开发环境：Unbuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1  本文主要介绍了如何实现Pionner3dx移动机器人视觉伺服仿真，仿真环境是ROS+Gazebo，控制对象是Pioneer3dx（先锋）移动机器人，控制算法借助visp_ros工具实现。视觉伺服控制部分主要参考了visp_ros中的例程tutorial-ros-pioneer-visual-ser

开发环境：Unbuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1文章内容主要参考ViSP官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html  本文是在前文Visp_ros学习笔记（二）：在Gazebo环境下实现Pionner3dx移动机器人视觉伺服仿真的基础上改进而来

开发环境：Ubuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1文章内容主要参考ViSP官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html  本文主要介绍了如何使用ViSP实现目标检测和定位，实现过程分为两步，第一步在参考图像中检测并提取目标物体表面的关键点，并保存其对

其思想并不复杂，就是借鉴现有视觉和NLP领域中常见的预训练方法，考虑预先在一个大规模的任务无关数据集上对扩散模型进行预训练，使其具备一个高度语义化的空间。然后，再针对特定任务对模型进行微调训练，此时微调过程只需要关注与任务相关的输入信息，而困难的图像生成工作，比如渲染一个合理布局和真实的纹理，将根据预训练时得到的知识来完成。由于扩散模型生成的结果通常分辨率较低，如64*64，因此作者也采用了一个基

本文提出一种文本驱动的图像和视频编辑方法。与其他方法直接对图像进行编辑的方式不同，本文提出的方法并不是基于扩散模型的，更像是一个自编码器，通过对原图编码解码输出一个新的编辑图层，再与原图进行融合得到编辑后的图像。因此本文提出的方法更多适用于修改图中某个对象的纹理，或者增加一些特效，如火焰、烟雾等，而不能修改物体的动作、布局等等。另一方面，本文将提出的方法应用到了视频的编辑应用中。

如下图所示，图中黑色的小箭头就表示对数密度函数的梯度，只有绿色区域内的估计结果才可靠，而在占据数据分布的绝大部分区域（红色区域）则是不可靠的，这将导致随机采样的初始样本很难移动到目标分布中。使用不同级别的噪声对原始分布进行干扰对应了DDPM中的扩散过程，训练一个NCSN模型来估计分数对应了DDPM中的噪声估计网络，使用退火朗之万动力学模型来生成目标分布内的样本对应了DDPM的采样过程。随着步数的增

该篇文章《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》（IDDPM）是对DDPM中存在的问题进行了多方面的改进和试验，显著提升了生成样本的对数似然指标（这是基于似然的图像生成领域最广泛使用的指标之一，表征模型拟合数据分布的能力），使用更少的采样步骤就达到了接近最佳的生成效果。是以线性方式变化的，这样做带来的问题是图像会很快就变成纯噪声，导致后

该文提出一种文本驱动的图像转换方法，输入一张图像和一个目标文本描述，按照文本描述对输入图像进行转换，得到目标图像。作者对输入图像进行重建，并将重建过程中的特征图和自注意力层中的相似性图抽取出来，注入到目标图像的生成过程中，从而实现对生成图像的布局、形状的约束和引导。文本的特征还是通过交叉注意力机制引入，来实现对目标图像的修改。

通过使用者在原图上给出一些引导，比如在图像上涂鸦或者增加一个图块，甚至可以不给定原图，直接纯手工绘制一个涂鸦作为输入，模型就能够根据输入的带有引导信息的图像生成对应的结果，如下图所示。生成的过程基本延续了SDE的方法，作者在正文中以VE-SDE为例介绍了扩散和采样的过程，在附录中给出了VP-SDE的介绍，二者本质上是一致的。作者将SDEdit与其他基于GAN的图像生成和编辑算法进行了对比，结果表明

核心思想  本文提出一种基于双目图像进行透明物体位姿估计的方法。作者首先回顾了现有的位姿估计方法，通常采用单目相机获取目标2D图像，并与物体的3D模型或者RGB-D获取的点云图像进行匹配，进而实现位姿估计。而RGB-D传感器对于透明的，光滑的物体，其距离感知效果并不好。为了解决这个问题，作者采用了双目立体视觉来获得透明物体的深度信息，并通过提取物体上的关键点，利用反透视变换来获取关键点的3D坐标。