计算机视觉

经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特征之一：不连续性和相似性。

给出了目前目标检测中的一些问题和挑战。

一种新的从dense的描述符中检测出高信息量以及高可分性特征的方法。

本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪、视觉目标跟踪（单目标）的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法等。

一个应用程序编程接口（API），供用户访问人工智能工具和功能。通过提供第三方AI服务，AI API使开发人员不必在内部构建自己的AI。

斯坦福大学发布了“2021年人工智能指数报告”，本文总结了7个要点。

近期，Unity 发布了 Object Pose Estimation 示例项目(Demo)，该 Demo 将计算机视觉和仿真技术相结合，展示了 Unity 人工智能和机器学习功能如何有效地训练机器人，加速其在工业领域的应用落地。

本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关方法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。

立体视觉意味着人工智能可以通过一对相机来感知图像的深度以及物体的距离。大多数三维相机模型都是基于立体视觉理论和技术的。两台摄像机之间设置一定的距离，这样它们就可以从不同的角度“看”物体。评估两个图像之间的对应关系，人工智能确定到目标的距离，分析，并建立目标的3D结构。