计算机视觉论文阅读第18页

jetson-inference入门

jetson-inference前言一、jetson-inference二、下载传输三、docker的安装使用总结前言jetson部署相关内容一、jetson-inference官方推出的体验套餐，提供了三种最常见的AI应用与计算机视觉的类型图像辨识

小豆包的小朋友0217·2024-01-18 07:10

人工神经网络（一）：CNN、Transformer网络的应用

图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。2.1.2数据集介绍：（1

琉鹿者·2024-01-18 07:37

YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计-目标检测-跟踪)

姿态估计是计算机视觉领域的重要任务，它可以识别人体的关节位置和姿势，从而为人体行为分析、动作识别、运动捕捉等应用提供基础支持。

毕设阿力·2024-01-18 07:10

【论文阅读笔记】Contrastive Multiview Coding

ContrastiveMultiviewCoding摘要这篇文章主要探讨人类通过多种感官通道来观察世界，比如左眼观察到的长波长光通道，或右耳听到的高频振动通道。每个观察角度都带有噪音且是不完整的，但一些重要的因素，如物理、几何和语义，往往在所有观点之间共享（例如，“狗”可以被看到、听到和感受到）。文章研究了一个经典的假设，即一个强大的表示应该能够建模与观察角度无关的因素。在多视图对比学习的框架

Kirvin_xia·2024-01-18 06:26

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN的进阶方法参考文献概要阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务

Sobe__·2024-01-18 06:59

论文阅读 Self-Supervised Burst Super-Resolution

这是一篇ICCV2023的文章，主要介绍的是用自监督的方式进行多帧超分的学习Abstract这篇文章介绍了一种基于自监督的学习方式来进行多帧超分的任务，这种方法只需要原始的带噪的低分辨率的图。它不需要利用模拟退化的方法来构造数据，而且模拟退化的方法又可能存在域差异的问题，可能无法匹配真实场景下的图像分布。另外，它也不同于那种同时拍摄手机和高清单反的弱配对的方法，弱配对的方法，需要进行实际的数据的采

Matrix_11·2024-01-18 05:01

伪装目标检测模型论文阅读之：Zoom in and out

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02688代码;https://github.com/lartpang/zoomnet1.摘要最近提出的遮挡对象检测（COD）试图分割视觉上与其周围环境融合的对象，这在现实场景中是非常复杂和困难的。除了与它们的背景具有高度的内在相似性之外，这些对象通常在尺度上是多样的，外观上是模糊的，甚至严重遮挡。为了解决这些问题，我们提出了一种混合

交换喜悲·2024-01-17 22:37

【论文阅读 CIDR17】Self-Driving Database Management Systems

Self-DrivingDatabaseManagementSystemsMySummaryABSTRACT之前的advisorytools来帮助DBA处理系统调优和物理设计的各个方面，都仍然需要人类对数据库的任何更改做出最终决定，并且是在问题发生后修复问题的反动措施reactionarymeasures。Antruly“self-driving”databasemanagementsystem(

Tototototorres·2024-01-17 19:41

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数θg\theta_gθg和鉴别器参数θd\theta_dθd的分布，而不是优化用于点估计。贝叶斯方法的优点包括在参数空间中灵活地建模多模态，以及在最大似然（非贝叶斯）情况下防止模

风尘23187·2024-01-17 19:40

【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介

更详细地解释微观模型：一维标签蝙蝠侠效率在计算机视觉项目中使用微模型的额外好处面向数据的编程在本文中，我们将介绍Encord用于自动化数据注释的“微模型”方法。

jcfszxc·2024-01-17 19:09

【深度学习每日小知识】Computer Vision 计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，涉及算法和系统的开发，使计算机能够解释、理解和分析来自周围世界的视觉数据。这包括从静态图像到视频流甚至3D环境的一切。

jcfszxc·2024-01-17 19:25

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。

EasyNVR·2024-01-17 18:01

论文阅读笔记——Challenges of developing a digital scribe to reduce clinical documentation burden

开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevelopingadigitalscribetoreduceclinicaldocumentationburden原文链接：https://www.nature.com/articles/s41746-019-0190-1文章目录开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevel

whu_swh·2024-01-17 16:10

第十三周周报

文章目录摘要计算机视觉相机成像模型相机成像模型文献阅读在RGB-D数据上使用3D图像结构的关节临床医生检测贡献简介数据集方法实验结论总结摘要本周下载human3.6M数据集时，发现有相机外参和内参的概念不懂

Joy_moon·2024-01-17 15:42

VC++中使用OpenCV读取图像、读取本地视频、读取摄像头并实时显示

in4HOURS|Including3xProjects|ComputerVision，对应的Github源代码地址为：Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours关于OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库

雪域迷影·2024-01-17 15:10

图麟科技多项“黑科技”将亮相智博会

8月23日，全球领先的计算机视觉技术解决方案提供商图麟科技将亮相中国国际智能产业博览会（下称“智博会”）。

whale52hertz·2024-01-17 15:36

为什么机器人不能勾选“我不是机器人”？

其时，计算机视觉在物体识别领域已经开始发展，但总

网安攻城狮-小李·2024-01-17 14:42

2024 年1月15日Arxiv最热CV论文：Scalable 3D Panoptic Segmentation With Superpoint Graph Clustering

引言：探索大规模3D点云全景分割的新方法在3D计算机视觉领域，理解大规模3D环境对于多种高影响力应用至关重要，例如创建大型工业设施的“数字孪生”，或者是整个城市的数字化。

夕小瑶·2024-01-17 10:43

C++实战Opencv第一天——win11下配置vs，opencv环境和运行第一个c++代码（从零开始，保姆教学）

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的通用算法和功能，用于处理图像和视频数据。

学术菜鸟小晨·2024-01-17 08:28

计算机视觉技术的应用前景如何？

计算机视觉技术在各个领域都有广阔的应用前景。以下是一些计算机视觉技术可能的应用：1.安全和监控：计算机视觉可以用于视频监控、入侵检测、人脸识别等安全和监控领域。

金鸣识别·2024-01-17 08:11

【机器学习：训练数据集】机器学习训练数据集的完整指南

【机器学习：训练数据集】机器学习训练数据集的完整指南我们如何使用训练数据集来训练计算机视觉模型？什么是好的机器学习训练数据集？为机器学习创建基于图像或视频的数据集的最佳方法是什么？

jcfszxc·2024-01-17 07:32

如何用AI提高论文阅读效率？

已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。大家肯定也在经常刷论文吧。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的，今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，传送门：赛博马良智能体-AI论文解读达人它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细

夕小瑶·2024-01-17 06:58

【论文阅读】Speech Driven Video Editing via an Audio-Conditioned Diffusion Model

DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDr

李加号pluuuus·2024-01-17 06:57

深度学习常见数据集格式解析

VOCVOC（VisualObjectClasses）是一个流行的计算机视觉数据集，用于目标检测、图像分类和语义分割等任务。VOC数据集包含了多个类别的物体，如人、汽车、动物等，每个物体类别都有其对

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

【论文阅读】Latent Consistency Models (LDMs)、LCM-LoRa

文章目录IntroductionPreliminariesDiffusionModelsConsistencyModelsLatentConsistencyModelsConsistencyDistillationintheLatentSpaceOne-StageGuidedDistillationbySolvingAugmentedPF-ODEAcceleratingDistillationwi

上总介·2024-01-17 03:51

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning[J].PatternRecognition,2024:110282.本文是杭州师范大学周同雪博士脑瘤分割系列最新论文（国家自然科学基金资助No.62206084），之前已经有多篇

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion

ChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentanglementandgatedfusion[C]//MedicalImageComputingandComputerAssistedIntervention–MICCAI2019:22ndInternationalConference,Shenz

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

arxiv，12Jan2024这篇文章思想较简单，用于诊断阿尔兹莫，这里概述一下。【核心思想】采用2D视觉Transformer分析3DMRI图像。它通过将3D图像切割成多个2D切片，并应用基于2DTransformer的模型，克服了3D模型在复杂性和效率方面的限制。该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整（PromptTuning）方法。这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

【框架地址】https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection【算法介绍】Libfacedetection是一个开源的计算机视觉库，主要用于实时的人脸检测。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

A智能分析网关V4基于深度学习和计算机视觉技术，可以通过多种AI周界防范算法，实时、精准地监测人员入侵行为，及时发现异常情况并发出警报，保障周界安全。

TSINGSEE·2024-01-16 23:38

CNN和Transformer相结合的模型

©作者|小欣CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少网络参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无论特征被移动到图像的哪个位置，网络都能检测到这些特征

CV案例精选·2024-01-16 23:01

自动驾驶二维激光雷达标定板

自动驾驶是人类智慧的结晶，它融合了多种高科技技术，包括传感器技术、计算机视觉、人工智能等，它让汽车具备了自主感知和决策的能力，可以在复杂多变的道路环境中自如应对。

JYGD686868·2024-01-16 23:04

大模型背景下计算机视觉年终思考小结（一）

1.引言在过去的十年里，出现了许多涉及计算机视觉的项目，举例如下：使用射线图像和其他医学图像领域的医学诊断应用使用卫星图像分析建筑物和土地利用率相关应用各种环境下的目标检测和跟踪，如交通流统计、自然环境垃圾检测估计等上述应用所采用的计算机视觉的方法遵循统一的标准流程

赵卓不凡·2024-01-16 22:05

大模型背景下计算机视觉年终思考小结（二）

1.引言尽管在过去的一年里大模型在计算机视觉领域取得了令人瞩目的快速发展，但是考虑到大模型的训练成本和对算力的依赖，更多切实的思考是如果在我们特定的小规模落地场景下的来辅助我们提升开发和落地效率。

赵卓不凡·2024-01-16 22:01

智能时代下的我们

2015年微软的ResNet提出，取得了当时图像识别比赛上面最好的成绩，到目前为止，深度残差网络在计算机视觉的研究中被广泛应用，并且被集成到微软还有其他大公司的产品中。

jimyang1ss·2024-01-16 19:41

也谈人工智能——AI科普入门

文章目录1.科普入门人工智能的定义人工智能的类型-弱AI与强AI人工智能、深度学习与机器学习人工智能的应用和使用场景语音识别计算机视觉客户服务建议引擎数据分析网络安全行业应用人工智能发展史!

星猿杂谈·2024-01-16 18:51

反光衣识别摄像机

反光衣识别摄像机是一种利用计算机视觉和图像识别技术结合反光材料的特性来识别反光衣的装置。

博瓦科技·2024-01-16 18:13

【小智好书分享• 第一期】深度学习计算机视觉

目录一、内容简介二、内页插图三、书籍目录四、粉丝福利博客主页：小智_x0___0x_欢迎关注：点赞收藏✍️留言系列专栏：好书分享代码仓库：小智的代码仓库一、内容简介计算机视觉有多先进?

.小智·2024-01-16 18:09

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

键盘国治理专家·2024-01-16 17:17

计算机视觉的应用

计算机视觉（ComputerVision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。

人工智能技术与咨询·2024-01-16 17:42

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构，在English-to-German翻译任务中，BLEU得分为28.4，在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0，用8张GPU训练了3.5天，

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

人工智能工程师证书怎么考的呢

人工智能技术与咨询·2024-01-16 17:38

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。

masterMono·2024-01-16 16:31

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读*笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

子曰1884·2024-01-16 16:00

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它被广泛地运用于包括图像和视频识别、自然语言处理等，以游戏领域为例，CNN可以用于训练NPC（

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

佛像控制点质心提取（附代码）

计算机视觉老师让写空间后方交会求解相机外部参数的代码。具体就是老师会给一张相片，相片上

司徒北·2024-01-16 13:31

OpenCV-Python(43):姿势估计

目标学习了解calib3D模块学习在图像中创建3D效果calib3D模块OpenCV-Python的calib3D模块是OpenCV库中的一个重要模块，用于摄像头标定和三维重建等计算机视觉任务。

图灵追慕者·2024-01-16 11:32

计算机视觉实践案例-漫画翻译

知识点VisualStudioToolsforAIMicrosoftAzure上的服务申请流程微软认知服务（影像服务/文本翻译服务）的申请与使用小型客户端软件的界面设计与实现概述微软认知服务包括了影像、语音、语言、搜索、知识五大领域，通过对这些认知服务的独立或者组合使用，可以解决很多现实世界中的问题。作为AI小白，我们可以选择艰难地攀登崇山峻岭，也可以选择像牛顿一样站在巨人的肩膀上。本章节的内容就

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

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