图像处理--目标检测

中科曙光C/C++研发工程师二面

CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
TrustZone_·2025-01-21 16:31

基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python

1.最小交叉熵阈值分割原理1993年，Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域，提出了基于一维灰
图像算法打怪·2025-01-21 07:12

机器视觉在医疗影像分析中的应用：助力放射科医生精准诊断

一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术，通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术，使计算机能够“看”懂图像中
人工智能专属驿站·2025-01-21 06:59

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-01-21 04:46

每日读码1 Unity GL

//一般在渲染函数里实现，比如：OnPostRender()/*相机后处理*/,OnRenderImage()/*图像处理*/voidOnRenderImage(RenderTexturesrc,RenderTexturedst
hookby·2025-01-21 02:47

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络
YOLO大师·2025-01-20 22:47

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术
郎轶诺·2025-01-20 20:55

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:36

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

使用QT+OpenCV+C++完成一个简单的图像处理工具

目录前言初始化UI界面qss样式表优化界面QImage和Mat的类型转换按钮功能实现读取图像处理图像保存图像最终效果前言本项目在QtCreator中编写，使用qmake来配置OpenCV库，具体配置方法请看这篇文章从
17´·2025-01-20 13:48

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中
小周不想卷·2025-01-20 13:11

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案
步入烟尘·2025-01-20 05:58

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象
AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

简单线性插值去马赛克算法的Python实现

在图像处理领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像恢复全彩图像。
大DA_辉·2025-01-20 01:38

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。
ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1
码字仙子·2025-01-20 00:03

利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强

双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术，为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理，并展示其在图像数据增强方面的实际效果。
jizhi-dataset·2025-01-20 00:02

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 21:01

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

DICOM图像处理：深入解析DICOM彩色图像中的Planar配置及其对像素数据解析处理的实现

引言在DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）标准中，彩色图像的存储与显示涉及多个关键属性，其中**PlanarConfiguration（平面配置）**属性（标签(0028,0006)）尤为重要。当遇到彩色DICOM图像在浏览时被错误地分割为9张小图，而实际应显示为一张完整的图像的问题，很可能与PlanarConfiguration属性的解
猿享天开·2025-01-19 17:30

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
cxr828·2025-01-19 07:09

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。
stsdddd·2025-01-18 19:35

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

随着PS技术的发展，大家对图像的要求和处理更加的多样化，其中，抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和
纪元A梦·2025-01-18 18:28

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

MATLAB语言的计算机基础

MATLAB（矩阵实验室）作为一种高级编程语言和环境，广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。
疯狂小小小码农·2025-01-18 13:52

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。
Lunar*·2025-01-18 12:39

昇腾NPU推理YOLOV10目标检测（C++）

1.准备工作基础环境：需要安装NPU固件驱动，CANN的包在昇腾官网下载，安装最新版就可以了。C++环境搭建链接：cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接，需要安装：presentagent,opencv,ffmpeg+acllite其中ffmpeg和o
weixin_51923349·2025-01-18 10:23

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+
YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

如果你是图像处理小白，或者刚刚接触Photoshop的新手，那么这套课程就是专门为你量身定制的哦！
Java徐师兄·2025-01-17 16:33

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。
KeyPan·2025-01-17 15:23

学生福利！Edu邮箱助你免费畅用设计软件

作为一名学生，想要学习和使用专业的图像处理、设计软件，但高昂的软件费用往往让人望而却步。其实，有一个简单的方法可以让你免费享用这些强大的工具——那就是利用你的Edu教育邮箱。Edu邮箱是什么？
明 庭·2025-01-17 15:23

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

文字检测：使用图像处理算法或框架来定位
一名技术极客·2025-01-17 13:59

内核详细知识

不要与Compute内核，内核方法或内核（图像处理）混淆。该内核是一个计算机程序是计算机的核心操作系统，拥有系统的一切完全控制。
「已注销」·2025-01-17 08:50

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。
任义礼智信·2025-01-17 02:01

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。
肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

C++： 实现聚类算法（附带源码）

在许多领域，如数据挖掘、图像处理和模式识别等，聚类算法都有广泛应用。在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。
Katie。·2025-01-16 21:15

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv11的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-01-16 18:44
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