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摘要: 三維重建在視覺方面具有很高的研究價值, 在機器人視覺導航、智能車環境感知系統以及虛擬現實中被廣泛應用.本文對近年來國內外基于視覺的三維重建方法的研究工作進行了總結和分析, 主要介紹了基于主動視覺下的激光掃描法、結構光法、陰影法以及TOF (Time of flight)技術、雷達技術、Kinect技術和被動視覺下的單目視覺、雙目視覺、多目視覺以及其他被動視覺法的三維重建技術, 并比較和分析這些方法的優點和不足.最后對三維重建的未來發展作了幾點展望。

摘要： 線條畫作為一種簡單而有效的視覺傳達手段,通過突出主要的細節特征,使得人們可以快速地獲得主要信息;同時,風格線條畫作為一種藝術形式,讓人們能夠快速欣賞和理解其藝術特征。文中對線條畫的生成方法進行了綜述與分析。線條畫生成技術可以分為基于2D圖像的方法與基于3D模型的方法。其中,基于2D圖像的線條畫生成技術包括樣本學習方法、非樣本學習的數據驅動方法與非數據驅動方法;基于3D模型的線條畫生成技術包括圖像空間方法、對象空間方法以及兩者的混合方法。通過介紹與分析各種方法并對比分析其優缺點,總結了線條畫生成技術現階段存在的問題及其可能的解決方案,并在此基礎上對線條畫生成的未來發展趨勢進行了展望。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

深度學習已經滲透到我們生活的方方面面，給我們帶來了極大的便利。然而，針對某一特定任務構建高質量的深度學習系統的過程不僅耗時，而且需要大量的資源和人力，阻礙了深度學習在產業界和學術界的發展。為了緩解這一問題，越來越多的研究項目關注于自動化機器學習(AutoML)。在本文中，我們提供了一個全面的和最新的研究，在最先進的汽車。首先，根據機器學習的特點，詳細介紹了自動化技術。在此基礎上，總結了神經結構搜索(NAS)的研究現狀，這是目前自動化領域研究的熱點之一。我們還將NAS算法生成的模型與人工設計的模型進行了比較。最后，提出了有待進一步研究的幾個問題。