人脸数字3D在各种媒介中非常普遍，被广泛应用于电视、视频游戏、电影、视频会议和营销等领域。此外，它是2D口型生成的关键组件[]。作为社会生物，人类很注重彼此的面部表情[]。这使作者非常擅长辨别与面部相关的细节。特别...

准确地从口腔扫描仪（IOS）的网格数据中提取3D牙点的牙齿分割在许多正畸应用中起着关键作用，包括详细分析牙齿形态学、治疗计划、个性化装置设计等。然而，现有的牙齿点云分割模型 主要依赖于大量的标注数据集进行训练，这涉及...

多任务密集场景理解在计算机视觉领域有着多种实际应用，如自动驾驶、医疗保健和机器人等。此问题的挑战之处在于，需要训练一个模型同时处理多个密集预测任务，如语义分割、单目深度估计、表面法向量估计和物体边界检测等。...

扩散模型（Diffusion Models）作为生成模型的最新前沿技术，已经在高质量图像生成中展现出了巨大的潜力。相比于生成对抗网络（GANs），扩散模型在生成图像的多样性、稳定性和高分辨率方面都有显著提升。这篇文章将深入解析扩散模...

医学影像分割是医学影像的重要组成部分，涉及使用各种影像模式（如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射计算机断层扫描（PET）、超声[5]和X射线）准确界定解剖结构和病理区域。精确分割对提高诊断准确性、优化治疗计划...

计算机视觉中的目标检测描述了首先找出，即回归，一个边界框，然后对场景中的物体进行分类的第一个步骤。早期的解决这个问题的问题的方法使用一个滑动窗口，在图像上 evenly 地点对地查看 [4] 或者像区域CNNs（R-CNNs） [5] 那样...

计算机视觉中的目标跟踪长期以来一直是研究领域的核心挑战，因为它在许多实际应用中具有广泛的应用价值。尽管大多数研究努力集中在单摄像头视频流的多目标跟踪上，但由于在多样应用（如安全、监测或体育分析）中部署的多摄像...

医学图像分割（MIS）的目标是2D或3D医学图像中组织和病变的边界和定位。这一过程对于发展自动化疾病识别、分期和治疗，以及开发医学机器人至关重要。近年来，最先进的MIS方法基于深度学习（DL），得益于它从大量数据集中学习复杂模...

在某些业务场景下，如果一个请求中，需要同时写入多张表的数据。为了保证操作的原子性（要么同时成功，要么同时失败），避免数据不一致的情况，我们一般都会用到spring事务。...

作为一个程序员，肯定经常都要和shell脚本打交道，Shell脚本可以帮我们自动化各种任务，但也经常有格式错误、拼写错误、逻辑错误等等麻烦，而且它不会告诉你错在哪里！...