机器视觉资讯20231111

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视觉招聘小黑板

大客户业务代表（运动控制&机器视觉）(J10476) ,1.5-2万昆山3-4年本科,计算机硬件外资（非欧美）
机器视觉软件工程师 ,1.5-2.5万深圳·龙岗区3-4年本科,仪器仪表/工业自动化外资（非欧美）
机器视觉调试工程师 ,1.2-1.8万北京·通州区3-4年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1-1.5万南京·江宁区2年本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉软件工程师 ,1-2万深圳·龙华区2年本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉调试工程师 ,8千-1.5万·13薪上海·松江区1年大专,机械/设备/重工民营
3D机器视觉算法工程师 ,1.5-2万上海·浦东新区5-7年硕士,仪器仪表/工业自动化民营
软件/机器视觉研发经理 ,2-3万上海·浦东新区5-7年本科,仪器仪表/工业自动化外资（非欧美）
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
机器视觉应用工程师 ,1.5-2万·13薪上海5-7年本科,建筑/建材/工程民营
机器视觉工程经理 ,2.5-3.5万·14薪苏州2年本科,仪器仪表/工业自动化民营
软件/机器视觉工程师 ,1.2-2万上海·浦东新区2年本科,仪器仪表/工业自动化外资（非欧美）
机器视觉算法应用工程师 ,8千-1.3万镇江3-4年本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1.5-2万上海·浦东新区3-4年本科,机械/设备/重工外资（非欧美）
高级机器视觉工程师 ,2-3万·14薪深圳·龙华区5-7年本科,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉软件工程师 ,1.5-2.5万苏州·苏州工业园区3-4年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1-2万东莞·塘厦镇2年大专,电子技术/半导体/集成电路已上市
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
机器视觉实习工程师 ,4.5-6.5千·13薪苏州无需经验本科,仪器仪表/工业自动化民营
光学工程师（机器视觉） ,1.2-2万深圳·南山区3-4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：231111

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行业资讯

Who Uses OpenCV? Part 2: Mathworks (MATLAB)： 2023-11-09T19:38:16+00:00

As many of you know, MathWorks, the company behind the popular MATLAB® and Simulink® software, relies on OpenCV to enhance their products and provide powerful tools for collaborative development, simulation, testing, and implementation of image processing and computer vision-based systems. The OpenCV library and community has been instrumental in fostering i

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强强合作，莱迪思全球VP一行到访度申科技--机器视觉网 2023-11-10 15:44:06

2023-11-10 15:44:06 来源: 中国机器视觉网

2023年11月9日上午，Lattice莱迪思全球VP携亚太区VP、中国区VP、代理公司一行人到访度申科技。度申科技总经理蒋思远先生、供应链中心负责人黄长青女士、研发中心负责人聂忠强先生、刘冰冰女士，与客人亲切交谈，共谋拓宽在机器视觉的合作机会。

此次深度交流，Lattice莱迪思及其代理一行对度申科技无论是在技术方面的呈现 ，还是独特而深刻的企业文化，都表达了高度认可。同行人员一致认为度申科技是一家优秀的公司，未来不可限量，后续会全力支持度申科技。这标志着两家公司的合作已进入了一个全新的阶段。度申科技愿进一步加强与Lattice莱迪思的合作，两家公司一起，共同开创视觉行业更加美好的未来！

深圳市度申科技有限公司，专注于机器视觉产品的创新

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威格勒又上新品，PNG//smart 反射传感器P1PM--机器视觉网 2023-11-10 14:53:17

2023-11-10 14:53:17 来源: 中国机器视觉网

智能组合 2 in 1，距离和强度检测

PNG//smart 系列的 P1PM反射传感器采用了将距离和强度探测相结合的检测方法，传感器识别不受颜色、形状和表面状况的影响。P1PM反射传感器通过 LED 红光检测最远距离为 1 m 的物体。工作时，反射传感器只需一个定义的背景，因此无需额外安装反射器。通过对开关阈值的动态重调，可以自动补偿逐渐污染，确保高的工作可靠性。

适用领域

典型应用

· 识别传送带上的纸张

要求：可靠地检测印刷品的前缘。解决方案：设有动态背景示教功能的反射传感器。优点：可靠检查与传送带对比度不同的薄型材料的存在性。

· 识别铝材上的小零件

要求：检查瓶架的存在性。解决方案：设有静态背景示教功能的反射传感器。优

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XEMA北极鸥系列开源相机：高精度，可轻松应对各种极端工况成像，一款可以自己动手DIY的3D工业智能相机--机器视觉网 2023-11-10 13:50:48

2023-11-10 13:50:48 来源: 中国机器视觉网

2023 年10月30日至11月1日，为期3天的“ VisionChina2023（深圳）机器视觉展暨机器视觉技术及工业应用研讨会”在广东深圳圆满落下帷幕。跨维智能携旗下3D视觉产品与解决方案等亮相展会，进行了“跨维智能DexVerse物理渲染深度学习平台与3D相机开源生态”主题演讲，并重点向大家推荐了跨维智能XEMA北极鸥系列开源相机项目。

XEMA北极鸥系列开源相机项目是面向3D视觉应⽤开发者的开源项目，由跨维智能和开放原子基金会共同孵化，该项目希望能够构建工业视觉领域的开源社区，推动社区成为可持续发展的自组织系统，把XEMA开源方案和3D视觉技术推广到中国智能制造的各个领域，节省整个社会的研发资源。

从2015年起，3D视觉开始在中国加

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AI x 生命科学：连线破局者，探索镁伽硬核动力--机器视觉网 2023-11-10 13:34:22

2023-11-10 13:34:22 来源: 中国机器视觉网

认识镁伽：硬科技成长加速度公司

Q：“镁伽”这个名字有什么含义？

黄瑜清（镁伽科技创始人兼CEO ）：我们创业的时候首先取的是英文名，叫Mega，我们觉得它的寓意非常好，有百万、进化和超级的意思，然后再取了中文音译，叫镁伽。

Q：公司在创立的时候就把主要的业务定位在了“生命科学”这个方向，为什么会这样选择？

黄瑜清（镁伽科技创始人兼CEO）：这跟我和另外两位创始人的工作履历有关，在创业之前，其实我们做了八年多同事。我以前是做电子测量的，另一位合伙人张琰是做化学分析的。我们观察到在整个生命科学行业，不管是制药还是诊断，虽然门槛很高，但很多科学家每天80%的时间都在做重复的劳动，所以我们就有一个很朴素的想法：用机器人解放科学家的时间和双手。

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凌云光接装纸整厂生产管理系统发布，“一码”搞定！--机器视觉网 2023-11-09 17:26:47

2023-11-09 17:26:47 来源: 中国机器视觉网

10月31日，接装纸整厂生产管理系统发布暨凌云光苏州工厂开放日成功举办，六十余位行业嘉宾到场参与，共话未来。

活动伊始，凌云光智能工业事业部总经理李宁对各位远道而来的嘉宾表示热烈欢迎并补充道：“智能工厂是现代制造业发展的重要方向，更是企业、行业、国家的竞争力所在。凌云光希望用自己二十余年深耕行业积累的经验探索一套切实可行的方案，让数据管理、质量追溯能够真正落地，帮助企业达到提质增效、降本减存的目的。”

新品首发：四个闭环，破解三大难题

接装纸是将烟支与嘴棒连接在一起的包裹纸，虽只是烟品生产中的一个小环节，但随着终端客户管理要求的提升，接装纸生产企业也面临三大难题：

不及时：接装纸卷对卷生产，缺陷难以及时剔除；不高效：终端客户提出批次管

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CoaXPress-12接口的优势与应用，有助于实时、精确地进行图像分析和决策--机器视觉网 2023-11-10 15:49:10

CoaXPress-12接口的优势与应用，有助于实时、精确地进行图像分析和决策

2023-11-10 15:49:10 来源: 中国机器视觉网

CoaXPress-12接口是一种专为传输高速视频和数据而设计的通信标准。这种接口使用标准同轴电缆进行传输，能够提供高达12.5 Gbps的数据传输速率，被越来越多的应用于需要高速数据传输的高要求机器视觉应用。

优势

· 高速传输：提供高达12.5 Gbps的数据传输速率，满足高分辨率、高帧率视频和图像的传输需求。

· 长距离传输：支持长达100米的传输距离，使得在大型工厂、仓库等大面积场所的应用更加灵活。

· 易于安装：可使用标准的同轴电缆进行传输，安装简便，且成本较低。

· 兼容性好：可兼容多种不同类型的设备，如相机、监控系统、传感器等，可广泛应用于工

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像素位移技术和TEC冷却技术让图像质量更加出色--机器视觉网 2023-11-10 15:26:53

2023-11-10 15:26:53 来源: 中国机器视觉网

视觉系统的图像质量受多种因素影响，比如相机分辨率大小、曝光时间长短、镜头搭配是否合适、环境温度如何、传输是否稳定等等。通常我们可以调整硬件搭配或一些软件参数来获得想要的图像。

相机厂商在近几年不断提升工业相机的性能，以期带来更高的检测精度。除了芯片本身的分辨率越来越高以外，有两项技术也在发挥重要作用：像素位移技术和TEC冷却技术。

像素位移技术

像素位移技术是一种突破传感器的物理极限获得超高分辨率图像的方法。其原理为在每次捕获的图像之间，传感器在 X 和 Y 方向自动移动1/2或1/3 像素，拍摄多张图像，然后将它们合成为一张。通过这种叠加像素的方式，标准分辨率可扩展4倍 ~ 9倍。

TEC冷却技术

温度是影响图像质量的重要因素之一。图

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助力轨交安全升级，机器视觉在轨交运维领域的四大应用--机器视觉网 2023-11-10 14:26:40

助力轨交安全升级，机器视觉在轨交运维领域的四大应用

2023-11-10 14:26:40 来源: 中国机器视觉网

在今年的“双节”黄金周，全国铁路日均开行旅客列车11737列，累计发送旅客1.95亿人次。万次开行，亿次客流，经济发展对铁路及城轨的需求量在不断攀升，对于轨交运维的安全和效率也提出了更高要求。

在过去，轨道交通运维一直以预防修和故障修为主，难以避免漏修或者过度修的情况。同时，因为基础建设庞大、网络体系复杂，伴随着原有的轨交基础设施逐步步入运营维护阶段，运维成本也在不断攀升，海量的线下运维数据无法释放最大价值。而机器视觉、大数据、云计算以及人工智能的发展，正在为轨交智能运维带去新变化。

“地对车”&“车对地”的轨交运维体系

2020年，易思维开始布局轨道交通智能运维领域，先后研发了面向车辆

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凌华科技2D补偿功能在探针台上的应用--机器视觉网 2023-11-10 14:00:15

2023-11-10 14:00:15 来源: 中国机器视觉网

应用背景

探针台是半导体行业重要的检测装备之一，其广泛应用于复杂、 高速器件的精密电气测量，旨在确保质量及可靠性，并缩减研发时间和器件制造工艺的成本。

半导体测试可以按生产流程可以分为三类：验证测试、晶圆测试测试、封装检测。探针台主要用于晶圆制造环节的晶圆检测、芯片研发和故障分析等应用。除探针台外，晶圆检测环节还需要使用测试仪/机，测试仪/机用于检测芯片功能和性能，探针台实现被测芯片与测试机的连接，通过探针台和测试机的配合使用，可以对晶圆上的晶粒进行功能和电参数测试或射频测试，可以对芯片的良品、不良品的进行筛选。

由于晶粒的尺寸越来越小，对测试的精确度要求也越来越高。但由于机构在组装时，会产生组装上的误差，这些组装上的误差可能来自于摇摆

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“鸿鹄”显微自动对焦成像系统，助力半导体晶圆检测--机器视觉网 2023-11-10 11:46:23

2023-11-10 11:46:23 来源: 中国机器视觉网

随着芯片被提升到国家战略的高度，半导体工艺过程控制设备的国产化要求越来越紧迫。半导体工艺过程控制设备通常指量检测设备，主要分为光学检测技术、电子束检测技术、X光技术等，本文将基于光学检测技术来探讨“鸿鹄”在半导体晶圆量检测中的应用。晶圆中前道制程中的量检测要求在微米/亚微米级，常规的FA/远心镜头的物方解析力完全无法满足这种要求。

10X同轴远心镜头图像

相机分辨率9344*7000，视野3*2.2mm，临界照明导致图像不均匀，中心对比度清晰，边缘模糊，过渡像素明显增多。

鸿鹄显微自动对焦成像系统（10X大视野图像）

线阵相机8196*256，全视野4mm，整视野均匀，中心和边缘对比度差值在设计范围内。显微系统可以满足解析力的要求，但是又

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虹科小而美的创新：感知日常的手持式智能光谱仪--机器视觉网 2023-11-09 14:31:12

虹科小而美的创新：感知日常的手持式智能光谱仪

2023-11-09 14:31:12 来源: 中国机器视觉网

在当今快节奏的世界中，即时和可靠的分析需求在各个行业中变得日益重要。从食品和农业的质量控制到环境监测和研究，准确和即时的结果极大地影响决策过程。

光谱学技术在质量控制和成分分析中发挥着重要的作用。通过利用光谱仪器样品进行分析（如上图），可以获得关于其化学成分、结构特征和物理性质的详细信息。这种非破坏性、快速和准确的分析方法，使得光谱学成为食品行业中一种常用的质量控制工具。

便携式光谱仪

光谱仪是基于光谱学技术原理制成的检测设备。传统光谱仪光学设计精密，常用于复杂样品的高精度和高分辨率的光谱分析，主要应用于实验室环境中。它们普遍尺寸大、体积重、不易携带。尽管能提供准确的分析数据，但无法满足即时、

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门把手严把关，深视智能高速相机实拍汽车门把手冲击实验--机器视觉网 2023-11-09 14:20:35

2023-11-09 14:20:35 来源: 中国机器视觉网

汽车是现代生活便捷出行的重要工具，但车辆事故也随着日益复杂的路况更为频发。在各种保障行车安全的方法中，提高汽车自身的安全性能无疑是最基础有效的措施。

作为人们使用最为频繁的汽车零部件之一，看似平平无奇的门把手，其质量和性能不仅会影响车辆的使用体验，更与安全驾驶息息相关，是为驾乘人员保驾护航的关键。

因此，厂商需要在实验室和现实场景中，对汽车门把手的质量和性能进行严格的测试，确保门把手能够在不同的环境和条件下经受住考验，提供足够的可靠性和安全感。

其中，门把手的冲击实验就是必不可少的环节之一，但由于该实验的速度极快，普通相机无法详细记录门把手在整个冲击过程中的变化，所以厂商们需要借助高速相机进行拍摄记录和回放分析，以改进产品的质量。

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视觉镜头基础知识：工业相机工作的精准与稳定如何保证？ 2023-11-03 09:40:52

无论是在图像测量或者 机器视觉 应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及 算法 的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确与稳定。

什么是相机标定？

在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型 参数 就是相机参数。

在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。

计算机视觉 的基本任务之一是依据相机获取的图像 信息 计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。我们用简单的数学模型来表达复杂的成像过程，并且求出成像的反过程。标定之后的双目相机，可以进行三维场景的重建，这是计算机视觉的一大分支。

经典的针孔相机模型

小孔成像的实验大家都很熟

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让镜头更小更好的方法——超透镜-电子发烧友网 2023-11-10 11:19

原文作者：Robert Gobron

传统的成像系统最多只能收集物体的空间位置、颜色、亮度等 信息 ，但仅有几百微米厚的超透镜，在极大地节省了空间的同时，还能够收集光的偏振信息，进一步地 检测 到表面纹理、材料类型、穿透深度，将在多种领域发挥巨大的作用。

让镜头更小更好的方法

在今天的 电脑 、电话和其他移动设备中，越来越多的 传感器 、 处理器 和其他 电子 设备在抢夺空间。相机占据了这宝贵空间中很大的一部分：几乎各个电子设备都需要一个或者两三个相机，甚至更多。相机中最占用空间的是镜头。

移动设备中的镜头常通过折射来收集和引导入射光，使用透明材料（通常是塑料）的曲线使光线弯曲。因此这些镜头无法再缩小了：要制造一台小型相机，需要一个短焦镜头；但焦距越短，曲率越大，因而 中心 也越厚。高度弯曲的镜头也会形

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深度学习算法和传统机器视觉助力工业外观检测-电子发烧友网 2023-11-09 10:58

在很多人眼里， 深度学习 是一个非常神奇的技术，是 人工智能 的未来，是 机器学习 的圣杯。今天深视创新带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。

当我们在 网络 上搜索“深度学习”的时候往往还能搜到“人工智能”以及“机器学习”这两个关键词。有很多人甚至认为深度学习就是人工智能，其实这些概念之间还是有一些区别的。因此，在介绍它的 工作原理 之前，为了让大家更好的了解深度学习，我们先来介绍一下这几个概念之间的区别和联系。

人工 智能 到目前为止还只是一个概念。它是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡于1956年在达特矛斯会议上提出的。在会上人们把人工智能定义为一门可以让机器的行为看起来像人一样智能的技术，但是至今为止我们还没能实现这个梦想。伴随着随着计算机技术的发展以及学者们不断的探索，虽然我们目前无法实现理想

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虹科诚邀您参加11月16日上海视觉系统设计技术会议-电子发烧友网 2023-11-10 08:05

VisionCon视觉系统设计技术会议将于11月16日在上海虹桥金臣皇冠假日酒店隆重举行！

人力成本的提高、国际关系的不确定性等众多因素，都在促使中国制造业采用更先进的自动化及 智能 化技术，同时也在加速核心技术的国产化。作为智能制造不可或缺的关键技术， 机器视觉 在制造业中的应用不断拓展、深入。为了让行业用户更深入地了解当前机器视觉技术的发展，以及它们能为部署智能工厂贡献哪些力量，VisionCon视觉系统设计技术会议将于11月16日在上海举办。会议主题为“机器视觉助中国制造业加速智能化进程”，旨在为机器视觉 厂商 和行业用户搭建现场面对面交流互动的平台。

虹科诚邀您前来观展，届时我们将为您带来 光电 部门 最新 的 产品 与解决方案，包括虹科低成本OCT成像解决方案、全自动可调谐光源系统解决方案、虹科迷

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机器视觉助力汽车电子精密智造―新闻频道- 视觉系统设计 2023/11/9 21:24:01

11月2-3日，由富士康科技集团主办的“2023富士康汽车电子先进技术交流大会”在富士康龙华C4报告厅隆重举办，海伯森作为富士康重要的合作伙伴，受邀参会并荣获“2023数字富士康生态合作伙伴”称号。

本次技术交流大会采用「线下交流+线上连线」的形式举办。连续两天，来自全国各地的富士康生态合作伙伴，以及富士康各厂区线上连线的600+业内人士齐聚一堂，共赴这场技术盛宴，以期推动汽车供应链上下游携手，共话汽车电子行业的制造技术发展与灯塔工厂建设。

活动现场，海伯森总经理王国安博士在《机器视觉助力汽车电子精密智造》主题演讲中表示，当前，汽车电子视觉检测要求测量视野无死角、检测节拍快速、识别精度高。

针对此类要求，海伯森推出了3D闪测传感器产品，该产品配备特别优化的CMOS感光元件、四位一体高速彩色投影单元和超低畸

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3D机器视觉与2D机器视觉互补 以最优解决方案赋能“智”造―新闻频道- 视觉系统设计 2023/11/9 21:19:29

机器视觉技术的不断升级，使得对二维图像的处理逐渐扩展到了更复杂的三维领域，形成了3D机器视觉。3D机器视觉是机器视觉的重要应用领域之一，通过计算机能够在短时间内处理视觉传感器采集的图像信号，从而获得目标对象的三维信息。

除此之外，3D机器视觉还能快速且准确地获取检测场景的点云图像，并通过3D识别算法，实现对点云图中多种目标物体的识别和位姿估计。本文旨在通过分析3D视觉的技术形态，并对3D视觉相关问题进行解答，让更多读者对3D视觉有一定了解。

3D机器视觉四大技术形态分析

目前市场上存在四种主流的3D视觉技术，包括双目视觉、TOF飞行时间法成像技术、3D结构光技术以及激光三角测量法。

双目视觉

双目技术应用广泛，其原理是通过使用两个或多个摄像头来模拟人类的双眼视觉，并通过计算摄像头之间的视差获取物体的深

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IO-Link版RFU610无线射频识别读写器―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/11/9 21:10:46

相对于以太网集成式RFU610，IO-Link版本的RFU610更改了产品接口，与IO-Link主站模块进行通讯，可实现多传感器组网，并实现包括总线在内，或MQTT，OPC UA等更适合轻量级IoT物联网开发的应用场景中。

下面，我们具体看下不同与相同之处：

新款IO-Link的RFU610与标准版一样适用于多种应用场景，如流水线载具识别：

狭窄空间内识别：

作为IO-Link联合创始厂家之一，结合自身丰富产品线经验，我们可以实现高频，超高频RFID与激光条码扫码器进行并网通讯，实现条形码与射频标签跨产品组网，通过IO-Link技术实现数据更透明，更简单的接线与项目部署。

转自： 德国西克SICK

注：文章版权归原作者所有，本文仅供交流学习之用，如涉及版权等问题，请您告知，我们将及时处理。

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iSense AI先进图像处理平台助力工业智能化检测―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/11/9 21:04:24

近年来，人工智能发展已经进入深水区，其中，深度学习计算机视觉检测作为人工智能领域的一个重要方向，竞争尤为激烈，虽然在研究发展过程中已取得了巨大成功，但仍具备明显的局限性。

以AI在工业中的实际应用为例，在项目现场落地中遇到样本匮乏、算力要求高、标准时间长、项目实施长尾效应等问题时，深度学习的通用性和灵活性明显受到限制，难以满足高算力、低样本的需求，为AI的突破提升带来一定的挑战。

深度学习计算机视觉极限将至，我们该如何找到突破口？

自深度学习的第三次发展浪潮开始，人工智能已发展得更迅猛、更智能、功能也愈加强大。例如，在图像识别领域的应用，深度学习使得计算机在识别图像中的物体和场景方面更精准，更高效，甚至表现优于最出色的人工检测员。

现如今AI在工业上的应用已非常普遍，但其功能在落地应用中主要以基础识别和

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NeurIPS 2023 Spotlight | 半监督与扩散模型结合，实现少标签下可控生成 2023-11-10 15:47

前言 本文从模型结构到训练策略，以及实验结果出发，详解了DeepMind之前提出的不需要归一化的深度学习模型NFNet。

本文转载自PaperWeekly

作者：游泽彬

单位：中国人民大学

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论文题目：Diffusion Models and Semi-Supervised Learners Benefit Mutually with Few Labels

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2302.10586

代码链接：

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通用 Vision Backbone 超详细解读 (二十七)：NFNet 视觉大模型：匹敌 ViT 性能的 JFT-4B 大规模预训练 2023-11-10 05:43

本系列已授权极市平台，未经允许不得二次转载，如有需要请私信作者。

专栏目录

本文目录

1 NFNet 视觉大模型：匹敌 ViT 性能的大规模预训练

(来自 Google DeepMind)

1.1 背景：视觉社区从中等规模数据集到超大规模数据集的性能评估

1.2 JFT-4B 预训练的 NFNet 服从对数-对数缩放定律

1.3 ImageNet 微调之后的 NFNet 匹配了 Vision Transformer 的性能

太长不看版

许多研究人员认为 ConvNet 在小型或中等规模的数据集上表现良好，但是在面对超大规模的数据集时不如 Vision Transformer。在本文中作者希望挑战这个观点，通过评估在 JFT-4B (大型有标注数据集，通常用于训练基础模型) 上预训练的 Conv

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MMYOLO 一站式上手指南，从安装、训练到模型网络修改方法全面覆盖 2023-11-10 10:50

MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱，它是 OpenMMLab 项目的一部分。 MMYOLO 定位为 YOLO 系列热门开源库以及工业应用核心库，其中实现了很多 YOLO 系列的算法（YOLOv5、v6、v7以及 RTMDet-Rotated、RTMDet）

本文综合多处 MMYOLO 文档，并结合了本人的实践经验，希望可以帮助到大家。

主要参考资料如下：

https://mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/overview.html

https://github.com/open-mmlab/OpenMMLabCourse/blob/main/mmyolo.md

1. 基础测试

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计算摄像技术03 - 数字感光器件 2023-11-09 20:49

一些计算摄像技术知识内容的整理：感光器件的发展过程、数字感光器件结构、数字感光器件的指标。

一、感光器件的发展过程

在计算摄像学发展的过程中，数字感光器件起到了非常重要的作用。第一张永久性照片拍摄于1826 年，是由法国人约瑟夫• 尼塞福尔•尼埃普斯 (Joseph Nicephore Niepce）拍摄的，叫作《窗外》，也叫《鸽子窝》，记录的是从他家楼上看到的窗户外的场景。当时，尼埃普斯拍摄所用的感光物质是沥青加上薰衣草油，它的片基是铅锡合金板。

CCD的特性是利用交互变化的电压在半导体表面传递电荷。大多数重要科技发明都需要经过一段时间的酝酿才能形成真正能用的装置，然而CCD 的发明却是个意外，从概念的提出到得到可用的系统仅仅只用了几个月的时间，到大规模使用只用了几年的时间。

第一个数字感光器件于 1

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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.10 2023-11-10 14:04

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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.9 2023-11-09 23:21

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Talk | 西安交通大学博士生赵子祥：基于先验知识指导的多模态图像融合算法研究 2023-11-09 12:00

公众号：将门创投(thejiangmen)

本期为TechBeat人工智能社区第544期线上Talk。

这次我“门”有幸邀请到，西安交通大学博士生-赵子祥来到TechBeat人工智能社区，为我们分享主题为“基于先验知识指导的多模态图像融合算法研究”，Talk已在TechBeat人工智能社区上线！【点击这里】，即可马上免费观看！

本次Talk中，他介绍了他们团队在多模态图像融合技术上所做的一系列研究成果。

Talk·介绍

多模态图像融合技术，旨在通过结合多种传感器（如可见光、红外、深度、多光谱等传感器）的优点，互补单一传感器在某些特定的应用环境或场景中受到的限制和缺陷，从而得到一个更全面、更准确的信息表征和目标刻画。这种综合了多种信息源的融合结果通常比任何单一传感器提供的信息都要丰富和准确，可以极大提升

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科研招聘丨利兹大学计算机学院招收机器学习/计算机视觉等方向PhD 2023-11-09 19:49

实验室简介

我们实验室位于利兹大学2021年新盖好的大楼（Sir William Henry Bragg Building）四楼，距离市中心仅需步行10分钟。实验室设备齐全，能满足不同研究方向的需求：对深度学习和计算机视觉感兴趣的同学，我们实验室有三个intel realsense D455摄像头，以及两台GPU电脑（显卡分别是4090和3090）；对机器人感兴趣的同学，我们实验室有两台Franka Emika Panda机械臂。

导师简介

Dr. Yanlong Huang，现任职于利兹大学计算机系，IEEE Robotics and Automation Letters (RAL) Associate Editor，IEEE International Conference on

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低光目标检测|Raw or Cooked? Object Detection on RAW Images 2023-11-09 16:44

现有的目标检测大都是基于RGB图片上的，然而RGB图片通常经过了一些图像信号处理操作（ISP），这些操作可以得到利好人眼视觉的图片，但是对于机器视觉却并不一定是最优的，所以本文建议在训练过程中学习这些ISP操作，以适应后续的视觉任务。传统的ISP过程可能会删除对于不利条件（例如光线不足）下至关重要的信息，并且相机ISP会根据先验知识添加图片信息，这可能会损坏后续任务。

本文贡献：

1.直接将raw格式的图片输入到检测器会导致检测器性能降低。

2.提出了三个简单但是有效果的可学习操作提高使用raw格式图片的次优效果。

3.在PASCALRAW数据集上进行了验证。

对比传统的ISP过程，本文提出三个可学习的ISP操作。

传统的ISP包含了大量的操作，尽管这些操作可以产生适合人眼视觉的图片，但是其中只有少

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A Step-by-Step Guide to Video Annotation for Machine Learning： 2023-11-10T11:50:05+00:00

Video annotation, the process of labeling and marking objects or actions within video sequences, is crucial for building robust machine-learning applications such as object detection, action recognition, and autonomous vehicles.

By empowering computer vision models to recognize objects, movements, and actions within visual content, video annotation has far-

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Emerging Technologies in Sports Biomechanics Data Annotation： 2023-11-10T11:13:48+00:00

Delving into the fundamental principles of biomechanics lays the groundwork for understanding how athletes generate motion and power. However, this landscape often overlooks data annotation and doesn’t give it enough credit for its role in sports biomechanics. Sports analysts and coaches can create a comprehensive map of biomechanical patterns by annotating

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How Data Annotation Enhances Injury Prevention in Sports： 2023-11-10T10:52:19+00:00

According to the National Safety Council, in 2022, an increase of 12% was reported in sports and recreational injuries. Sports injuries can have long-term consequences and significant risks, making it a top priority for athletes, players, and sports organizations. There are fascinating tools that help with sports injury prevention. There are wearables like s

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Introduction to Uncertainty in Machine Learning Models: Aleatoric Uncertainty with TensorFlow Probability - part 2： 2023-11-09T20:36:11.000Z

Add speed and simplicity to your Machine Learning workflow today Get started

Aleatoric uncertainty is a key part of machine learning models. It comes from the inherent randomness or noise in the data. We can't reduce it by getting more data or tweaking the model design. Visualizing aleatoric uncertainty helps us understand how the model performs and where i

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