计算机视觉论文阅读第16页

FastSpeech2——TTS论文阅读

笔记地址：https://flowus.cn/share/1683b50b-1469-4d57-bef0-7631d39ac8f0【FlowUs息流】FastSpeech2论文地址：lFastSpeech2:FastandHigh-QualityEnd-to-EndTexttoSpeechhttps://arxiv.org/abs/2006.04558Abstract：tacotron→fasts

pied_piperG·2024-01-21 12:08

论文阅读【SWINBERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning】

SWINBERT:End-to-EndTransformerswithSparseAttentionforVideoCaptioning发表：CVPR2022idea：之前的方法都是使用其他任务上训练的特征提取器对video进行特征提取，所提取的特征可能与视频描述任务并不是绝对的匹配，即特征提取不参与训练。这篇文章的作者提出使用transformer对原生视频进行特征提取，然后再进行解码，实现端到

hei_hei_hei_·2024-01-21 12:38

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (四)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（四）一、理论1.1理论研读1.2什么是AIAgent?

键盘国治理专家·2024-01-21 12:07

论文阅读_CogTree_推理的认知树

英文名称:FromComplextoSimple:UnravelingtheCognitiveTreeforReasoningwithSmallLanguageModels中文名称:从复杂到简单：揭示小型语言模型推理的认知树链接:http://arxiv.org/abs/2311.06754v1代码:https://github.com/alibaba/EasyNLP作者:JunbingYan,C

xieyan0811·2024-01-21 12:07

【论文阅读 SIGMOD18】Query-based Workload Forecasting for Self-Driving

Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystemsMySummaryABSTRACTAutonomousDBMS的第一步就是能够建模并预测工作负载，以前的预测技术对查询的资源利用率进行建模。然而，当数据库的物理设计和硬件资源发生变化时，这些指标会发生变化，从而使以前的预测模型无用。提出了QueryBot500

Tototototorres·2024-01-21 11:36

Mediapipe框架介绍及使用说明

它提供了一系列预训练的机器学习模型和工具，可以用于各种计算机视觉、音频处理和姿态估计等任务。

图灵追慕者·2024-01-21 08:46

基于机器学习的心电图诊断识别

人工智能导论心电数据预处理基于机器学习的心电图诊断识别基于集成学习的心电图诊断识别实验报告，实验截图，截图内容是自己程序执行后的输出人工智能领域主要包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、跨媒体分析推理

未晞~·2024-01-21 08:06

现在投身于计算机视觉是否明智

计算机视觉是未来的发展趋势，因此，计算机视觉算法工程师也将成为就业爆款。计算机视觉算法工程师负责创建和开发自动化系统、算法和机器学习模型，以实现自主决策和任务执行。

人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:50

【AI】深度学习在图像编码中的应用（1）

一、新型视频应用场景1.工业制造关键技术：计算机视觉：用于检测生产线上的产品质量、定位异常或故障。深度学习：通过训练模型来识别复杂的生产模式，优化制造流程。

giszz·2024-01-21 08:47

如何学习计算机视觉

学习计算机视觉可以通过以下步骤进行：了解基本概念和原理：首先，你可以学习计算机视觉的基本概念和原理，包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。

人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统【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·2024-01-21 07:58

常用的目标跟踪有哪些

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于实现视频监控、人机交互、智能交通等领域。

道亦无名·2024-01-21 07:22

OpenCV概述与安装

但是，计算机视觉不会像人类视觉那样能够对图像进行感知和识别，更不会自动控制焦距和光圈，而是把图像解析为按照栅格状排列的数字。

神奇的布欧·2024-01-21 07:25

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

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·2024-01-21 07:46

Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection 论文阅读

TeD-SPAD:TemporalDistinctivenessforSelf-supervisedPrivacy-preservationforvideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWorks3.Method3.1.ProblemStatement3.2.AnonymizationFramework3.3.Anonymizatio

何大春·2024-01-21 06:34

轻量级模型，重量级性能，TinyLlama、LiteLlama小模型火起来了

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.02385.pdf项目地址：

计算机视觉研究院·2024-01-21 05:58

论文阅读_tinyllama_轻量级大模型

英文名称:'TinyLlama:AnOpen-SourceSmallLanguageModel'中文名称:'TinyLlama:一个开源的小型语言模型链接:http://arxiv.org/abs/2401.02385v1代码:https://github.com/jzhang38/TinyLlama作者:PeiyuanZhang,GuangtaoZeng,TianduoWang,WeiLu机构:

xieyan0811·2024-01-21 05:25

基于opencv的大米计数统计（详细处理流程＋代码）

在我每周的标准作业清单中，有一项是编写计算机视觉算法来计算该图像中米粒的数量：因此，当我的一个好朋友M给我发了一张纸上的扁豆照片（显然是受到上述转发的启发），请我帮他数一下谷物的数量时，它勾起了我怀旧的回忆

阿利同学·2024-01-21 04:35

Ubuntu下OpenCV3.4.16的安装及使用

创建编译5、安装二、配置环境三、图片示例1、创建代码2、执行3、输出结果四、视频示例1、获取摄像头权限2、播放视频3、录制视频五、总结六、参考资料前言OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库

不许惊鹊扰寒明·2024-01-21 00:16

[C#]winform部署openvino官方提供的人脸检测模型

github.com/sdcb/OpenVINO.NET【框架介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是一个由Intel推出的，针对计算机视觉和机器学习任务的开源工具套件

FL1623863129·2024-01-20 22:27

2022.5.19

#君子兰班从今早开始，早自习五个一工程：一篇古文一首诗词；一个记叙文阅读考点一个议论文阅读考点；一页形近字辨析。上课前，读几位同学分享的主题金句，这两天的主题是阅读，练字也用关于读书的语句起头。

河南麦子的书写·2024-01-20 22:25

基于ChatGPT的代码解释神器：GPT Academic、GitHub Copilot

码上出奇迹·2024-01-20 16:38

基于python基础,自学计算机视觉,opencv学习及应用实例(第一天)

本文章是个人的自学笔记,有需要的朋友可以一起学习,写的不好的地方请谅解!目录opencv的介绍一.图片&视频的加载与展示1.图片加载、显示和保存v2.imread(filename,flags)：读取加载图片cv2.imshow(winname,mat)：显示图片cv2.waitKey(count)：等待图片的关闭cv2.imwrite(filename,img)：保存图片2.图像显示窗口的创建与

笔写落去·2024-01-20 15:51

Python-OpenCV教程丨从零开始学计算机视觉

文章目录写在前面入门篇1.生成图片2.转换色彩空间3.拆分颜色通道4.绘制线条5.阈值自适应处理写在后面写在前面探索新大陆：Python&OpenCV，本文主要记录入门计算机视觉的一些简单程序。

Want595·2024-01-20 15:51

[C#]winform部署openvino调用padleocr模型

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR【算法介绍】OpenVINO和PaddleOCR都是用于计算机视觉应用的工具，但它们有不同的特点和用途。

FL1623863129·2024-01-20 13:50

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

它旨在提高计算机视觉和深度学习应用的性能，特别是在边缘计算和实时推理场景中。OpenVINO的核心功能包括对

FL1623863129·2024-01-20 13:19

主动轮廓——计算机视觉中的图像分割方法

一、说明简单来说，计算机视觉就是为计算机提供类似人类的视觉。作为人类，我们很容易识别任何物体。我们可以很容易地识别山丘、树木、土地、动物等，但计算机没有眼睛，也没有大脑，因此它很难识别任何图像。

无水先生·2024-01-20 11:54

C++中的自动驾驶与智能交通

自动驾驶技术利用传感器、计算机视觉、机器学习和决策算法等技术，使汽车能够在无需人工干预的情况下自主驾驶。智能交通则包括了自动驾驶技术以及其他的智能化交通管理和优化技术。

naer_chongya·2024-01-20 11:49

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用

ringthebell·2024-01-20 09:37

AIGC在农业领域的创新应用

AIGC是人工智能生成内容的简称，指的是利用人工智能技术，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等，自动或半自动地生成各种类型的内容，如文本、图像、音频、视频等。

AI明说·2024-01-20 08:10

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？

键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1.Multi-tasklearning3.2.Theappearance-motionbranch3.3.Themotionbranch3.4.Spatialandchannelattenti

何大春·2024-01-20 08:24

Object Class Aware Video Anomaly Detection through Image Translation 论文阅读

ObjectClassAwareVideoAnomalyDetectionthroughImageTranslationAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKSIII.PROPOSEDMETHODA.Thetwo-streammethodB.TheappearancebranchC.ThemotionbranchD.MaskingE.TrainingF.Infer

何大春·2024-01-20 08:24

【论文阅读】Can Large Language Models Empower Molecular Property Prediction?

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新性3、方法论4、实验结果0、基本信息作者：ChenQian,HuayiTang,ZhiruiYang文章链接：CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?代码链接：CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?1、研究动机

鲸可落·2024-01-20 08:53

【论文阅读】GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data?

文章目录0、基本介绍1、研究动机2、准备2.1、图挖掘任务2.2、图描述语言（GDL）3、使用LLM进行图理解流程3.1、手动提示3.2、自提示4、图理解基准4.1、结构理解任务4.1、语义理解任务5、数据搜集5.1、结构理解任务5.2、语义理解任务6、实验6.1、实验设置6.2、结构理解任务的结果6.2.1、输入设计对最终结果有重要影响。6.2.2、角色转换通常会提高绩效6.2.3、例子对图形理

鲸可落·2024-01-20 08:52

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。

M.D·2024-01-20 06:46

【论文阅读】ControlNet、文章作者 github 上的 discussions

文章目录IntroductionMethodControlNetControlNetforText-to-ImageDiffusionTrainingInferenceExperiments消融实验定量分析在作者github上的一些讨论消融实验更进一步的探索PrecomputedControlNet加快模型推理迁移控制能力到其他SD1.X模型上其他Introduction提出ControlNet，

上总介·2024-01-20 05:02

视频快速转人体关键点检测

人工智能挑战水城余哥项目实施步骤Step1:上传视频文件Step2:修改文件名为in.mp4Step3:点击按钮运行Step4:等待处理完成后下载output.mp4文件结语【决胜最强王者】前言人体关键点检测在计算机视觉领域中扮演着至关重要的角色

OverlordDuke·2024-01-20 03:43

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017

女王の专属领地·2024-01-20 01:15

目标检测难题 | 小目标检测策略汇总

大家好，在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一，本文给出了一些有效的策略。

python慕遥·2024-01-20 00:43

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

文章目录一、前言二、安装mmdetection前期准备工作安装验证三、安装mmyolo前期准备工作安装验证四、总结一、前言在当前的人工智能和计算机视觉领域，目标检测技术已成为一项核心技术，广泛应用于自动驾驶

梦想的理由·2024-01-19 22:38

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法。数据集包含使用四种最新方法创建的操作，即Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。Abstract：合成图像生成和操纵的快速发展引起人们

yipala·2024-01-19 19:22

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe