1.【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI像编辑算法论文入选CVPR2024
2.如何用github找到需要的源码代码?
3.极市平台-专栏文章导航
4.基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
5.如何评价cvpr2021的论文接收结果?
6.介绍我们的CVPR论文
【CVPR2024】阿里云人工智能平台PAI像编辑算法论文入选CVPR2024
近期，阿里云人工智能平台PAI在计算机视觉与模式识别顶级国际会议CVPR-中展示的源码图像编辑算法研究成果，彰显了其在AI图像领域的源码最新进展与卓越水平。该论文的源码发表，是源码阿里云与华南理工大学贾奎教授团队共同努力的结晶。CVPR会议是源码个人账号管理 源码全球计算机视觉和模式识别领域的权威平台，此次入选体现了PAI研发的源码图像编辑算法已达到国际先进水平，获得了学术界的源码广泛认可。
基于文本引导的源码图像编辑技术，用户只需输入简单的源码文字指令，就能实现对的源码多种非专业编辑操作，涵盖颜色调整、源码物体添加或移除、源码风格转换等。源码这种交互式的源码编辑方法使得图像编辑过程更加便捷，增强了用户的创意表达。
当前先进图像编辑方法，如Prompt-to-Prompt（P2P）和Plug-and-Play（PnP）策略，运用交叉注意力图的替换或自注意力注入，以精准调整图像的特定区域，但过度调整容易导致意外结果或编辑失败。而Free-Prompt-Editing（FPE）算法，通过去噪阶段替换指定注意力层的自注意力图，打破了对源提示的依赖，适合实际图像编辑场景。
FPE算法的引入，强化了稳定扩散模型中注意力图的理解，并为文本引导图像编辑提供了一套可实施的解决方案。此算法展示了在合成图像上高效编辑的能力，图2为实例过程展示。图4、5和图6分别展现了FPE在合成图像编辑、应用于不同扩散模型编辑，以及与当前顶尖图像编辑技术对比的结果。这些成果表明，FPE技术适用于多类扩散模型，能高效地完成性别、年龄、发型、抢单系统源码带分组背景等编辑任务，同时保持原图结构的细节。
为了促进研究和应用，阿里云的Free-Prompt-Editing算法源代码已计划整合进自然语言处理框架EasyNLP中，欢迎各界的开发者和研究者探索。同时，阿里巴巴人工智能平台PAI持续招聘算法研究与应用人才，专注于深度学习领域的技术前沿，包括大语言模型和多模态AI生成内容（AIGC）相关算法。有意者请将简历发送至chengyu.wcy@alibaba-inc.com。
论文详细信息：《通过稳定扩散理解跨和自我注意力在文本引导图像编辑中的应用》，作者包括刘冰雁、汪诚愚、曹庭锋、贾奎、黄俊。论文原文可在arxiv平台查看。
如何用github找到需要的代码?
找到所需GitHub代码的实用指南
在整理学习CVPR论文时，寻找源码成为一项关键任务。结合多方信息和个人经验，以下是一些有效的资源和策略，帮助您高效地在GitHub上找到所需代码。
有价值的网址
1. paperswithcode
paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是一个一站式查找资源。
搜索建议
2. 查找论文作者的个人主页
通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。在许多情况下，他们会在主页上提供论文链接与代码资源，有时甚至有您在其他网站上找不到的内容。
调整搜索策略
3. 更改搜索关键字
使用“开发语言+论文关键字”的方式搜索，可以找到其他牛人在实现论文代码时的贡献，这些代码可能正是您需要的。
直接联系作者
4. 联系论文作者
查阅论文或作者的个人主页，寻找****。通过直接联系作者，询问代码资源，往往能获得第一手的浓缩溯源码燕窝的价钱信息。
总结经验，希望本文能为您的学术研究提供有价值的帮助。
极市平台-专栏文章导航
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基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
探索图像压缩技术的前沿，融合AI与传统编码策略，我们精选了多项开创性研究成果，旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:Li Mu等人的突破：年CVPR大会上，他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》（论文链接），借助深度学习的自编码器，赋予内容感知，通过优化编码器、解码器和量化器，赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理，减少失真。其开源代码可于这里找到，基于Caffe框架。
Conditional Probability Models的革新：Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作，通过内容模型提升深度图像压缩的性能，论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》（论文链接）。
利用深度神经网络的力量，研究者们正在重新定义压缩标准。例如，Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》，使用RNN构建可变压缩率的系统，无需重新训练（论文链接）。其开源代码可在GitHub找到，基于PyTorch 0.2.0。 创新性的混合GRU和ResNet架构，结合缩放加性框架，如Prakash等人年的工作所示，通过一次重建优化了率-失真曲线（论文链接），在Kodak数据集上，首次超越了JPEG标准。开源代码见这里，基于Tensorflow和CNN。 AI驱动的图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，提高了压缩效率与失真性能（论文），对比Balle等人的工作（论文）有所突破。 生成对抗网络（GAN）的优化应用，如.论文，展示了在低比特率下图像压缩的显著改进，开源代码可在GitHub找到，它以简洁的方式实现高图像质量。 深度学习驱动的DSSLIC框架，通过语义分割与K-means算法，提供分层图像压缩的高效解决方案，开源代码在此，适用于对象适应性和图像检索。 传统方法如Lepton，通过二次压缩JPEG，节省存储空间，Dropbox的开源项目链接，适合JPEG格式存储优化。 无损图像格式FLIF，基于MANIAC算法，超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG，支持渐进编码，详情可在官方网站查看。 Google的Guetzli，以高效压缩提供高画质JPEG，体积比libjpeg小-%，适用于存储优化（源码）。 这些创新的算法和技术，展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步，不仅提升了压缩效率，更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。如何评价cvpr的论文接收结果?
本届CVPR论文接收结果令人满意，实习期间参与的两个项目——RepVGG和Diverse Branch Block（简称ACNet v2）均成功入选。RepVGG是一款基于VGG架构的极简设计，摒弃了分支结构，仅采用3x3卷积层，该设计在ImageNet数据集上达到.5%的准确率，与当前顶尖架构如RegNet相比，性能有明显提升。项目源代码和模型已开放，GitHub上收获+星。
Diverse Branch Block设计了一种通用的构建模块，通过将平均池化、1x1卷积和3x3卷积连续连接的块（Inception-like block）替换传统卷积，大幅提升了模型的微观结构复杂度。独特之处在于，该复杂块在训练结束后可转换为一个单一卷积层，保证了模型最终大小和速度与使用普通卷积的模型一致。
两个项目共通之处在于均采用结构重参数化技术，即一组参数可对应多个结构，通过等价转换实现结构间的等效替换。结构重参数化的应用包括ACNet（ICCV-）、ResRep（去年的剪枝方法）等。这种技术不仅能够提高模型性能，实现无损压缩，还简化了架构设计。
总结而言，重参数化技术展现出巨大的潜力，既能暴力提升性能，又能实现无损压缩，简化架构设计。未来有望挖掘更多应用。
介绍我们的CVPR论文
我们的新论文，Noise-Tolerant Paradigm for Training Face Recognition CNNs，在CVPR 获得终审接收通知，现正式向大家介绍。
CVPR，全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，是计算机视觉与模式识别领域的顶级会议，其影响力在Google学术的最新排名中位居计算机学科第一。
训练人脸模型时，深度学习方法对数据集的规模和质量有极高要求。MS-Celeb-1M数据集虽包含大量人脸图像，但错误标注率高达近%，大规模数据集的审核优化成本巨大。这导致人脸领域的竞争集中在有能力获取大规模高质量数据集的企业。
我们专注于人脸识别问题多年，研究成果在各大公开测试集中与一线厂商保持相近水平。然而，数据质量和规模是我们面临的最大瓶颈。于是，我们尝试降低对高质量数据的依赖，新论文即介绍一种创新方法。
该方法不再依赖人工优化数据集，而是利用人脸识别模型特性，在训练过程中识别并自动调节错误标注样本的权重。通过文中提出的cos[公式]分布判断错误标注可能性，最终在低质量数据上得到的模型识别准确率优于高质量数据训练的模型。这意味着，研究人员可通过互联网构建超大规模但质量相对较低的数据集，提升人脸识别模型性能。
评审专家一致认可新方法的创新性和实用性，尽管论文准备仓促，实验与理论完整性受到一定挑战。我们已采纳反馈，近期将在Arxiv和GitHub上发布论文与源码，敬请期待。
机器视觉相关网站推荐
近年来，计算机视觉领域的蓬勃发展使得相关资源层出不穷。作为亲历者，我特别整理了几个备受推崇的机器视觉网站和社区，与大家分享，并期待更多优秀资源的加入。
1. VALSE论坛（/）：以人脸识别为核心，ThinkFace同时涉及车牌识别、汉字识别等领域。该网站提供了丰富的编程资源和源码库，让用户在实践中探索计算机视觉的奥秘。
4. Face Hacker QQ群（群号：）：相较于VALSE的学术深度，Face Hacker更注重实战应用。这里有顶尖的人脸识别技术讨论，无论初学者还是专家，都能在这里找到学习的火花。
5. CVPapers（/）：历史悠久的CVPapers是CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议论文的检索宝地。对于研究者和学生来说，这里是获取最新研究成果的首选之地。
6. 增强视觉（http://www.cvchina.info/）：曾是行业动态的焦点，虽然近年来更新速度有所放缓，但依然是获取CV领域重要资讯的重要平台。
以上这些资源只是冰山一角，机器视觉的探索永无止境。期待您分享更多的精华站点，让我们共同在这个领域中不断成长和进步。
精选了篇三维点云顶会论文及源码分享，含最新
三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的热点，面临数据获取、处理、分析和应用的挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的论文，共篇，供有志于发表论文的同学参考。 以下是其中几篇论文的简介： CVPR 1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES) 该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的显著点，在多个任务中表现出良好性能。 2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering 作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，它通过内部模拟真实的迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。 3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds 该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。 4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud 论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。 5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion 该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。 6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds 论文提出一个端到端框架，学习视觉的人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。 7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations 该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。 8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection 论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。 9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning 本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。 ICCV . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions 该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。
