计算机视觉关键技术论文

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对
sixfrogs·2025-03-03 03:59

[论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告

DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO
一朵小红花HH·2025-03-03 03:58

大模型隐空间推理论文阅读笔记

文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决
猴猴猪猪·2025-03-03 03:57

ECCV2024｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】

ECCV2024｜底层视觉相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏）相关整理(RelatedCollections)**参考或转载请注明出处**1.超分辨率(Super-Resolution)AcceleratingImageSuper-ResolutionNetworkswithPixel-LevelClassificationAdaDiffSR
Kobaayyy·2025-03-03 02:55

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。
2401_84972910·2025-03-03 02:24

【AI大模型应用开发】精读ToT：论文到源码，看透ToT思维树的实现流程

大家好，我是同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。上篇文章（【AI大模型应用开发】从CoT到ToT，再到ReAct，提升大模型推理能力的方式探索（含代码））我们学习了当下提高大模型推理能力的几个主要技术，从CoT（ChainofThought）到TOT（TreeofThought），再到ReAct。关于ReAct的实现方式，我们前面
同学小张·2025-03-03 02:24

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-03 01:32

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）摘要：本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。
emmm形成中·2025-03-03 00:03

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。
大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

计算机视觉毕业设计选题推荐：建议指导篇

亲爱的同学们，转眼间我们已经迎来了大四，这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证，或是寻找实习机会，同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计，很多同学可能会感到陌生，不知道从何下手，也不确定自己适合哪些方向的课题。为此，我整理了一个毕业设计选题专栏，希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问，欢迎随时来问我哦！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
微光DeepLearning·2025-03-02 21:46

Transformer模型详解

导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing
Yuki-^_^·2025-03-02 21:46

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。
那雨倾城·2025-03-02 14:43

事件循环_经典面试题

目录代码分析代码解读执行顺序执行结果结论文件名：在JavaScript中，理解事件循环（EventLoop）是掌握异步编程的基础。
还是鼠鼠·2025-03-02 12:33

分布式系统中的关键技术解析：幂等性、负载均衡、限流算法及其实现

本文将深入探讨几种关键技术及其具体实现方法，包括如何保证操作的幂等性，常见的负载均衡算法有哪些，限流策略中常用的算法介绍，特别是详细解释了计数器（固定窗口）算法和滑动
guihong004·2025-03-02 11:18

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。
AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

取消endnotes参考文献格式域的步骤_从来没有打开过的尾注功能，居然可以实现参考文献的引用...

在写论文的时候，免不了要引用外部文献或者书刊杂志的内容来辅助表达观点。论文中需要在引用了参考文献的地方予以标明，并在论文的参考文献章节对应列出。
xu kaihe·2025-03-02 07:39

Mac电脑用Latex论文排版3天速成5天实战de笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言论文常用1.摘要2.页码3.目录与章节4.单图5.多图6.最基本的三线格7.复杂表格8.数学公式$\[...\]公式块9.伪代码
荔枝要赚大钱的luu（养成系）·2025-03-02 06:36

通俗易懂的一致性哈希原理

一致性哈希（Consistenthashing）算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文（《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb
eternity_zzy·2025-03-02 06:06

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

springboot527基于Java企业项目管理系统(论文+源码)_kaic

摘要如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统企业项目管理系统信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个企业项目管理系统，可以解决许多问题。企业项目管理系统按照操作主体分为管理员和用户。管理员的功能包括操作日志管理、字典管理、论坛管理、公告管理
开心毕设·2025-03-02 01:30

ACL2024最佳论文揭榜，中国本科生破译3000年前的甲骨文密码

标题：ACL2024最佳论文揭榜！
会议之眼·2025-03-01 23:50

科技快讯 | DeepSeek宣布开源DeepGEMM；多个团队开发AI论文反识别技术；OpenAI GPT 4.5现身Android测试版，即将发布

DeepSeek宣布开源DeepGEMM财联社2月26日电，Deepseek于开源周第三天宣布开源DeepGEMM。DeepGEMM是一个专为简洁高效的FP8通用矩阵乘法（GEMM）设计的库，具有细粒度缩放功能，如DeepSeek-V3中所提出。它支持普通和混合专家（MoE）分组的GEMM。该库采用CUDA编写，在安装过程中无需编译，通过使用轻量级的即时编译（JIT）模块在运行时编译所有内核。FP
最新科技快讯·2025-03-01 23:18

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-01 22:33

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

机器人手眼标定及视觉引导技术

机器人手眼标定是工业自动化领域中的关键技术之一，主要用于校正机器人末端执行器（“手”）与机器视觉系统（“眼”）之间的相对位置和姿态关系。
杨驰晏Danielle·2025-03-01 20:23

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

文章信息题目：LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址：paper代码地址：code年份：2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏
☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序

精彩专栏推荐订阅计算机毕业设计精品项目案例（持续更新）文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟
猿毕设·2025-03-01 18:42

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。
IT古董·2025-03-01 16:29

An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读

AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路：基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷
青铜锁00·2025-03-01 16:27

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2
青铜锁00·2025-03-01 16:27

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战：实孔径雷达受限于天线孔径尺寸，导致角分辨率不足，影响海面目标（如船舶）的精细化探测。传统方法局限性：谱估计方法（如MUSIC、IAA）：依赖多快拍数据，机械扫描雷达难以满足。正则化方法（如TSVD、l1/l2约束）：假设噪声服从高斯分布，未考虑海杂波的非高斯特性（如Rayleigh
青铜锁00·2025-03-01 15:27

yolo位姿估计实验

姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义，可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源，导致实时性不佳。
jarreyer·2025-03-01 14:15

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。
那年一路北·2025-03-01 13:09

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

接着介绍了关键技术，包括嵌入式系统设计、边缘计算架构、通信技术和数据分析与处理技术。在应用领域方面，涵盖了工业物联网、智能交通、智能家居和医疗保健等。
嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

**混合专家模型（MixtureofExperts,MoE）**通过稀疏激活机制，成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

《OpenCV》——人脸检测

代码实现python#导入OpenCV库，用于计算机视觉任务，如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
Kai HVZ·2025-03-01 11:22

【模块】Non-local Neural

论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖，这对于深度神经网络来说至关重要。
dearr__·2025-03-01 10:48

【模块】GNConv卷积模块

论文《GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyond》1、作用GCNet（GlobalContextNetwork）结合了非局部网络
dearr__·2025-03-01 10:47

python爬取arXiv论文元数据

需要相关学科、主题的论文元数据做一些分析，arXiv开源，容易获取。
小孔不爱coding·2025-03-01 10:46

[Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站

简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。
spearhead_cai·2025-03-01 09:10

arxiv论文爬虫

文章目录readmeArxivInterestingPapersCrawlerDescription:Thetimerangeofthepaperdownloading:Themodeofthedownloading:Therootofthedownloading:Thedomainofthedownloading:Thecustomizedkeywords:Thecustomizedkeywor
plasma-deeplearning·2025-03-01 09:39

如何用Python 3调用ArXiv API查询ArXiv论文元数据

arXivAPIAccess-arXivinfoarXivAPIBasics-arXivinfoarXivAPIUser’sManual-arXivinfo文章目录1.调包2.获取数据1.简单入门2.XML返回值示例3.添加分类信息，获取最新论文
诸神缄默不语·2025-03-01 09:37

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理
代码讲故事·2025-03-01 07:54

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展，二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素，它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。
NoABug·2025-03-01 07:51

python+flask计算机毕业设计基于Web的空巢老人服务系统的设计与实现（程序+开题+论文）

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
node.js毕设小健·2025-03-01 07:50

Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。
lczdyx·2025-03-01 06:18

端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。
AI智能涌现深度研究·2025-03-01 05:08

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术
知世不是芝士·2025-03-01 04:57

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~802、对前N%冗余层，直接删除fulllayer。N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P
心心喵·2025-03-01 04:25
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