多模态三维目标检测第23页

企业想要搭建一个虚拟展厅需要多少钱？

2、沉浸式3D漫游展厅：一个纯虚拟的三维空间

jimumeta·2024-09-08 14:47

VR虚拟展厅的应用场景有哪些？

虚拟展厅作为一种利用虚拟现实技术构建的三维展示空间，其应用场景广泛且多样。视创云展为企业虚拟展厅搭建提供技术支持。

jimumeta·2024-09-08 14:13

目标检测-YOLOv4

YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。

wydxry·2024-09-08 13:11

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br

FL1623863129·2024-09-08 12:30

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿，一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。

余靖年Veronica·2024-09-08 11:22

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

Rhinoceros 8 for Mac/Win：重塑三维建模边界的革新之作

Rhinoceros8（简称Rhino8），作为一款由RobertMcNeel&Assoc公司开发的顶尖三维建模软件，无论是对于Mac还是Windows用户而言，都是一款不可多得的高效工具。

平安喜乐616·2024-09-08 10:19

YOLOv8改进更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。

学yolo的小白·2024-09-08 08:37

【Cesium三维地球上添加点、线、面、文字、图标（图片）、模型等标绘】

Cesium-VueCesium1.创建点线面模型对象1.1点实体对象1.1.1创建实体再添加1.1.2直接添加1.2线实体对象1.3Label实体对象1.4面实体对象1.5模型glb对象1.6移除实体方法3.瓦片3Dtitles4.样式5.cesium经纬度变换Cesium教学：https://blog.csdn.net/weixin_45782925/article/details/12326

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆

高斯小哥·2024-09-08 06:18

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

微软推出Phi-3.5系列AI模型

Phi-3.5-vision则是一款多模态AI模型，能够同时处理文本和视觉输入。

百态老人·2024-09-08 02:19

Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)

代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。

Eric Woo X·2024-09-08 00:07

大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析

RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容，使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等，支持多模态、LoRA、P-Tuning

阿里技术·2024-09-07 23:32

GPT-4 已经到来，其功能和用途概述

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。

iCloudEnd·2024-09-07 22:30

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.15-2024.04.25

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

小小帅AIGC·2024-09-07 21:49

Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章

Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage

余靖年Veronica·2024-09-07 21:44

版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系

技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走弯路、提高效

高斯小哥·2024-09-07 18:29

JAVA多维动态数组

JAVA多维动态数组一维数组数组大小size()增加元素add获取元素get删除元素remove修改元素set输出二维数组三维数组ArrayList类是一个可以动态修改的数组（队列），与普通数组的区别就是它是没有固定大小的限制

天微亮。·2024-09-07 15:03

移远通信推出大模型解决方案，重塑千行百业智能边界

近来，具有强大学习、理解和多模态处理能力的大模型迅猛发展，正在给人类的生产、生活带来革命性的变化。在这一变革浪潮中，物联网成为了大模型技术发挥作用的重要阵地。

移远通信·2024-09-07 12:45

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

wydxry·2024-09-07 09:26

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？

1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。

爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%

张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

pytorch gather() 、sactter()和sactter_()的详解

在官方文档中，主要是针对三维进行解释，但是它对数据索引的混乱使用，导致晦涩难懂。所以我主要针对2维的进行解释，更加通俗。1、gather()首先规定好。

读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...

本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。

weixin_39947908·2024-09-06 19:52

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、

FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”

FL1623863129·2024-09-06 15:51

YOLOv8目标检测结果分析

使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source="animal2.jpg")result=results[0]img=result.plot()frommatplotlibimportpyplotaspltplt.imshow(X=img[:,:

MechMaster·2024-09-06 10:47

具身智能猜想 ——机器人进化

环境可以是复杂的三维空间。多样化挑战：设置不同的任务和挑战，迫使机器人在不同的情境下表现出不同的能力，这样可以促使特定功能的发展和优化。2.基因突变机制基因编码：将机器人的功能、行

COOL_DREAM_·2024-09-06 07:01

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp

WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

实时渲染云交互助力汽车虚拟仿真新体验！

在设计方面，通过在计算机上构建三维模型进行形状、颜色、材质的调整，并分析气动性、结构性和热性以提升外观和功能；制造方面，通过模拟生产流程、零部

3DCAT实时渲染云·2024-09-06 03:06

宏观&微观

《三体》又一次开了我的脑洞，虽然今天万维刚，讲了宇宙不可能存在更高维度，三维曲面是存在的，宇宙进入到一个无限大的圆环中周而复始，我可能理解到这里也许我理解错了，书中讲将一个

知识日记·2024-09-06 01:56

如何战胜拖拉？1个思维，1个日程表

书中通过三种工具，来解决这个三障碍：工具1：三维思维与逆向日程，用以战胜

时间校尉·2024-09-06 00:27

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能

汀、人工智能·2024-09-05 22:31

《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5

GoAI·2024-09-05 22:29

AI多模态实战教程：面壁智能MiniCPM-V多模态大模型问答交互、llama.cpp模型量化和推理

一、项目简介MiniCPM-V系列是专为视觉-语⾔理解设计的多模态⼤型语⾔模型（MLLMs），提供⾼质量的⽂本输出，已发布4个版本。

AIGCmagic社区·2024-09-05 21:23

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态

u013250861·2024-09-05 14:35

旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表

mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA：用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo

沉浸式AI·2024-09-05 10:43

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto

ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出！一、模型推理测试1.1单张图片推理测试可以首先使用官网上的推理方法，从源代码安装mmrotate，只需运行以下命令。#首先把所需要的配置文件下载下来，或直接用你训练好的模型和配置

清如许.·2024-09-05 10:07

python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实

文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到

weixin_45154388·2024-09-05 08:25

GIS三维建模工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

本系列文章目录：1.GIS开发工程师岗位职责、技术要求和常见面试题2.GIS数据工程师岗位职责、技术要求和常见面试题3.GIS后端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题4.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题5.GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题6.GIS项目经理岗位职责、技术要求和常见面试题7.GIS产品经理岗位职责、技术要求和常见面试题8.GIS数据分析师岗位职责、技术要求和常

丷丩·2024-09-05 07:50

pytorch torch.squeeze函数介绍

二、使用示例importtorch#创建一个三维张量，其中有一个维度的尺寸为1tensor=torc

qq_27390023·2024-09-05 06:44

MTCNN人脸检测算法

人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中，任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。

samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

IOS MKMapCamera三维地图

1overridefuncviewDidLoad(){2super.viewDidLoad()3//Doanyadditionalsetupafterloadingtheview,typicallyfromanib.45letmapView=MKMapView(frame：self.view.bounds)6mapView.mapType=MKMapType.standard78letcenter

SkTj·2024-09-04 14:46

Ego-planner：三维建图 grid_map.cpp解析

避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的，（没错，ego也可以利用点云来建图，也就是无需d435i进行输入，可以替换为激光雷达）下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量：buffer_size：三维栅格地图的体积

dueen1123·2024-09-04 13:55

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