如何学习计算机视觉第8页

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。

无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践引言：从单一智能到融合智能的进化2023年，国际计算机视觉会议ICCV的最佳论文奖颁给了一项多模态学习研究——这正是DeepSeek核心技术的理论基石。

python算法(魔法师版)·2025-02-09 04:33

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com前言当我们谈起计算机视觉时

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

十八、计算机视觉-canny边缘检测

Non-maximumSuppression）4.双阈值检测（DoubleThresholding）5.边缘跟踪与连接（EdgeTrackingandHysteresis）二、代码实现前言Canny边缘检测是计算机视觉领域中常用的一种边缘检测

云峰天际·2025-02-08 19:01

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。

I'mAlex·2025-02-07 23:38

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。

QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

会议官网：www.acvra.org简介2025年计算机视觉研究进展与应用（ACVRA2025）将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开，将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家，聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就

禁默·2025-02-07 00:07

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

MXNet支持多种语言绑定，包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl，并且拥有一个活跃的工具和库生态系统，可以扩展MXNet的功能，支持计算机视觉、自然语言

零度°·2025-02-06 21:48

如何学习大数据治理：轻松上手指南

如何学习大数据治理：轻松上手指南开场白：从零开始，不再迷茫你有没有过这样的经历？听到“大数据治理”这个词时，感觉脑袋里一团乱麻。

狮歌~资深攻城狮·2025-02-06 15:08

基于YOLOv11的目标检测系统

在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进，使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。

夜思、晨·2025-02-06 12:21

deepseek免费大模型搜索工具发布

该公司致力于开发和推广先进的AI技术，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器学习等领域。DeepSeek的核心目标是通过AI技术推动各行业的智能化转型，提升生产效率和生活质量。

葡萄爱·2025-02-06 09:01

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介PASCALVOC数据集是计算机视觉领域中目标检测

KRISNAT·2025-02-05 16:53

学习笔记（1):Python+OpenCV计算机视觉-傅里叶变换的理论基础

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234966?utm_source=blogtoedu任何连续周期信号，可以由一组适当的正弦曲线组合而成时域-频域

小韩二子·2025-02-05 10:33

Java基础/进阶/电商系统实战系列文章汇总

目录前言✨专栏介绍✨专栏特色✨适合人群为什么选择Java编程语言谁适合学习这么课程✨新手小白✨Java开发人员如何学习这门课程✨本专栏学习路线6部分课程内容P1小白初识JAVAP2基础知识P3进阶知识P4

老王随聊·2025-02-05 02:08

python里circle_Python OpenCV cv2.circle()用法及代码示例

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.circle()方法用于在任何图像上绘制圆。

weixin_39952074·2025-02-04 23:16

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification

shiter·2025-02-04 20:58

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和深度学习算法，构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态

Coderabo·2025-02-04 20:55

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

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

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

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

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

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

大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript美食网站（西餐）

HTML+CSS+JS【美食网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️‍如何学习进步七、‍☠️

无·糖·2025-02-03 17:18

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+文档)、计算机视觉书籍

计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

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

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

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

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

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

yolo是什么，有什么优缺点以及YOLO的应用场景？

“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架，全称是“YouOnlyLookOnce”。

cesske·2025-02-02 11:57

人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用

通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等，虚拟角色可

zhubeibei168·2025-02-02 10:24

深度学习的应用场景及常用技术

1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。

eso1983·2025-02-02 06:19

Python-OpenCV实现运动物体检测

Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。

HackDyno·2025-02-01 20:47

OpenCV中投影变换的代码实现

目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。

AI_dataloads·2025-02-01 20:46

NameError: name ‘opencv‘ is not defined

如果你想使用OpenCV进行计算机视觉任务，你需要确保正确安装和导入opencv-python库。下面是一些步骤，帮助你解决这个问题。1.安装OpenCV首先，确保你已经安装了OpenCV库。在

两京一十三省的希望·2025-02-01 17:20

零基础如何学习 Web 安全？_web安全

下面就为题主一一例举如何学习Web安全的学习步骤。一、了解Web安全定义

字节全栈_ZKt·2025-02-01 17:15

如何学习Java后端开发

文章目录一、Java语言基础二、数据库与持久层三、Web开发基础四、主流框架与生态五、分布式与高并发六、运维与部署七、项目实战八、持续学习与提升总结路线图学习Java后端开发需要系统性地掌握多个技术领域，从基础到进阶逐步深入。以下是一个详细的学习路线和建议，帮助你高效入门并逐步提升：一、Java语言基础核心语法数据类型、流程控制、数组、字符串等基础语法。面向对象（OOP）：封装、继承、多态、抽象类

写代码的大学生·2025-02-01 14:21

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍