计算机视觉论文阅读

Python中的图像处理和计算机视觉应用

Python是一种广泛使用的编程语言，在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用。
api77·2024-01-09 11:28

最新开源的目标检测算法来了！

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

理解SIFT/SURF算法原理，并进行关键点检测

所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)。它用来侦测与描述影
AI小白龙*·2024-01-09 11:44

静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测（文末附有完整源码）...

据我所知，CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像
weixin_39747049·2024-01-09 10:57

raft2020年更新_ECCV2020最佳论文解读之递归全对场变换(RAFT)光流计算模型

计算机视觉三大国际顶级会议之一的ECCV2020已经召开。
weixin_39788131·2024-01-09 10:27

【深度学习：评估指标】如何在计算机视觉中测量模型性能：综合指南

正确评估机器学习模型的性能是开发生命周期中的关键步骤。通过使用正确的评估指标，机器学习工程师可以更深入地了解模型的优势和劣势，帮助他们不断微调和提高模型质量。此外，更好地了解评估指标有助于比较不同的模型，以确定最适合给定业务案例的模型。本综合指南将首先探讨不同的指标，以衡量分类、对象检测和分割模型的性能，以及它们的优点和局限性。在本文的最后，您将学习如何评估以为您的项目选择正确的指标。在本指南中，
jcfszxc·2024-01-09 09:19

基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv7开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv3开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:49

图像融合论文阅读：CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind
图像强·2024-01-09 08:49

图像融合论文阅读：CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法

@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}
图像强·2024-01-09 08:18

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环
稻壳特筑·2024-01-09 08:18

科技云报道：“存算一体”是大模型AI芯片的破局关键？

第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的应用盛世。
科技云报道·2024-01-09 08:46

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中
ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 笔记+作业展示

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
xidierzuo·2024-01-09 05:47

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo 学习笔记

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度神经网络结构，如Tr
weixin_42837310·2024-01-09 05:46

浦语大模型趣味 Demo课程学习及实战应用

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度神经网络结构，如Transformer、BE
m0_54169072·2024-01-09 05:15

如何使用 YOLOv8 做对象检测

介绍对象检测是一项计算机视觉任务，涉及识别和定位图像或视频中的对象。它是许多应用的重要组成部分，例如自动驾驶汽车、机器人和视频监控。多年来，已经开发了许多方法和算法来查找图像中的对象及其位置。
guohuang·2024-01-09 02:22

二十分钟入门计算机视觉开源神器——课堂笔记

1，统一的深度学习框架，2.02，现状3，代表算法库（1）目标检测MMDetection任务支持：目标家呢，实力分割，全景分割覆盖广泛算法丰富使用方便（2）MMYOLO（3）MMOCR文本检测，文本识别，关键信息提取（4）MMDetection3D(5)MMRotate(6)MMSegmentation(7)MMPretrain图像分类+预训练+多模态算法库(8)MMPose姿态估计（关键点检测）
敲键盘的喵桑·2024-01-09 01:17

Open3D 点云下采样抽稀（7）

Open3D点云下采样抽稀（7）一、算法介绍二、算法实现1.代码一、算法介绍点云抽稀在计算机图形学和计算机视觉中有着广泛的应用，其作用包括但不限于以下几点：数据压缩：点云抽稀可以有效地减少点云数据量，从而节省存储空间和降低数据传输成本
点云学徒·2024-01-08 21:40

计算机毕设选题：基于python的毕业设计(论文)选题题目推荐

目录毕设选题数据可视化方向计算机视觉方向深度学习/机器学习方向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
Krin_IT·2024-01-08 20:54

对图片进行数据增强（基于pytorch）

我们的训练数据往往是有限的，在有限的数据集上获得较好的模型训练结果，我们不仅要在模型结构上下功夫，另一方面也需要对数据集进行数据增强图片数据增强图像数据增强是一种在训练机器学习和深度学习模型时常用的策略，尤其是在计算机视觉领域
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

使用openCV进行图像处理

使用openCV进行图像处理使用openCV进行图像处理，又名：学习计算机视觉理论，做demo(第3天）目录2.1图像模糊2.1.1均值滤波2.1.2中值滤波2.1.3高斯滤波2.1.4案例实现2.2图像锐化
Wade_Crab·2024-01-08 18:26

跨多个流使用Ultralytics YOLOv8进行对象跟踪

跨多个流进行对象跟踪在计算机视觉中发挥着重要作用，特别是在实际应用中。它不仅仅是问题解决，还提供了有价值的见解，并作为对象计数模块的前提。
小北的北·2024-01-08 17:27

基于OpenCV的图像翻转和镜像

对于这个小型项目，我使用了著名的Lena图像，该图像主要用于测试计算机视觉模型。确保下载此映像并将其保存在当前工作目录中。importc
AAI机器之心·2024-01-08 16:32

论文阅读：OpenFlow-compliant Topology Management for SDN-enabled Information Centric Networks

摘要：以信息为中心的网络（ICN）已经成为一种特别的方法，用于克服基于IP的传统网络的许多局限性。但是，实现ICN所需的传统基础架构的巨大变化显着阻碍了网络运营商的采用。通过对替代部署策略进行了研究，将软件定义网络（SDN）作为与传统基础架构兼容的解决方案被提出，从而为将ICN概念集成到运营商网络中提供了新的可能性。文章讨论了这两种架构范例的无缝集成，并提出了可扩展的动态网络拓扑自举和管理框架，以
阿明DunDunDun·2024-01-08 16:26

这个AI模型能识别出这个橘子吗？

☁️主页Nowl专栏《AI模型分享》君子坐而论道，少年起而行之导读图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务，对应的文件可通过关注文章末尾的公众号领取本篇文章需要一定人工智能基础
Nowl·2024-01-08 16:47

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。它们相对于输入的梯度与人类的感知非常一致。一些研究已将PAG确定为稳健训练的副产品，但没有一篇研究将其视为一种独立现象，也没有研究其自身的影响。在这项工作中，我们关注这一特征并测试感知对齐梯度是否意味着鲁棒性。为此，我们制定了一个新的目标，
prinTao·2024-01-08 15:16

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

数字图像目标检测与识别----理论与实践

序计算机视觉（CV）的关键技术：分类、检测、跟踪和识别。本书配套的网址：www.wiley.com/g
人生徒步·2024-01-08 12:19

小白学习深度学习之（一）——线性回归

在自然科学与社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系在计算机视觉领域，大多数任务都和预测有关。当我们需要与预测一个数值时，就会涉及到回归问
维斯德尔·2024-01-08 12:10

什么是人工智能？

这包括了多个子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能代理等。机器学习是人工智能的一个重要分支
金鸣识别·2024-01-08 11:28

人工智能知识点总结

人工智能涵盖很多子领域，分别是机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，强化学习等。机器学习：是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式，从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

[论文阅读] Revisiting Feature Propagation and Aggregation in Polyp Segmentation

[论文地址][代码][MICCAI23]Abstract息肉的准确分割是筛查过程中有效诊断结直肠癌的关键步骤。由于能够有效捕获多尺度上下文信息，普遍采用类似UNet的编码器-解码器框架。然而，两个主要限制阻碍了网络实现有效的特征传播和聚合。首先，跳跃连接仅将单个尺度特征传输到解码器，这可能导致特征表示有限。其次，特征在没有任何信息过滤器的情况下被传输，这对于在解码器处执行特征融合来说效率低下。为了
xiongxyowo·2024-01-08 08:39

论文阅读记录SuMa SuMa++

首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalma
码农的快乐生活·2024-01-08 08:36

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击
天寒心亦热·2024-01-08 08:54

#python教程-OpenCv的介绍

OpenCV（全写OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
Python 热爱号·2024-01-08 07:50

CV之DL之Yolo：计算机视觉领域算法总结—Yolo系列(YoloV1~YoloV8各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略

CV之DL之Yolo：计算机视觉领域算法总结—Yolo系列(YoloV1~YoloV8各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略导读：近期，博主应太多太多的网友的私信，要求让博主总结一下目标检测领域算法的发展历史和最新算法的技术架构
一个处女座的程序猿·2024-01-08 06:31

57、python 环境搭建[for 计算机视觉从入门到调优项目]

从本节开始，进入到代码实战部分，在开始之前，先简单进行一下说明。代码实战部分，我会默认大家有一定的编程基础，不需要对编程很精通，但是至少要会python的基础语法、python环境搭建、pip的使用；C++要熟悉基础知识和基础语法，会根据文章中的步骤完成C++的环境搭建，以及C++编译和运行。如果确实有某一部分之前没有接触过，可以借着代码实战部分的示例，多查查资料，把这部分知识丰富起来，虽然每一部
董董灿是个攻城狮·2024-01-08 06:18

【论文阅读】KiU-Net: Towards Accurate Segmentation of Biomedical Images using Over-complete Representat

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着
思惘·2024-01-08 05:45

Transformer - Attention is all you need 论文阅读

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS
Karen_Yu_·2024-01-08 05:49

三本光电从颓废到武汉年薪30w的本科经历经验与浅谈（毕业工作一年的嵌入式软件工程师经验分享）

三本光电从颓废到武汉年薪30w的本科经历经验与浅谈（毕业工作一年的嵌入式软件工程师经验分享）文章目录目前情况颓废时期项目时期第一次写单片机代码第一次接触计算机视觉第一次接触Linux驱动开发第一次接触FPGA
网易独家音乐人Mike Zhou·2024-01-08 04:26

计算机视觉技术-语义分割

讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semanticsegmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。下图展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。图像分割和
白云如幻·2024-01-08 03:56

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分
鲸可落·2024-01-08 03:45

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第282期】Wed, 3 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Wed,3Jan2024Totally70papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersStreetGaussiansforModelingDynamicUrbanScenesAuthorsYunzhiYan
hitrjj·2024-01-07 23:41

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第283期】Thu, 4 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Thu,4Jan2024Totally85papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersLEAP-VO:Long-termEffectiveAnyPointTrackingforVisualOdometryAuthorsWeirongChen
hitrjj·2024-01-07 23:38

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第284期】Fri, 5 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Fri,5Jan2024Totally62papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersLearningtoPromptwithTextOnlySupervisionforVision-LanguageModelsAuthorsMuhammadUzairKhattak
hitrjj·2024-01-07 23:36
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