宠儿，于是大家开始魔改网络，开始深度炼丹，致力于让精度达到多少多少。但问题在于，决定网络好坏的核心是在于数据本身，高校可以利用自己的资源来制作数据集达到匹配的神经网络的搭建。
互联网大厂的某些特质和高校不谋而合，因为大厂本身就掌握了万千用户的数据，是其自身得天独厚的优势，他们大量招收深度学习人才做出各种神经网络的是为了能更好的推广自家数字化产品，所以在互联网大厂的角度，对深度学习的掌握也是十分重要的。
但互联网大厂仅仅是工业界的一小部分，特
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ICCV'23最佳论文奖出炉！ControlNet扩散模型、分割一切、跟踪一切摘得桂冠！恭喜~ 2023-10-05 21:37
自动驾驶之心的好朋友孔令东博士在ICCV 2O23现场传来了ICCV最佳论文的第一手消息，感谢孔博，让我们一起看看今年ICCV最佳论文花落谁家！
Best Student Paper
最佳学生论文OmniMotion！康奈尔大学、Google Research和UC Berkeley的工作！长视频跟踪再上一层楼！
OmniMotion提出了一种新的测试时间优化方法，用于从视频序列中估计密集和长距离运动。现有的光流或粒子视频跟踪算法通常在有限的时间窗口内运行，难以通过遮挡进行跟踪并保持估计的运动轨迹的全局一致性。本文提出了一种完整且全局一致的运动表示，称为OmniMotion，可以对视频中的每个像素进行准确、全长度的运动估计。OmniMotion使用类3D规范体积表示视频，并通过局部空间和规范空间之间的双射
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SimpleAICV框架介绍【14】-- 如何进行模型训练/模型测试 2023-10-05 10:35
框架代码地址
如何进行模型训练
以图像分类任务resnet50 100 epoch经典训练方式为例，其代码可在classification_training/imagenet/resnet50/train.sh中找到。
train.sh中的内容如下：
CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 , 1 python - m torch . distributed . run -- nproc_per_node = 2 -- master_addr 127.0 . 1.0 -- master_port 10000 ../../../ tools / train_classification_model . py -- work - dir ./
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1定义
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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.10.6 2023-10-06 11:14
精华置顶
墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接
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1.【点云】Regress Before Construct: Regress Autoencoder for Point Cloud Self-supervised Learning
2.【点云】Point-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for 3D Pre-trained Models
3.【医学图像分割】Certification of Deep Learning Models for Medical Image Segmentation
4.【多模态】Improved Bas
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Dual Aggregation Transformer for Image Super-Resolution文献阅读 2023-10-06 15:05
文章地址：ICCV 2023 Open Access Repository
代码地址：https://github.com/zhengchen1999/DAT
【方法】
通过交替应用空间自注意力和通道自注意力，DAT能够捕捉全局上下文并实现特征的跨块聚合。
同时，作者还引入了自适应交互模块(AIM)和空间门控前馈网络(SGFN)来实现块内特征的聚合。
【科普】
空间自注意力用于建模像素之间的长程依赖关系。一些研究人员探索将通道注意力引入Transformer中，以聚合空间和通道信息，并有效提升Transformer的建模能力。
【网络结构】
1.输入：网络接受低分辨率图像作为输入。
2.特征提取：首先，采用一组卷积层对输入图像进行特征提取，以获取初始特征表示。
3.双重聚合T
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ICCV 2023 | CAPEAM：基于上下文感知规划和环境感知记忆机制构建具身智能体 2023-10-06 12:17
公众号：将门创投(thejiangmen）
作者：seven_
2023年，大型语言模型（LLMs）以及AI Agents的蓬勃发展为整个机器智能领域带来了全新的发展机遇。一直以来，研究者们对具身智能（Embodied Artificial Intelligence）的要求就是通过创建软硬件结合的智能体（例如不同形态的机器人），使其在各种真实物理环境中来执行各种各样的复杂任务，完成人工智能的进化过程。依靠LLMs强大的语言理解和推理能力，可以极大的提升具身智能机器人的工作效率。
本文介绍一篇被计算机视觉顶会ICCV 2023录用的论文，针对现有机器人在环境导航以及与环境目标交互时经常犯错的问题，提出了一种上下文感知规划和环境感知记忆（Context-Aware Planning and E
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Label a Computer Vision Dataset with AWS Rekognition Custom Labels： 2023-10-06T10:16:09.000Z
AWS Rekognition is Amazon’s flagship computer vision product, offering tools to label data for, train, and deploy vision models. Rekognition has a range of solutions, both out of the box models for specific purposes and an option to train custom models. Training models with custom datasets is offered through the AWS Rekognition Custom Labels product.
In thi
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Label a Computer Vision Dataset with Vertex AI： 2023-10-06T09:50:00.000Z
What is Vertex AI?
Vertex AI is a cloud machine learning platform developed by Google. Vertex AI offers a suite of tools across machine learning disciplines, from natural language processing to computer vision to building generative text-based search experiences.
Vertex AI’s Computer Vision services offer tools to label images for use in computer vision mo
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How to Use a Free Computer Vision PPE Detection API： 2023-10-06T09:24:28.000Z
Using computer vision, you can detect the presence or absence of personal protective equipment (PPE) in a video feed.
You can use a PPE detection system powered by computer vision to ensure people are wearing the appropriate PPE in work environments. Such a system helps assure the safety of workers and mitigate the risks associated with not wearing an item
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How to Analyze Product Color in Quality Assurance Processes： 2023-10-06T09:18:09.000Z
With computer vision, you can identify the most prominent color or set of colors associated with an object. This is useful in quality assurance processes where you need to be sure a product or region of a product contains a specific color. For example, a textiles manufacturer can use color detection to assure the quality of products before they are sent for
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How to Use Label Studio to Annotate Images： 2023-10-06T09:08:34.000Z
What is Label Studio?
Label Studio is an open source annotation platform. You can label images, audio, text, time-series data, video, and multi-domain data within Label Studio. You can run Label Studio locally or on a server.
In this guide, we are going to discuss:
What features Label Studio offers. The task types supported by Label Studio for computer vi
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Panoptic Segmentation: Everything You Need to Know： 2023-10-05T14:59:11+00:00
Image segmentation is one of the most widespread data labeling tasks, finding uses in hundreds of different ML applications. Panoptic segmentation is one type of image segmentation, and while one of the most time-intensive, arguably one of the most powerful. In this article, we’ll dive deep into panoptic segmentation and how you can use it.
If you need a br
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Top Data Annotation Challenges and How to Solve them： 2023-10-05T14:08:00+00:00
Data-related tasks typically account for nearly 80% of the time spent on AI projects, making them a critical component of the machine learning pipeline. Among these data-related tasks, data labeling, on average, consumes up to one-fourth of the project’s duration. Much like the subsequent stages involving model development and hyperparameter tuning, the data
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Segment Faster on the iMerit Ango Hub platform with Smart Segment Tool： 2023-10-05T15:41:48+00:00
In data labeling, efficiency matters, and quality data must be delivered as fast as possible so that model training, validation, and deployment may follow. However, labeled data often becomes the biggest bottleneck in deploying ML models. Here’s where Smart Segment comes into play.
Image Segmentation is one of the areas where this bottleneck is particularly
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论文投稿前先问问GPT-4！斯坦福实测5000篇，一半意见跟人类评审没差别 2023-10-06 14:13
丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
GPT-4有能力做论文评审吗？
来自斯坦福等大学的研究人员还真测试了一把。
他们丢给GPT-4数千篇来自Nature、ICLR等顶会的文章，让它生成评审意见（包括修改建议啥的），然后与人类给的意见进行比较。
结果发现：
GPT-4提出的超50%观点与至少一名人类评审员一致；
以及超过82.4%的作者都发现GPT-4给的意见很有帮助。
那么，这项研究究竟能给我们带来何种启示？
结论是：
高质量的人类反馈仍然不可替代；但GPT-4可以帮助作者在正式同行评审前改进初稿。
具体来看。
实测GPT-4论文评审水平
为了证明GPT-4的潜力，研究人员首先用GPT-4创建了一个自动pipeline。
它可以解析一整篇PDF格式的
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自动驾驶独角兽如此“造假”，LeCun都服了 2023-10-06 12:59
明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
你以为这是个平平无奇的自动驾驶视频？
NO、NO、NO……这其实是完全由AI从头生成的。
没有一帧是“真的”。
不同路况、各种天气，20多种情况都能模拟，效果以假乱真。
世界模型再次立大功了！这不LeCun看了都激情转发。
如上效果，由GAIA-1的最新版本带来。
它规模达90亿参数，用4700小时驾驶视频训练，实现了输入视频、文本或操作生成自动驾驶视频的效果。
带来的最直接好处就是——能更好预测未来事件，20多种场景都能模拟，从而进一步提升了自动驾驶的安全性、还降低了成本。
其主创团队直言，这能够改变自动驾驶的游戏规则！
所以GAIA-1是如何实现的？
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渐冻症少年闪光阿里数学竞赛！靠自学进MIT研究黑洞，导师：很像霍金 2023-10-06 12:48
克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
今年阿里巴巴全球数学竞赛，有一位特殊的优秀奖得主——
20岁渐冻症少年楼印根（Lou Benjamin）。
患有先天性残疾的他，原本医生认为他活不过三年。
但他小学四年级就开始学习微积分，六年级就基本看完了和数学所有相关的基础课程。
初中时，他发表了一则关于水母的报告，发现了水母“不怕死”的特征，并受到了鼓舞。
18岁那年，他从哈佛、加州理工和MIT三所名校offer中选择了MIT，专攻物理和数学。
他的导师恰好是宇宙暴胀模型创建者阿兰·古斯(Alan Goth)教授。曾和霍金共事过的他，甚至称赞楼印根和霍金有许多相似之处。
楼印根是“真正的鸟儿”，是“决心冲破泥瓦的种子”，他的经历让一众网友为之动容：
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