计算机视觉学习规划

小型目标检测模型调研

一、简介、概述1、目标检测：目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。
m0_73407633·2024-02-03 16:28

机器学习复习（8）——基本概念

"benchmark"和"baseline"的定义和区别在计算机视觉领域的论文中，"benchmark"和"baseline"这两个术语经常被使用，但它们代表着不同的概念和作用。
不会写代码！！·2024-02-03 16:56

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）

基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要：无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。原文链接：https://blog.csdn.net/ALiLiLiY
阿利同学·2024-02-03 10:03

计算机视觉-风格迁移

风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格，可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我们
白云如幻·2024-02-03 09:44

计算机视觉-PCV包、Vlfeat库、Graphviz库的下载安装配置及问题解决（使用anaconda3 & python 3.8.5）

目录一、PCV包配置二、Vlfeat配置三、在PCV包的sift.py文件中对路径进行修改四、以上步骤所需注意的错误五、Graphviz配置一、PCV包配置1.下载PCV包，点开网址直接下载安装包（不用解压），下载之后将安装包放在任意目录位置https://codeload.github.com/Li-Shu14/PCV/zip/masterhttps://codeload.github.com/
yt_0618·2024-02-03 09:12

ardupilot开发 --- 相机参数标定 篇

utm_id=01.一些概念内参外参相机在计算机视觉方面的一些应用一般需要相机标定。我们总是听到标定这个词，那么具体标定的是什么呢？
干了这碗汤·2024-02-03 09:09

MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer

MedSegDiff-V2:基于变压器的扩散医学图像分割摘要扩散概率模型(DiffusionProbabilisticModel,DPM)最近在计算机视觉领域获得了广泛的应用，这要归功于它的图像生成应用
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

2024年计算机视觉，图形与图像处理国际会议（CVGIP 2024）- EI核心

2024年计算机视觉，图形与图像处理国际会议（CVGIP2024）-EI核心2024InternationalConferenceonComputerVision,GraphicsandImageProcessing
CSTech学术会议·2024-02-03 08:57

【马来西亚站 | SPIE独立出版，ISSN: 0277-786X | 往届均已ei检索】诚邀投稿参会

0277-786X|往届均已ei检索】第三届电子信息工程与数据处理国际学术会议（EIEDP2024）可点击投稿/参会/了解会议详情重要信息时间地点：2024年3月15-17日马来西亚·吉隆坡征稿主题：算法、计算机视觉
AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-03 08:56

灵伴科技（Rokid）借助 Knative 实现 AI 应用云原生 Serverless 化

公司通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供
阿里云云原生·2024-02-03 07:29

LSTR: 基于Transformer的车道形状预测

LSTR:基于Transformer的车道形状预测项目背景与意义LSTR的特性和功能最新更新即将推出的功能模型资源库数据准备设置环境训练和评估引用许可证贡献致谢在计算机视觉领域，车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一
OverlordDuke·2024-02-03 07:51

科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七）

以下是一些常用的立体视觉软件和工具：Meshroom：这是一个基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。Meshroom可以处理大规模的图像数据集，进行立体视觉重建。
JANGHIGH·2024-02-03 07:41

YOLO部署实战（2）：使用OpenCV优化视频转图片流程并设置帧数

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库，它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。
马上到我碗里来·2024-02-03 07:31

第十篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：图像分割

技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV图像分割介绍三、OpenCV分割算法示例代码四、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库
传奇开心果编程·2024-02-03 07:27

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域广泛应用，能够有效地提取图像或序列数
机器学习之心·2024-02-03 01:26

开发者分享｜AMD Vitis™ Libraries Vision L3 Isppipeline U50/ZCU102 流程示例

一.关于AMDVitis™VisionLibraryVitisVision库是一组90多个内核，基于OpenCV计算机视觉库，针对AMDFPGA、AMDAIEngine™和AMDSoC进行了优化。
BinaryStarXin·2024-02-02 23:12

【AI】生成对抗网络（GAN CycleGAN StarGAN）的概念理解

计算机视觉发展到现在，由AIGC生成的内容越来越多充斥到我们的生活中，为了探究AIGC的原理，我开始研究GAN这一系列的内容，这一部分的内容不仅构思巧妙，其最终的成果也有比较高的实用性。
AI柱子哥·2024-02-02 23:20

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。
kadog·2024-02-02 21:41

Python无人自动驾驶无人信号灯

基于Python的无人信号灯系统可以使用计算机视觉技术来检测和识别信号灯，确保车辆能够正确地遵守交通规则，从而提高道路安全性。
python无人驾驶 医学芯片·2024-02-02 21:47

Python在无人飞船

大量的开源库和工具：Python拥有丰富的开源库和工具，涵盖了许多需要在无人飞船研发中使用的功能，例如数据处理、机器学习和计算机视觉。这些工具可以帮助研发人员更快地实现功能，并提高代
python无人驾驶 医学芯片·2024-02-02 21:13

大模型相关概念

目前AI的一些发展方向：自然语言处理，计算机视觉，语音识别，专家系统，推荐系
Dust | 糖·2024-02-02 20:37

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。
CV案例精选·2024-02-02 18:51

qt和c#怎么选_Qt、MFC、Java浅谈及如何抉择？

该实验室将着重发力于深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向。也许有人说这只是百度公司的一个“卖点”
行云明玉·2024-02-02 15:29

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:44

自动驾驶IPO第一股及商业化行业标杆 Mobileye

作为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶解决方案全球领导者，Mobileye专注部署和开发基于计算机视觉发展和机器学习、数据分
小明师兄·2024-02-02 12:35

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500种优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉中的许多常见任务。
super_journey·2024-02-02 12:45

以工作所涉及内容为主，ue为辅

计算几何，图像处理，gps原理，计算机视觉，点云，slam，导航原理，模式识别，当然，也要把ue继续进行着。ue的rpg和底层渲染。收集下虚幻商城的免费资源，万一以后做独立游戏用得到。
directx3d_beginner·2024-02-02 11:33

2024年2月计划（全面进行+收集虚幻商城免费资源）

所以对于计算几何，图像处理，gps原理，计算机视觉，点云，slam，导航原理，模式识别，等进行全面学习。当然，也要把ue继续进行着。ue的rpg和底层渲染。
directx3d_beginner·2024-02-02 11:33

为什么说2023年是AI元年

首先，AI技术在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大的进展，使得机器能够更准确地理解人类语言和图像，从而更好地为人类提供服务。例如，AI图像和语音识别技术的广泛应用，使得人们可以更加便
卢卡上学·2024-02-02 11:28

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾
羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。
GodFishhh·2024-02-02 09:07

目标检测：1预备知识

什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置（定位），而确定识别目标的类别和位置（分类和定位），是计算机视觉领域的核心问题之一
proing·2024-02-02 08:17

目标检测的发展史及关键技术概述

目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标，并给出它们的位置和类别。
kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆（检测+计数
毕设阿力·2024-02-02 08:45

技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

计算机视觉是指：让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。
英码科技·2024-02-02 08:22

OpenCV学习记录——边缘检测

一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点，图像边缘检测大幅度地减少了
KAIs32·2024-02-02 07:48

17- OpenCV：图像矩（Image Moments）和点多边形测试

目录一、图像矩1、矩的概念介绍2、相关的API3、代码演示二、点多边形测试1、概念介绍-点多边形测试2、cv::pointPolygonTest3、代码演示一、图像矩引言在数字图像处理、计算机视觉与相关领域中
Ivy_belief·2024-02-02 07:10

AI绘画探索人工智能的未来

热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”accusesbofsth.控告文章目录`AI绘画``前言``Al的应用领域`机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Aileen_0v0·2024-02-02 04:57

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。PyTorch具有动态计算图、高效的GPU加速以及友好的Python接口等特点。
精英的英·2024-02-02 03:20

结合创新！11种多尺度特征融合方法，附论文和代码

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，多尺度特征融合已经成为一个备受关注的、不断探索的研究方向，它通过捕捉不同尺度和层次上的特征信息，提高对图像和视频内容的理解能力，为图像处理、计算机视觉和深度学习等领域的应用提供了坚实的基础
AI热心分享家·2024-02-02 02:38

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。
AI热心分享家·2024-02-02 02:37

2024 计算机视觉类毕业设计(论文)选题推荐

目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后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,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
Krin_IT·2024-02-02 01:22

Linux上使用OpenCvSharp

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和
xdpcxq1029·2024-02-02 01:07

浅述热点方向-具身智能

具身智能1.具身智能（EmbodiedAI）概述人工智能、机器学习和计算机视觉的最新研究趋势催生了一个不断增长的研究领域，称为“具身智能”。
Moresweet猫甜·2024-02-01 22:37

【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读

文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力
旅途中的宽~·2024-02-01 21:14

【目标检测】对DETR的简单理解

3.2Loss4.Exp5.Discussion5.1二分匹配5.2注意力机制5.3方法存在的问题6.Conclusion参考1.Abs两句话概括：第一个真正意义上的端到端检测器最早将transformer应用到计算机视觉领域方法之一
insight^tkk·2024-02-01 21:10

【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和
椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 21:07

秋招面验 | 计算机视觉汇总面经分享

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：极市平台总结复习步骤：集中复习（1）第一次-6月下旬，大概复习了20天左右，主要了解基础知识总结大纲和常见考点，复习之前所做的项目的细节，补充理论知识；（2）第二次-7月下旬，大概复习了7天左右，温习之前没有搞懂和提前批面试过程中涉及的内容，以及查看各种面经和针对自己需求公司的要求进行复习；（3）第三次-8月上旬，
flyfor2013·2024-02-01 20:16

如何为Delphi开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库OpenCV翻译开发Object Pascal语言接口头文件

为Delphi翻译OpenCV头文件的想法来源于最初的一个梦想......我想做一个类似于机器人系统的东西，带有两个可移动的摄像头，能够跟踪（直接“凝视”）给定物体并确定与物体的距离。那是2012年。但由于我更像是一名程序员而不是硬件工程师，这一切都是从当时现有算法的实现开始的。很快就意识到算法及其实现不是目标。目标是一个机器人系统。因此，决定使用现有的图像处理库。但是，不幸的是，在ObjectP
xyzhan·2024-02-01 17:40

深度学习—目标检测标注数据集

深度学习之目标检测PASCAL数据集PASCALVOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：PatternAnalysis，
程序小旭·2024-02-01 16:31
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