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您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。因此，始终最好坚持使用Open

提出一种新的帧内预测方法，使用GAN来消除空间冗余。基于GAN的方法的方法使用更多的信息来产生更灵活的预测模式。帧内预测被建模为一个去瑕疵过程，使用GAN来充满重建帧中丢失的部分。GAN模型被加入到编码器和解码器中，与传统的预测模型进行率失真比较。HM、V

近日，在国际顶级的计算机视觉竞赛 Pattern Analysis, Statistical Modeling and Computational Learning挑战赛目标检测 comp4 赛道上，创新奇智 研发的 AInnoDetection 目标检

1图像叠加可以通过OpenCV函数cv.add（）或简单地通过numpy操作添加两个图像，res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是标量值.OpenCV添加是饱和操作，也就是有上限值，而Numpy添加是模运算

它基于XML，是一个全新的标准开放 的矢量图像和动画格式。SVG不同于传统的二元（平面）图像和动画制作，它使用简单的一元（文本）语句,完成矢量图像，以及诸如色彩变化,对象运动,滤镜 和遮照，音效添加等各式动画效果。SVG创造一个利用纯文本完成网络多媒体的神

深度学习能够捕获到一个图像的内容并将其与另一张图像的风格融合起来。这种技术称为神经风格迁移。如何将一副名不见经传的图像变成大师级的作品？在这篇文章中，我们将研究神经风格转移的基本机制。并且，仅通过重叠图像不能获得上述结果。现在，最有价值的问题在于，如何确保

近期，微软和阿里巴巴先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”的测试，用于回答维基百科的问题。这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并

选自 arXiv，作者：Yedid Hoshen、Jitendra Malik，机器之心编译，参与：Panda。生成对抗网络在图像生成方面已经得到了广泛的应用，目前基本上是 GAN 一家独大，其它如 VAE 和流模型等在应用上都有一些差距。尽管 wasse

当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透，既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会，还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐，还是在工业、医疗、自动驾驶领域，计算机视觉技术都扮演着越发重要的角色。

神经风格迁移是一个非常巧妙的想法。NST的核心理念是：。在CNN中，可以将在计算机视觉任务中学习到的样式表示和内容表示分离开来。遵循这一概念，NST采用预训练卷积神经网络将样式从给定图像传递到另一个图像。这是通过定义损失函数来完成的，该函数试图最小化内容图

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当谈到数据科学和机器学习时，GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具，而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。我们每个月都会盘点GitHub上最顶级的数据科学和机器学习库，下面我们一起来看看本月上榜的有

当激光或声纳等距离传感器被用来构建小的静态环境的二维地图时，SLAM的问题被认为是解决的。然而，对于动态，复杂和大规模的环境，使用视觉作为唯一的外部传感器，SLAM是一个活跃的研究领域。移动机器人的自主导航问题分为三个主要方面：定位，建图和路径规划。定位包