三维视觉重建

Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。
GoAI·2025-02-04 07:45

传华为2025年新品更新 用上超声波指纹nova上红枫

超声波指纹技术通过超声波脉冲穿透屏幕捕捉指纹的三维信息，实现高精度识别。
2501_90444774·2025-02-04 07:12

开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。
开源技术探险家·2025-02-04 05:54

Python 模块学习：（一）turtle模块

使用海龟绘图，我们只用几行代码就能够创建出令人印象深刻的视觉效果，而且还可以跟随海龟的移动轨迹，看到每行代码是如何影响它的移动的。这能够帮助
「已注销」·2025-02-04 03:16

一篇文章了解AI大神何凯明

何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。
Ai知识精灵·2025-02-04 02:04

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

OpenCV图像旋转90度的最简单方法

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。
时光荏苒-·2025-02-03 23:08

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

前言YOLO（YouOnlyLookOnce）是计算机视觉领域一颗璀璨的明星，它以高效、快速著称，成为目标检测算法的代表。今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。
星际编程喵·2025-02-03 22:32

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距
QQ_767172261·2025-02-03 21:24

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。
极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

本文提出了一种新的深度多模态融合方法，用于从多种数据模态（包括文本、音频和视觉输入）预测人格特质。研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

1、PyTorch 简介

Torch是以Lua语言为基础，在2002年左右就开始逐渐发展起来，在计算机视觉、自然语言处理等领域有一定的应用。o
找个栗子·2025-02-03 19:10

OpenCV在Python 3.6中的安装与应用教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个功能丰富的计算机视觉库，适用于图像处理和分析。本文将介绍如何在Python3.6环境下安装和使用OpenCV，包括处理网络安装困难时的替代方案。
北海有座岛·2025-02-03 19:35

动态规划-二维费用的背包问题

因此我们建立三维数组dp[i][j][k]表示我们在前i个二进制字符串中选择，要求选中的字符串中的0以及1字符的总数分别不能超过i
炙热的大叔·2025-02-03 18:03

第06章 07 VTK体绘制中的2D纹理映射和3D纹理映射

在VTK（VisualizationToolkit）中，体绘制是一种将三维数据转换为二维图像的技术，VTK提供了多种方法来实现体绘制，其中2DTexture-Mapped和3DTexture-Mapped
捕鲸叉·2025-02-03 18:31

无需标定板！Galibr：无需目标的LiDAR相机外参标定新方法

文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+
计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

colmap 已知pose 重建 kitti数据尝试

FrequentlyAskedQuestions—COLMAP3.7documentationCOLMAP已知相机内外参数重建稀疏/稠密模型-thronsbird-博客园Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型
鹿米lincent·2025-02-03 15:37

Ubuntu终端跑colmap实验记录——生成sparse和poses_bounds.npy

目录前言：colmap生成sparse1.打开工程进行自动重建（不需要）——just避雷！
Yunni_root·2025-02-03 15:36

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档：https://colmap.github.io
失去对象的野指针·2025-02-03 15:34

数字孪生下的智慧城市（城市大脑）建设方案——建模层

要构建城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）及仿真模型，并实现L3级精度的核心区三维建模，需结合多源数据与多层级标准，具体步骤如下：1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级（CIM1
百态老人·2025-02-03 14:57

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递，相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM，其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM
phy12321·2025-02-03 14:26

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化
gs80140·2025-02-03 08:08

【漏斗图】——4

但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？
花花 Show Python·2025-02-03 08:37

LeetCode—406.根据身高重建队列(Queue Reconstruction by Height)——分析及代码（Java）

LeetCode—406.根据身高重建队列[QueueReconstructionbyHeight]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.贪心算法（1）思路（2）代码（3）结果三、其他一、
江南土豆·2025-02-03 06:21

根据身高重建队列 (贪心)

文章目录题目描述简化题目思路分析完整代码二刷简化版题目描述假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组people表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个people[i]=[hi,ki]表示第i个人的身高为hi，前面正好有ki个身高大于或等于hi的人。请你重新构造并返回输入数组people所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组queue，其中queue[j]=[hj,kj]是队列中第j个人的属
深度不学习！！·2025-02-03 06:47

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

一个愿景：做机器视觉行业的颠覆者。我给自己创业，立一个大的愿景：做机器视觉行业的颠覆者。两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

根据身高重建队列（Java 贪心）

目录406.根据身高重建队列题目描述：实现代码与解析：贪心原理思路：406.根据身高重建队列题目描述：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组people表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。
Cosmoshhhyyy·2025-02-03 05:14

2D游戏中的枪口火焰效果实现

然而，一旦玩家松开鼠标按钮，动画会在播放过程中突然停止，导致视觉效果不连续，显得非常生硬。原始代码分析以下是原始的Godot脚本代码：extendsStaticBody2D@onreadyvar
t0_54coder·2025-02-03 05:40

『大模型笔记』视觉语言模型解释

视觉语言模型解释文章目录一.视觉语言模型解析1.什么是视觉语言模型？
AI大模型前沿研究·2025-02-03 05:40

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。它的核心创新是Ghost模块，该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务，如图像分类和物体检测，同时在保持较高准确率的基础上，优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
DuHz·2025-02-03 04:05

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。
SEU-WYL·2025-02-03 03:29

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段，DeepSeek通过自研的多模态融合框架，在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。
python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读模型简介：VARGPT是北京大学推出的多模态大语言模型，专注于视觉理解和生成任务。主要功能：支持混合模态输入输出、高效视觉生成和广泛的多模态任务。
蚝油菜花·2025-02-03 02:18

跨平台的客户端gui到底是选“原生”还是web

它涵盖了视觉设计、交互逻辑，主要关注用户体验（UserExperience,UX）和
扎量丙不要犟·2025-02-03 02:15

计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例

计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中，计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。
我的运维人生·2025-02-03 01:07

构建基于 Pygame 的高级流体仿真系统

通过模拟流体的运动、扩散和相互作用，我们可以创建逼真的视觉效果，甚至用于研究真实世界的物理现象。
机器懒得学习·2025-02-03 01:05

Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-02 22:19

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。
萌萌哒240·2025-02-02 21:10

Python-基于PyQt5,wordcloud,pillow,numpy,os,sys的智能词云生成器

词云图（Wordcloud）又称文字云，是一种文本数据的图片视觉表达方式，一般是由词汇组成类似云的图形，用于展示大量文本数据。
闪云-微星·2025-02-02 19:30

AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务

正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
一键难忘·2025-02-02 16:09

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术

视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法，利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象，同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。
扫地僧985·2025-02-02 15:01

ECharts 样式设置

样式设置是ECharts中的重要一环，它能够帮助开发者根据需求调整图表的视觉效果，使其更加美观和易于理解。本文将详细介绍ECharts的样式设置，包括主题、颜色、字体、布局等方面的内容。
lsx202406·2025-02-02 14:55

数据挖掘常用算法

逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

Three.js + GIS：打造三维地理信息系统的教程

Three.js+GIS：打造三维地理信息系统的教程Three.js是构建WebGL3D应用的强大工具，而结合GIS（地理信息系统）后，可以实现炫酷的三维地理可视化效果。
全栈探索者chen·2025-02-02 12:08

PythonOCC-Core 使用教程

PythonOCC-Core使用教程pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建
陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07

PythonOCC-Core 安装和配置指南

PythonOCC-Core安装和配置指南pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建
邹稳潜Willard·2025-02-02 12:35

21章8节：绘制三维地形图

三维地形图在医学、流行病学、生态学和城市规划等多个领域中具有重要的应用价值。它不仅能够帮助研究人员更直观地了解地形对疾病传播、环境健康和公共卫生的影响，还能在疾病防控和健康风险评估中提供关键信息。
DAT｜R科学·2025-02-02 11:30
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他