计算机视觉动作识别第18页

Python计算机视觉（四）—照相机标定

1.照相机标定原理照相机标定的目的是获得照相机自身的参数，合适的标定参数是照相机准确获得目标信息的先决条件。本文向大家介绍张正友相机标定法。相机标定的过程是将世界坐标系通过刚体变换转换为相机坐标系，接着通过投影变换将相机坐标系转换为图像坐标系，最后再将图像坐标系通过平移变换转换到像素坐标系。相机拍摄过程中的坐标系转换关系如下图所示。坐标系转换关系图2.张正友相机标定法张正友标定是指张正友教授199

summer_524·2024-01-07 02:29

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:28

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。本节将介绍R-CNN及其一系列改进方法：快速的R-CNN（FastR-CNN）(Girshick,2015)、更快的R-CNN（FasterR-CNN）(Renetal.,2015)和掩码R-CNN（Mas

白云如幻·2024-01-06 20:47

【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南

【【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南为什么要做数据增强？等等，什么是数据增强？数据增强技术数据增强的注意事项和潜在陷阱什么时候应该做数据增强？

jcfszxc·2024-01-06 19:13

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

1.介绍MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的常用数据集之一。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

VS2019+OpenCV2环境搭建

OpenCV是计算机视觉开源的图形处理库，重要性不言而喻。

jgw2008·2024-01-06 13:10

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

如何实现无人机识别功能

以下是一些常见的无人机识别算法和技术：视觉识别：图像处理：使用计算机视觉技术对无人机图像进行处理，包括特征提取、目标检测和跟踪等。

LittroInno·2024-01-06 11:44

图像预处理——transforms

一、transforms运行机制torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了许多计算机视觉相关的工具和功能。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:49

图像识别原理

图像识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是使计算机系统能够理解和解释图像中的信息。以下是图像识别的基本原理：1.数据采集：首先，需要获取图像数据。这可以通过摄像头、传感器、扫描仪等设备来实现。

_oP_i·2024-01-06 08:05

计算机视觉与美颜SDK：详解人脸美型功能的实现过程

本文将深入探讨计算机视觉与美颜SDK中人脸美型功能的实现过程。一、关键点定位关键点定位是人脸美型的关键步骤之一。

美狐美颜sdk·2024-01-06 06:42

开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)

开集目标检测是目前计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它的主要目的是在不依赖于预先定义的类别标签下，实现对图像中出现的不同目标的识别和检测。

从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:06

【深度学习：Self-supervised learning (SSL) 】自我监督学习解释

比较自我监督学习与监督学习和无监督学习为什么计算机视觉模型需要自监督学习？自我监督学习的好处自监督学习的局限性自我监督学习如何运作？

jcfszxc·2024-01-06 06:36

【深度学习每日小知识】数据增强

这对于计算机视觉领域尤为重要，因为图像经常被用作输入数据。计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。

jcfszxc·2024-01-06 05:31

我不是机器人：谷歌最新版验证码系统ReCaptcha破解已开源

然而，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，现在这些认证方法可以被我们轻松破解了。在这一个项目中，作者破解了最新版的ReCaptcha，并开源了所有代码。不过项目作者声明：「这份代码能够解决最新

猿天下·2024-01-06 01:08

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能

会AI的学姐·2024-01-06 00:13

从 YOLOv1 到 YOLO-NAS 的所有 YOLO 模型：论文解析

在计算机视觉的浩瀚领域，有一支耀眼的明星，她的名字传颂着革新与突破的传奇——YOLO（YouOnlyLookOnce）。

T1.Faker·2024-01-05 23:37

SpireCV项目实战——电诈园区人员及房屋情况识别

项目介绍前言随着科技的进步和大数据时代的到来，计算机视觉技术逐渐渗透到各个行业领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。近年来，电信诈骗案件频发，给社会带来了巨大的经济损失和心理负担。

阿木实验室·2024-01-05 21:06

安全帽识别摄像头：工地安全的智能守护“神”

**实时监测与识别技术**安全帽识别摄像头采用先进的计算机视觉技术，能够实时监测工地上的人员，并精准识别其是否佩戴安全帽。通过深度学习算法，摄像头能够在各种光照和环境条件下准确判断工人的

博瓦科技·2024-01-05 19:12

YOLO算法：实时目标检测的革命

第一部分：引言在计算机视觉领域，目标检测是一个关键的任务，涉及到在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。

若忘即安·2024-01-05 16:28

02 Deep learning algorithm

trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech（语音识别）---->images(计算机视觉

叮咚Zz·2024-01-05 14:06

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（ComputerVision，CV）技术是指使计算机能够理解和解释视觉数据的能力。CV技术在很多领域都有广泛的应用，包括图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等。

荆赫同艺·2024-01-05 13:41

imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-05 10:03

人机交互主板定制_基于MT8735安卓核心板的自助查询机方案

人机交互主板是一种商显智能终端主板，广泛应用于广告机、工控一体机、教学一体机、智能自助终端、考勤机、智能零售终端、O2O智能设备、取号机、计算机视觉、医疗健康设备、机器人设备等领域。

智物通讯科技·2024-01-05 08:06

OpenCV实战系列——拟合直线

OpenCV实战——拟合直线0.前言1.直线拟合2.完整代码相关链接0.前言在某些计算机视觉应用中，不仅要检测图像中的线条，还要准确估计线条的位置和方向。本节将介绍如何找到最适合给定点集的线。

A little strawberry·2024-01-05 08:04

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面

十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

计算机视觉入门与调优

在这个过程中，我发现很多小伙伴问的问题都类似：比如如何入门计算机视觉，某某算法是做什么的，有什么作用。之前写的文章由于过于分散，不成体系，很多知识点没有串联起来。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

【AI】人工智能的五大技术

人工智能的五大技术计算机视觉应用场景：医疗成像分析、人脸识别、安防及监控、购物机器学习应用场景：数据分析NLP应用场景：识别垃圾邮件机器人目前机器人按应用场景分为三个类别：工业级机器人监护级机器人探险级机器人语音识别

火禾子_·2024-01-05 05:09

imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言imgaug简介安装和导入imgaug代码示例imgaug的强大之处和用途小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。

高斯小哥·2024-01-05 05:11

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

计算机视觉（CV）技术是指计算机利用图像或视频数据进行自动分析和理解的能力。

中微子%5·2024-01-05 05:10

基于Python的车牌识别

1.展示车牌识别是计算机视觉的经典任务，通过图像技术对车牌处理、定位和识别单张图片的车牌识别：视频信息中的车牌识别：项目实现较为简单，文末有全部代码，也可以在这里下载：车牌识别2.hyperlprHyperlpr

听风吹等浪起·2024-01-04 21:28

imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言前期回顾代码示例小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-04 20:43

【期末复习向】数据可视化技术

一、重点复习题型：填空题（15道，2分一个）与简答题（3道题目，10分一个）与绘图题（选画2个类型的图）1.什么是数据可视化在计算机视觉领域，数据可视化是对数据的一种形象直观的解释，实现从不同维度观察数据

诺坎普的风间·2024-01-04 18:41

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习记录

基本题型：题型：选择、填空、简答、分析绝大多数内容参考自PPT一、线性分类器基本了解内容：每个过程都有些啥图像表示：二进制图像、灰度图像、彩色图像。（将矩阵转为列向量）3072维分类模型：线性分类模型。是神经网络和支持向量机的基础。。线性分类模型是一种线性映射，将输入的图像特征映射成类别分数。决策规则：f_i(x)>f_j(x)，对任意的j!=i。线性分类器的矩阵表示：线性分类器的权值：可以看成模

学数学的懒哥·2024-01-04 17:18

【深度学习：（Contrastive Learning）对比学习】深入浅出讲解对比学习

这种方法已被证明在计算机视觉、自然语言处理（NLP）和强化学习等不同领域都是有效的。

jcfszxc·2024-01-04 14:08

YOLOv7独家原创改进：一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力，实现小目标暴力涨点

2024年计算机视觉顶会创新

AI小怪兽·2024-01-04 12:54

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

基于Matlab的车道线检测技术研究与实现

二、引言车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是从图像中检测出车道线的位置和方向。车道线检测技术

科创工作室li·2024-01-04 11:01

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

前言图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。

Leventure_轩先生·2024-01-04 09:31

机器学习笔记 - 从2D数据合成3D数据

一、3D数据简介人们一致认为，从单一角度合成3D数据是人类视觉的一项基本功能，这对计算机视觉算法来说极具挑战性。

坐望云起·2024-01-04 08:50

LOG滤波器原理探究---计算机视觉和特征检测

先来看几个滤波器公式：高斯滤波器：G(x,y;σ)=12πσ2e−x2+y22σ2G(x,y;\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}G(x,y;σ)=2πσ21e−2σ2x2+y2图像的二阶导数：∇2f=∂2f∂x2+∂f∂y2\nabla^2f=\frac{\partial^2f}{\partialx^2}+\fr

satadriver·2024-01-04 07:38

简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

前言这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总图像处理中常用的卷积核在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。什么是卷积核？如果你不考虑卷积核的计算，可以简单的将卷积核理解成一个矩阵，这个矩阵维度的大小和取值的不同会导致

Leventure_轩先生·2024-01-04 06:29

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破，引发了深度学习在计算机视觉领域的热潮

the_coco·2024-01-04 06:51

机器视觉在食品安全检测领域的应用与展望

机器视觉系统通过模拟人眼的视觉功能，借助相机和计算机视觉算法，对食品的外观、尺寸、颜色、标签等特征进行快速、无损的检测，保障食品的质量与安全。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-04 03:52

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率低或物体很小

十有久诚·2024-01-04 02:53

【ModelScope】从入门到进阶

计算机视觉任务任务（Task）中文任务（Task）英文任务说明单标签图像分类image-classification对图像中的不同特征根据类别进行区分通用图像分割image-segmentation识别图像主体与图像背景进行分离文字检测

资料加载中·2024-01-04 01:23

Graph Neural Networks: Graph Structure Learning

GraphNeuralNetworks:GraphStructureLearning摘要：由于图神经网络（GNNs）在建模图结构数据方面具有出色的表达能力，GNNs在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、

让AI服务于我·2024-01-04 01:11

哪些算法可以用于文字识别？

文字识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它是指利用计算机技术将图像中的文字转换成可编辑的文本格式的过程。

金鸣识别·2024-01-03 23:10

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