计算机视觉动作识别

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle不同于图像分类这样比较简单直接的计算机视觉任务，图像分割任务（又分为语义分割、实例分割、全景分割）的标签形式稍为复杂。
Adenialzz·2023-12-26 11:09

EasyCVR无人机推流+人数统计AI算法，助力公共场所人群密度管控

TSINGSEE青犀可以利用无人机推流+AI人流量统计算法，基于计算机视觉技术，实现对区域人数的实时统计和人群密度监测，有助于降低和防范区域人数密度过大带来的安全隐患。
TSINGSEE·2023-12-26 10:51

计算机视觉技术-使用图像增广进行训练

让我们使用图像增广来训练模型。这里，我们使用CIFAR-10数据集，而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。这是因为Fashion-MNIST数据集中对象的位置和大小已被规范化，而CIFAR-10数据集中对象的颜色和大小差异更明显。CIFAR-10数据集中的前32个训练图像如下所示。d2l.show_images(gluon.data.vision.CIFAR10(train=Tru
白云如幻·2023-12-26 06:26

写论文有哪些神网站？

来源：https://www.zhihu.com/question/35931336编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：匿名用户https://www.zhihu.com/question
woshicver·2023-12-26 02:26

你写论文时发现了哪些非常神的网站？

链接：https://www.zhihu.com/question/35931336转自：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：luluCHENGhttps://www.zhihu.com/
小白学视觉·2023-12-26 02:21

毕业设计选题 - 计算机毕业设计（论文）选题合集

目录前言选题背景意义毕业设计选题深度学习与神经网络计算机视觉与图像处理机器学习与数据挖掘数据分析和大数据处理选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公
weixin_55149953·2023-12-26 02:37

基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-26 01:57

CV 语义分割的基础和应用 | 附源码步骤

引言计算机视觉中的语义分割是一个引人入胜且迅速发展的领域。它涉及将图像分割为有意义的部分，并将每个部分分类为预定义的类别之一。
小北的北·2023-12-26 01:15

图像分割代码python

以下是一些常用的库和工具：OpenCV：OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，它具有各种图像处理和计算机视觉算法。OpenCV提供了许多用于图像分割的算法，例如阈值分割，边缘检测和区域生长等。
老光私享·2023-12-25 20:31

IEEE Fellow梅涛：计算机视觉的前沿进展与挑战

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达创造出具有智慧的机器，迈向通用AI是人类长期以来的梦想。当下的AI发展到了哪个阶段？本文转载自：AI科技评论作者|维克多编辑|青暮今年12月9日，第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同
Amusi（CVer）·2023-12-25 16:51

趋动云与派动科技强强联手，共创舆情分析与工业安全新局面

关于派动科技派动科技是以人工智能和数据科学为核心的科技创新型企业，主要从事计算机视觉与自然语言处理的算法研究及其产品研发与应用，专注原创，不断增强全栈式人工智能能力。公司理念是“人工智能、创造价值”。
virtaitech·2023-12-25 15:09

智能交通技术与数据集大观：揭秘趋动云的无尽能量，引领AI发展的GPU算力及相关资源

行人检测：智能交通系统利用计算机视觉技术，通过摄像头、激光雷达等传感器对行人进行实时监测和识别。深度学习算法在处理多姿态和遮挡等复杂场景时，能够高效地检测行人的存在、位置和运动
virtaitech·2023-12-25 15:09

垃圾分类技术的新视野

垃圾自动分类系统通常采用计算机视觉技术，通过摄像头或传感器获取垃圾图像，然后利用深度学习模型对这些图像进行分析和分类。训练模型的过程包括大量的垃圾图像数据集，以便系统能够学习和识别各种不同类型的垃圾。
virtaitech·2023-12-25 15:38

GPU池化在AI OCR场景的应用

2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来，深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法，基于CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）卷
virtaitech·2023-12-25 15:38

今年CV顶会上这个方向最火！

在上周结束的国际计算机视觉会议ICCV2023上，官方公布的热门研究话题中“3Dfrommulti-viewandsensors”排在第一位。
virtaitech·2023-12-25 15:06

【论文阅读】MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-Scale Cross-Axis Attention

文章目录摘要创新点总结实现效果总结摘要链接：https://arxiv.org/abs/2312.08866医学图像分割是医学图像处理和计算机视觉领域的关键挑战之一。
AI浩·2023-12-25 14:40

计算机视觉基础（13）——深度估计

前言本节是计算机视觉的最后一节，我们将学习深度估计。
猪猪的超超·2023-12-25 13:34

计算机视觉基础（11）——语义分割和实例分割

前言在这节课，我们将学习语义分割和实例分割。在语义分割中，我们需要重点掌握语义分割的概念、常用数据集、评价指标（IoU）以及经典的语义分割方法（Deeplab系列）；在实例分割中，需要知道实力分割可以近似看为“目标检测+语义分割”，需要知道MaskR-CNN方法的计算流程，以及评价指标mAP。一、语义分割1.1分割类任务的定义分割类任务是一种密集标注任务，即将图像中每个像素赋予一个语义或者实例标签
猪猪的超超·2023-12-25 13:03

计算机视觉基础（12）——图像恢复

前言我们将学习图像恢复相关知识。主要有图像恢复的定义、评价标准和实现图像恢复的方法。图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等；评价标准有峰值信噪比和结构相似性；图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法：传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习，而深度学习方法有很多，包括SRCNN，VDSR等。一、图像恢复的定义1.1图像恢复的意义由于环境的⼲扰（速度过快、天⽓原因、识别噪
猪猪的超超·2023-12-25 13:03

计算机视觉基础（10）——深度学习与图像分类

前言传统视觉算法采用手工设计特征与浅层模型，而手工设计特征依赖于专业知识，且泛化能力差。深度学习的出现改变了这一状况，为视觉问题提供了端到端的解决方案。在之前的课程中，我们已经学习了图像分类的传统知识。在本节课中，我们将学习到图像分类融合深度学习的方法。一、视觉算法设计流程的演化下面是传统视觉算法和深度学习算法的区别：•传统视觉算法采用手工设计特征与浅层模型；•手工设计特征依赖专业知识(Domai
猪猪的超超·2023-12-25 13:31

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

目录一、前言二、CNN可视化解释器1.卷积层工作原理三、详细步骤说明1.数据集准备2.DataLoader3.搭建模型CNN3.1设置设备3.2搭建CNN模型3.3设置loss和optimizer3.4训练和测试循环4.模型评估和结果输出一、前言在上一篇笔记《【Pytorch】整体工作流程代码详解（新手入门）》中介绍了Pytorch的整体工作流程，本文继续说明如何使用Pytorch搭建卷积神经网络
Avasla·2023-12-25 13:31

人工智能：改变世界的魔法之力

在自然语言处理领域，AI能够理解人类语言、进行语音识别和翻译，为我们提供便捷的交流方式；机器学习和深度学习使得计算机能够通过数据学习并做出预测，为决策提供支持；而在计算机视觉领域，AI让计算机能够解读和理解视觉信息
郭梓航·2023-12-25 10:37

基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-25 10:55

五种常用距离的代码实现：欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、余弦相似度、杰卡德距离

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-25 10:55

【数据结构】布隆过滤器原理详解及其代码实现

专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-25 10:24

python 自动驾驶线性识别路段

python视觉库OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像处理、对象识别、特征提取、图像分割等。
qq_30895747·2023-12-25 08:02

相机内参标定理论篇------张正友标定法

标定是为了得到相机坐标系下的点和图像像素点的映射关系，为摄影几何、计算机视觉等应用做准备。二、为什么需要张正友标定法？张正友标定法使手工标定相机成为可能，使相机标定不再需要精密的设备帮助。
老刘做标定·2023-12-25 06:43

2022-09-29

2022年人工智能与通信，网络与计算机技术国际学术会议(ICAICNCT2022)征稿主题*AI架构和应用代理*信息检索和集成*数据挖掘*计算机视觉和图像重建*计算机游戏*自然语言处理*基于知识的系统*
论文小天才·2023-12-25 06:58

西电计算机视觉作业二图像配准和拼接

对图像配准和拼接ps：配准图片用的学校c楼饮水机的图片，想想觉得在c楼被毛概马原的日子可太累了，仅供参考目录对图像配准和拼接11整体思路22SIFT算法22.1算法原理22.2算法步骤22.3代码实现32.4SIFT算法效果图43RANSAC算法匹配特征点43.1RANSAC算法简介43.2RANSAC基本假设43.3RANSAC基本步骤53.4RANSAC在图像匹配中的应用53.5RANSAC匹
oges·2023-12-25 06:14

西电计算机视觉作业三利用双目图像计算深度

利用双目图像计算深度1.求解视差图1.1调用函数stereo=cv2.StereoBM_create(参数1,参数2)参数1为NumDisparities：即最大视差值与最小视差值之差,窗口大小必须是16的整数倍，int型参数2为BlockSize：匹配的块大小。它必须是>=1的奇数。通常情况下，它应该在3–11的范围内。这里设置为大于11也可以，但必须为奇数。1.2确定函数参数下面尝试不同的参数
oges·2023-12-25 06:14

西电计科大数据计算机视觉作业一sobel算子和canny算子

基于python对Sobel和Canny算子的复现Sobel算子部分X方向梯度**图1.1Sobelx方向卷积核**通过Sobel的x方向卷积核（如图1.1）与通过opencv读取到的灰度值图像矩阵进行乘法运算卷积运算得到新的图像。通过循环实现卷积核与该图像的所有像素点都经过计算。最后过滤掉一些像素值较小的噪音点，达到最终图像，代码如下所示：kernel\_x=np.array([[-1,0,1]
oges·2023-12-25 06:39

labelme安装与使用教程（内附一键运行包和转格式代码）

它主要用于创建计算机视觉和机器学习应用所需的标记数据集。LabelMe让用户可以在图片上标注对象和区域，为机器学习模型提供训练
-嘟囔着拯救世界-·2023-12-25 05:26

模型压缩四大方向，计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

转自：https://www.infoq.cn/article/Y8UuJHRTGvrZVKKPJFh21背景介绍深度卷积网络（DeepNeuralNetworks,DNN）被广泛用于计算机视觉任务，如目标检测
小小杨树·2023-12-25 03:58

基于骨骼的动作识别：DD-Net

MakeSkeleton-basedActionRecognitionModelSmaller,FasterandBetter论文解读概述1.简介2.relatedworks3.方法2.1基于关节的位置视点不变特征建模集合的距离（JointCollectionDistances(JCD)）2.2用双尺度建模全局尺度不变运动运动特性2.3基于嵌入的关节关联建模3.实验3.1实验数据集3.2评价设置3
AIRV_Gao·2023-12-25 00:38

综述：基于骨骼（skeleton）的动作识别方法

Deeplearning‐basedactionrecognitionwith3Dskeleton:Asurvey1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition用途：基于骨骼的人体动作识别是计算机视觉领域的一个热门研究课题
AIRV_Gao·2023-12-25 00:38

图像识别中的 Vision Transformers (ViT)

引言VisionTransformers(ViT)最近已成为卷积神经网络(CNN)的竞争替代品，而卷积神经网络(CNN)目前在不同的图像识别计算机视觉任务中处于最先进的水平。
Garry1248·2023-12-24 21:04

深入探讨多模态模型和计算机视觉

近年来，机器学习领域在从图像识别到自然语言处理的不同问题类型上取得了显着进展。然而，这些模型中的大多数都对来自单一模态的数据进行操作，例如图像、文本或语音。相比之下，现实世界的数据通常来自多种模态，例如图像和文本、视频和音频或来自多个来源的传感器数据。为了应对这一挑战，研究人员开发了多模态机器学习模型，可以处理来自多种模态的数据，为智能系统释放新的可能性。在这篇博文中，我们将探讨多模态机器学习的挑
Garry1248·2023-12-24 21:03

YOLOv7涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景

2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤
AI小怪兽·2023-12-24 21:29

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）

文章目录一、基于CNNs的空间开发1.1LeNet1.2Alexnet1.3ZfNet1.4VGG1.5GoogleNet二、基于深度的CNNs2.1HighwayNetworks2.2ResNet2.3InceptionV42.4ResNext作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络（CNN）的创新不仅表现在提升模型的性能上，还更进一步拓展了深度学习的应用范围。具体来讲，CNN的创新架
旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（下）

文章目录三、基于多路径的CNNs3.1DenseNet四、基于宽度的多连接CNNs4.1WideResNet4.2PyramidalNet4.3Xception五、基于特征映射的CNN开发5.1SqueezeandExcitation六、基于（输入）通道利用的CNN6.1ChannelBoostedCNNusingTL七、基于注意力的CNNs7.1ResidualAttentionNeuralNe
旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

Ubuntu18.04安装GTSAM库（亲测可用）

GTSAM（GeorgiaTechSmoothingandMapping）库，作为因子图算法的一个杰出代表，由佐治亚理工学院的团队开发，是机器人学和计算机视觉领域里数据平滑和地图构建
RobotsRuning·2023-12-24 15:20

玩转pytorch中的torchvision.transforms

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|0.运行环境python3.6.8,pytorch1.5.01.torchvision.transforms在深度学习中，计算机视觉(CV)
SnailTyan·2023-12-24 14:41

OpenCV学习笔记 - 使用 OpenCV 检测运动的最简单方法

在计算机视觉中，它是检测视频帧中像素级变化的过程。我们可以用它来发现现实世界中的新对象，甚至执行与类无关的对象检测，这在地理空间分析、客户分析、监视、自治和其他相关领域非常有用。如何检测视频中的运动？
坐望云起·2023-12-24 14:53

基于Java+SpringBoot实现人脸识别搜索

人脸识别搜索技术作为现代计算机视觉领域的重要研究方向之一，已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。随着信息技术的飞速发展，人脸识别搜索在安全监控、社交媒体
String、code·2023-12-24 11:33

2023年小型计算机视觉总结

在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。
deephub·2023-12-24 10:03

讲座 | 颠覆传统摄像方式乃至计算机视觉的“脉冲视觉”

传统相机拍摄视频时其实是以一定帧率进行采样，视频其实还是一串图片的集合，因此低帧率时会觉得视频卡，拍摄高速运动物体时会有运动模糊等等问题。然而你能想象这一切都可以被“脉冲视觉”这一前沿技术改变吗？今天下午听了北京大学黄铁军教授的演讲，颇感震撼。黄教授团队的“脉冲视觉”研究从基础理论方面突破，变革了已经沿用两个世纪的传统感光方式，使得每个新型感光元器件可以每个像素单独对光子进行捕获，并可以重现拍摄时
一条独龙·2023-12-24 09:26

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？
辣椒种子·2023-12-24 07:22

【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做麦穗计数

随着计算机视觉技术的发展,大量研究致力于统计单幅图像中麦穗数进而实现估产
肆十二·2023-12-24 07:44

【数据结构入门精讲 | 第十六篇】并查集知识点及考研408、企业面试练习

比如，在图论中，我们需要将节点按照连通性进行分组，以便进行最小生成树、最短路径等算法；在计算机视觉中，我们需要将像素进行分组，以便进行图像分割和对象识别等任务
秋说·2023-12-24 06:36

2023 ICCV和 CVPR论文集合

2023ICCV国际计算机视觉会议（ICCV）是世界顶级计算机视觉会议之一。2023年，它将在巴黎举行。
进阶媛小吴·2023-12-24 05:02
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