在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：

【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。

【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。

下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。

【新智元导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。 网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似

下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。

技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是论文PointNet系列论文解读。

OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。

大家好，这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章，讲述计算机视觉中的注意力(attention)机制。

论文链接：https://crgjournals.com/robotics-and-mechanical-engineering/articles/pallet-localization-techniques-of-forklift-robot-a-review-of-recent-progress

之前简单介绍过目标检测算法的一些评价标准，地址为目标检测算法之评价标准和常见数据集盘点。然而这篇文章仅仅只是从概念性的角度来阐述了常见的评价标准如Acc，Precision，Recall，AP等。并没有从源码的角度来分析具体的计算过程，这一篇推文的目的就是结合代码再次详细的解释目标检测算法中的常见评价标准如Precision，Recall，AP，mAP的具体计算过程。

图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新，即根据自有图像源，将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索垂直应用，整套方便背后也包含大量CV技术。本篇我们结合资深CV工程师章鱼的分享，一起研究『高德地图POI信息更新』这一业务背景中，应用到的计算机视觉技术。

导读： 在5亿4千万年的自然选择和进化下，人类精密的视觉体系能够在不到1s的时间内完成图像捕捉、图像识别、图像理解等一系列过程，成为我们感知世界的第一扇大门。 计算机视觉（Computer Vision, CV），就是以人工智能技术模拟人类视觉体系，教计算机利用摄像机和电脑对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策，和我们一样“看懂”世界，甚至看见我们目力所不能及的新视界。 作为人工智能的重要核心技术之一，计算机视觉技术其实就在我们身边，目前应用于安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，帮助提升我

自适应计算（adaptive computation）是指ML统根据环境变化调整其行为的能力。

导读： 在5亿4千万年的自然选择和进化下，人类精密的视觉体系能够在不到1s的时间内完成图像捕捉、图像识别、图像理解等一系列过程，成为我们感知世界的第一扇大门。 计算机视觉（Computer Vision, CV），就是以人工智能技术模拟人类视觉体系，教计算机利用摄像机和电脑对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策，和我们一样“看懂”世界，甚至看见我们目力所不能及的新视界。 作为人工智能的重要核心技术之一，计算机视觉技术其实就在我们身边，目前应用于安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，帮助提升我

激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它，可以准确地对车辆所处环境做3D建模，如高精度地图；也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态，即：3D目标检测。

之前有针对 VoxelNet 这篇论文做过简述，今天的主题是 PointPillar。

现在目标检测大部分就是如上图案例，针对较大目标还是可以精确检测到，然后利用检测到的物体进行下一步的输入，每个行业的场景使用不同，所以检测也是视觉的基石！

在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。

6月21日，腾讯云+未来峰会在深圳举办。在峰会现场，腾讯云发布2017年战略级新品——智能云。腾讯云将开放腾讯的计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理三大核心能力。截至目前，腾讯云围绕这三大能力，已提供25种AI服务，包括应用服务8种，平台服务15种，框架服务2种。[1498037094211_8314_1498037093781.jpg]（腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏）腾讯云的这场新品发布会上有哪些亮点？1、逆天识别技术 识别手写快递单，3小时可识别2000万。腾讯云总裁邱跃鹏在发布会开始不久先提到这样一...