计算机视觉论文阅读

imgaug库指南（25）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-16 10:56

Halcon和opencv的区别

问题描述：Halcon和opencv的区别问题解答：Halcon（由MVTecSoftwareGmbH开发）和OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）都是计算机视觉领域常用的工具库
神笔馬良·2024-01-16 10:17

书生·浦语大模型实战2

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深
__如果·2024-01-16 09:54

[VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof
王知为·2024-01-16 08:23

优化的实时换脸项目——DeepFaceLive

它利用深度学习和计算机视觉算法，能够以惊人的准确度和速度将脸部特征无缝地映射到任何人的脸上。
m1chiru·2024-01-16 07:56

2019-05-23

作业布置了三篇议论文阅读。在讲解议论文的过程中，主要是做，然后找相同点归类，然后总结答题技巧。以后的时间都是文言文虚词加上阅读的复习。第二节：讲了试卷；明天上午还是要提问一下几个重点题的
木木木倩·2024-01-16 07:07

计算机视觉市场分析：预计2029年将达到870亿元

计算机视觉在人工智能里可以类比于人类的眼睛，是在感知层上最为重要的核心技术之一。计算机视觉技术模拟生物视觉，将捕捉到的图像中的数据及信息进行分析识别、检测、跟踪等，真正去"识别"和"理解"这些图像。
QYR市场调研所·2024-01-16 06:36

《计算机视觉处理设计开发工程师》

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 06:05

【EI会议征稿通知】第四届图像处理与智能控制国际学术会议（IPIC 2024）

IPIC2024将围绕“图像处理”、“智能控制”及“计算机视觉”等研究领域展开讨论。此会议旨在为世界
搞科研的小刘选手·2024-01-16 06:58

利用C++进行图像处理与计算机视觉

在C++中进行图像处理与计算机视觉是一个有趣且具有挑战性的任务。C++是一种高效的编程语言，能够提供足够的灵活性和性能，以处理复杂的图像处理和计算机视觉算法。
naer_chongya·2024-01-16 06:49

论文阅读：Online Spatio-temporal Calibration of Tightly-coupled Ultrawideband-aided Inertial Localization

前言OnlineSpatio-temporalCalibrationofTightly-coupledUltrawideband-aidedInertialLocalization这篇论文是发布在IROS2021上的一篇文章，主要针对载体上的MU和UWB进行空间校准与时间校准。一、问题背景GPS拒止：在室内环境中缺乏一种有效的定位方案，并且在城市峡谷中GPS性能会显著下降。基于相机IMU的定位系统
独孤西·2024-01-16 06:06

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取C.相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E.优化V.使用旋转约束进行细化VI.实验VII.测试与分析本文主要是对LIO-
MIKingZCC·2024-01-16 06:05

竞赛保研 基于计算机视觉的身份证识别系统

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的身份证识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1实现方法1.1原理1.1.1字符定位在Android移动端摄像头拍摄的图片是彩色图像，上传到服务器后为了读取到身份证上的主要信息，就要去除其他无关的元素，因此对身份证图
iuerfee·2024-01-16 05:42

语义分割数据集

KITTI（KarlsruheInstituteofTechnologyandToyotaTechnologicalInstitute）数据集是一个用于计算机视觉和自动驾驶研究的公开数据集。
TechMasterPlus·2024-01-16 04:27

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

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.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果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LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

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.前提三.本文方法四实验效果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ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork（21）0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要

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ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC（21）0、
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

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HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel（2108）0、论文摘要自从神经网络方法应
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

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。
Black蜡笔小新·2024-01-16 01:54

MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model

MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割摘要：扩散概率模型(Diffusionprobabilisticmodel,DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-01-15 22:17

论文阅读_中文医疗模型_ eHealth

英文题目：BuildingChineseBiomedicalLanguageModelsviaMulti-LevelTextDiscrimination中文题目：基于多层次文本辨析构建中文生物医学语言模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf领域：自然语言处理，生物医学发表时间：2021作者：QuanWang等，百度模型下载：https://huggin
xieyan0811·2024-01-15 22:21

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用
摔跤猫子·2024-01-15 19:52

FlatFS: Flatten Hierarchical File System Namespace on Non-volatile Memories——论文泛读

ATC2022Paper元数据论文阅读汇总问题传统文件系统通过将其构造为目录树来提供分层的命名空间。
妙BOOK言·2024-01-15 18:08

Lunule: An Agile and Judicious Metadata Load Balancer for CephFS——论文泛读

SC2021Paper元数据论文阅读汇总问题CephFS采用动态子树分区方法，将分层命名空间划分并将子树分布到多个元数据服务器上。
妙BOOK言·2024-01-15 18:08

Mantle: A Programmable Metadata Load Balancer for the Ceph File System——论文泛读

SC2015Paper元数据论文阅读汇总问题优化Ceph的元数据局部性和负载平衡。
妙BOOK言·2024-01-15 17:03

突破二维，迈入三维

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf多视图立体几何（Multi-ViewStereo，MVS）是计算机视觉中重要的研究领域，也是迈入三维计算机视觉研究的重点问题
3DCV·2024-01-15 17:15

最新发布！2023西安电子科技3D点云配准！

这个问题在计算机视觉、机器人学和三维重建等领域都具有重要意义。PANet方法旨在提高配准精度和泛化能力，并且在部分到部分的点云配准任务上表现出了良好的性能。
3DCV·2024-01-15 17:14

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果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细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS01 通过对比学习增强 Seq2Seq 自动编码器进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法A文档增强B.自我监督对比学习C.序列到序列架构四实验效果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细粒度分析五总结前言EnhancedSeq2SeqAutoencoderviaContrastiveLearningforAbstractiveTextSummar
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 数据驱动的英文文本摘要抽取模型的构建与应用

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细粒度分析五总结前言ConstructionandApplicationofaData-DrivenAbstractExtractionModelforEnglishText（2204）0、论文摘
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:10

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术

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.前提三.本文方法四实验效果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ANovelOptimizedLanguage-IndependentTextSummarizationTechnique（2204）0、论文摘要大量文本数据以多种语言以电子方
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:33

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Schiappa,M.C.,Rawat,Y.S.,&Shah,M.(2023).Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要：深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性。然而，获取标注
王知为·2024-01-15 16:11

【sensors论文阅读】Intelligent Point Cloud Processing, Sensing, and Understanding

Wang,M.,Yue,G.,Xiong,J.,&Tian,S.(2024).IntelligentPointCloudProcessing,Sensing,andUnderstanding.Sensors,24(1).https://doi.org/10.3390/s24010283智能点云处理、感知和理解1.引言尽管存在离散数据点之间的不规则拓扑结构，点云被认为是表示3D数字地貌的基本支柱之一
王知为·2024-01-15 16:11

【论文阅读】基于纤维束成像的新型微结构信息引导的监督对比学习，自动识别视网膜丘视觉通路

Li,S.,Zhang,W.,Yao,S.,He,J.,Zhu,C.,Gao,J.,Xue,T.,Xie,G.,Chen,Y.,Torio,E.F.,Feng,Y.,Bastos,D.C.A.,Rathi,Y.,Makris,N.,Kikinis,R.,Bi,W.L.,Golby,A.J.,O’Donnell,L.J.,&Zhang,F.(2024).Tractography-basedautom
王知为·2024-01-15 16:11

OpenGL ES之深入解析如何实现图像锐化

通过增强图像的高频细节，图像锐化可以改善图像在人类视觉系统和计算机视觉系统中的感知效果。
╰つ栺尖篴夢ゞ·2024-01-15 16:06

论文阅读 Vision Transformer - VIT

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解3代码4总结1摘要1.1核心通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法，用transformer的encoder来做图像分类2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解解决问题：transformer输入限制:由于自注意力+backbone，算法复杂度为o(n²)，token长度一般要bhnd
highoooo·2024-01-15 16:06

图像识别与计算机视觉有什么区别？

图像识别和计算机视觉在很多方面存在差异，这些差异主要体现在以下几个方面：1.研究范围图像识别是计算机视觉领域的一个子集。
金鸣识别·2024-01-15 16:27

[易语言]使用易语言部署yolov5-7.0的图像分类模型

官方框架地址】GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite【算法介绍】YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法
FL1623863129·2024-01-15 16:30

CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多，Zero-Shot实例样本分割

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G给一个包含了未知种类多个实体的没训练过的新样本(thequeryimage)，如何检测以及分割所有这些实例？？？
计算机视觉研究院·2024-01-15 15:50

Doodle to Search_ Practical Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval

DoodletoSearch_PracticalZero-ShotSketch-BasedImageRetrievalSounakDey∗,PauRiba∗,AnjanDutta,JosepLlados´ComputerVisonCenter,UAB,Spain（西班牙，巴塞罗那大学，计算机视觉中心
HYY233·2024-01-15 15:49

imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 11:15

imgaug库指南（21）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 10:32

基于OpenMV与STM32的数据通信项目（代码开源）

OpenMV是非常强大的计算机视觉实现工具，自身提供了非常多的视觉项目案例，编程与使用门槛极低。
混分巨兽龙某某·2024-01-15 09:36

imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 08:52

计算机视觉CV技术的优势和挑战

计算机视觉（ComputerVision，CV）技术在许多领域都取得了显著的成就，但同时也面临一些挑战。优势：自动化和效率：计算机视觉技术可以自动分析图像或视频中的信息，从而提高工作效率。
古德猫宁-·2024-01-15 08:14

【期末总复习】计算机视觉导论

1、计算机视觉的三大任务分类、检测（定位）、分割（语义和实例）2、生成对抗网络的基本概念生成对抗网络GAN是一种用于生成模型的机器学习框架。它由两个主要组件组成：生成网络和判别网络。
hellenionia·2024-01-15 08:43

【论文阅读】Deep learning for unmanned aerial vehicles detection: A review.

Al-lQubaydhi,N.,Alenezi,A.,Alanazi,T.,Senyor,A.,Alanezi,N.,Alotaibi,B.,Alotaibi,M.,Razaque,A.,&Hariri,S.(2024).Deeplearningforunmannedaerialvehiclesdetection:Areview.ComputerScienceReview,51(100614),1
王知为·2024-01-15 08:09

ROS OpenCV ROI

在图像处理和计算机视觉领域，ROI（RegionofInterest）是一个核心概念，它指的是从原始图像中定义出的特定区域，该区域对于后续的分析、处理或操作具有特别的意义。
K-Liberty·2024-01-15 08:32

【论文阅读】attention is all you need

1.论文链接AttentionIsAllYouNeed2.论文主要为了解决什么问题？传统的RNN不能并行处理，如果想要有hih_{i}hi，必须要有hi−1h_{i-1}hi−1作为输出传统的CNN的跨度太大以上两个不是很好的能够捕捉到很久之前的信息3.模型流程由于这个模型的过程比较多，因此只选择了部分有代表性的来说明layernormalization首先常见的有batchnormalizati
Capsfly·2024-01-15 07:36

论文阅读：Attention is all you need

【最近课堂上Transformer之前的DL基础知识储备差不多了，但学校里一般讲到Transformer课程也接近了尾声；之前参与的一些科研打杂训练了我阅读论文的能力和阅读源码的能力，也让我有能力有兴趣对最最源头的论文一探究竟；我最近也想按照论文梳理一下LLM是如何一路发展而来的，所以决定阅读经典论文。本文是这个系列的第一篇。】Attentionisallyouneed这篇文章提出了一个新的“简单
__心似大海__·2024-01-15 07:31
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