计算机视觉基础理论第3页

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

计算机视觉核心任务

1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。

飞瀑·2025-02-14 04:53

COCO数据集

COCO具有以下特点：物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片（超过20万张有标注）150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集

是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)

2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2025)2025InternationalConferenceonAdvancesinComputerVisionResearchandApplications

GSRA会务组房老师·2025-02-13 20:15

【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)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

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，会议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·2025-02-13 20:11

位图的深入解析：从数据结构到图像处理与C++实现

位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式

Exhausted、·2025-02-13 14:03

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来，针对不同特征的提取，国内外学者提出了许多特征提取算法，同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

一、插值基础理论1.一维插值定义：已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

计算机视觉工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小，直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说，分辨率是非常重要的，决定了图像是否能够清晰地呈现：相机的分

坐望云起·2025-02-13 08:16

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统：从基础到应用

随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库，结合dlib进行实时人脸识别的实现。

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:12

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

双目立体视觉（1）

1.背景计算机视觉技术，是以摄像头作为传感器来获取二维图像数据，并依靠计算机运用各类算法对这些图像数据展开处理。依据所采用视觉传感器数量的差异，可分为单目、双目以及多目视觉这几类。

2501_90596733·2025-02-13 00:43

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉（ComputerVision）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机理解和处理图像和视频数据。计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务，其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。

高山仰星·2025-02-12 15:06

计算机视觉8：图像分割

1.图像分割概述图像分割主要分为阈值分割方法和边缘检测等方法。阈值分割方法是提出最早的一种方法。边缘检测方法是被研究的最多的一种分割方法，它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。比如微分算子边缘检测，以及为了降低噪声影响使用多尺度方法提取图像边缘。2.图像分割技术现状图像分割，是将一幅数字图像按照某种目的划分为两个或多个子图像区域。理想的图像分割算法，应该是对所有的图像都能够自动的划分

听说你还在搞什么原创～·2025-02-12 15:03

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。

程序员二飞·2025-02-12 11:15

UE4基础理论-Gameplay框架

Gameplay框架UE的Gameplay框架是引擎的核心系统，提供了多个类和组件作为游戏开发的基本框架。主要包括游戏规则、状态，3C（Camera、Character、Control）和用户界面等。具体包括：Actor：所有能放到游戏场景中的对象的基类都是AActor。如静态网格体、摄像机等三维实体，AGameMode、AGameState等信息状态规则都是Actor。Component：Act

solo ··2025-02-12 01:04

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。

云雨、·2025-02-11 22:35

探索计算机视觉的基石：PASCAL VOC 数据集

探索计算机视觉的基石：PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍

卢姬铃Edric·2025-02-11 21:26

【人工智能领域优质书籍】实战AI大模型

书籍亮点1.全面Al知识结构:从基础理论到最前沿的实践应用，全面覆盖了’Al大模型领域，包括Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、G

秋说·2025-02-11 12:01

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

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AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉

Long_poem·2025-02-11 03:15

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

用于计算机视觉领域的python第三方库_python一些工作用到的第三方库

1、opencv-python：用于实时处理计算机视觉方面的问题。使用NumPy数组。主要对图像的处理。

weixin_39693437·2025-02-10 19:48

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

在当今数字化时代，计算机视觉算法正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从人脸识别解锁手机到自动驾驶汽车感知周围环境，计算机视觉算法在众多领域发挥着至关重要的作用。

2501_90175811·2025-02-10 14:40

【Android—OpenCV实战】实现霍夫圆检测针对沙盘交通灯信号检测

文章目录AndroidOpenCV实战：霍夫圆检测实现沙盘交通灯智能识别引言：当计算机视觉遇见智慧交通霍夫圆检测原理剖析数学之美：参数空间转换关键参数解析Android实现全流程环境准备核心代码解析颜色识别策略性能优化技巧实验结果对比完整实现流程图

我的青春不太冷·2025-02-10 13:56

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4计算机视觉前沿

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

深入浅出 -- 系统架构之分布式CAP理论和BASE理论

xiaoli8748_软件开发·2025-02-10 07:28

无人机目标追踪技术

图像处理与计算机视觉：通过先进的图像处理和计算机视觉算法，无人机能够从传感器获取的原始数据中提取有用的信息，如目标的位置、形状和运动轨迹。

kely117·2025-02-10 02:48

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

1.引言行人检测（PedestrianDetection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、智能安防、交通监控等领域。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

OpenCV：视频背景减除

7.1考虑场景的动态性7.2考虑光照变化情况7.3考虑实时性要求7.4考虑物体特征7.5考虑阴影影响8.资源下载简述在计算机视觉领域，背景减除广泛应用于目标检测、视频监控、运动分析等任务。

Quz·2025-02-09 14:28

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

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

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

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

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