作物引导拍照挑战赛【CV比赛】，通过图像里盆栽的位置可以对图像进行引导方向的识别，给出合理的引导方向。本次赛提供已对植株位置进行分类的图像数据，参赛选手需基于提供的样本构建模型，实现**对图片中植株的位置的分类**（正中、上、下、左、右、左上、左下、右上、右下、过大、过小）。 背景：随着计算机技术的发展，农业开始步入智能化领域。在农业智能化过程中，通过建立起农业病虫害识别模型摆脱传统的专家进行农业病虫害识别。但在农业病虫害识别模型中，由于使用拍摄工具的主体是人，而农业病虫害识别模型对于需要识别的图像具有一定规范性。由于没有对人在拍摄过程中进行规范性引导，导致了人在拍摄过程中随意拍摄图片，从而造成了实际的农业病虫害识别精度远远小于训练时的精度。为了使人拍摄的农作物图像能够达到农业病虫害识别模型输入的要求，提高实际的农业病虫害识别模型的精度，需要**建立起判断植株在图片中的位置的模型来辅助人进行图片拍摄**。在引导拍照过程中，**手机需要实时调用该模型**。为了在移动端得到较好的引导效果，模型的参数规模和速度都需要有相应的限制。人眼产生视觉暂留的阈值一般位于12~24Hz，而屏幕刷新频率的

光流法适用于检测运动的目标。

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CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。来自卡内基梅隆大学研究学者讲述了《多模态机器学习》教程，200+页ppt值得关注。 多模态机器学习是一个充满活力的多学科研究领域，通过设计计算机agent来实现人工智能的一些原始目标，这些计算机agent能够通过集成和建模多种通信模态(包括语言、声学和视觉信息)来展示智能能力，如理解、推理和规划。随着视听语音识别的初步研究，以及最近的语言和视觉项目，如图像和视频字幕、视觉问题回答和语言引导强化学习，该研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据的异质性和通常发现的模态之间的偶然性。 本教程建立在卡内基梅隆大学教授的多模态机器学习年度课程的基础上，是CVPR、ACL和ICMI会议上多模态学习以前教程的一个完全修订版本。本教程基于多模态机器学习中存在的核心技术挑战的修订分类，围绕这六个核心挑战: 表示、对齐、推理、迁移、生成和量化。最近的技术成果将通过这种多模态核心挑战的分类法来展示，使研究人员

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