计算机视觉论文阅读

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

论文：LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习：AMP，baseline方法，TO摘要：介绍了一种新颖的系统，通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼·2024-02-20 21:53

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发，快速上手机器学习项目，在案例中成长，摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏，订阅用户可私聊进入机器学习交流群（知识交流、问题解答），并获赠丰厚的机器学习相关学习资料（教材、源码
suoge223·2024-02-20 20:05

图像预处理技术与算法

图像预处理是计算机视觉和图像处理中非常关键的第一步，其目的是为了提高后续算法对原始图像的识别、分析和理解能力。
木子n1·2024-02-20 18:23

Vis-TOP：视觉Transformer叠加处理器

摘要近年来，Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果，并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。
离欢·2024-02-20 18:47

【Transformer养猪】Livestock Monitoring with Transformer

然而，大多数计算机视觉算法在这项任务中表现不佳，主要原因是:(i)农场饲养的动物看起来相同，缺乏任何明显的空间特征，(ii)现有的跟踪器都不能长时间保持健壮，
离欢·2024-02-20 18:47

【EI会议征稿通知】2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA 2024）

2024年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会（ICCPA2024）20244thInternationalConferenceonComputerVisionandPatternAnalysis(ICCPA2024
搞科研的小刘选手·2024-02-20 16:11

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
magic_ll·2024-02-20 16:04

计算机视觉学习指南（划分为20个大类）

计算机视觉的知识领域广泛而庞杂，涵盖了众多重要的方向和技术。
superdont·2024-02-20 15:32

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选，最低0.00元/小时引入MoXingFramework模块||https://support.huaweicloud
ZW9·2024-02-20 15:32

互联网加竞赛 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
Mr.D学长·2024-02-20 14:59

【Python】图像裁剪与匹配

图像裁剪与匹配在计算机视觉领域，图像处理是一项关键的任务，其中图像裁剪和匹配是常见的操作之一。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像裁剪与匹配，并展示一个简单的示例代码。
林九生·2024-02-20 12:21

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning
韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络，分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而，现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构，导致访问延迟
向来痴_·2024-02-20 07:26

TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别

注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
R.X. NLOS·2024-02-20 07:21

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

论文名称：基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展，互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下，实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率，可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景，本文分析了集群负载均衡的特性，并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法，以及基于动态权值的分配策略。在一
向来痴_·2024-02-20 07:46

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体
七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

行人重识别

行人重识别（personre-identification）是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术，属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴，是许多监控和安防应用中的主要任务，并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注
NineDays66·2024-02-20 07:40

用 Python 制作一款炫酷的二维码！

来源：https://blog.csdn.net/jinyj1转自：深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键，输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3
Python数据之道·2024-02-20 07:34

【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力（MSDA），DilateFormer实现暴力涨点

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·2024-02-20 06:04

【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测

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·2024-02-20 06:34

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

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·2024-02-20 06:33

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

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·2024-02-20 06:33

基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【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·2024-02-20 06:32

多目标检测与跟踪技术详解

导言在计算机视觉领域，多目标检测与跟踪（Multi-ObjectTracking,MOT）是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标，如行人、车辆等。
小厂程序猿·2024-02-20 06:32

目标检测系列专栏：从基础到进阶，一步步掌握目标检测技术

引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

计算机视觉的应用23-OpenAI发布的文本生成视频大模型Sora的原理解密

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用23-OpenAI发布的文本生成视频大模型Sora的原理解密。
微学AI·2024-02-20 06:22

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【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·2024-02-20 06:51

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目：ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
Dymc·2024-02-20 06:42

『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』

研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
Dymc·2024-02-20 06:08

数字人包含哪些生成式AI技术？上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。
数据派THU·2024-02-20 03:12

使用Python+OpenCV实现打乒乓球游戏

CodeBullet是我最喜欢的YouTuber之一，他曾经尝试创建一个人机对战的乒乓球游戏，但遗憾的是，对于他的成果没有对计算机视觉有太大影响。
woshicver·2024-02-20 03:16

深度学习的进展

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。
五行缺你94·2024-02-20 02:58

顾险峰：当深度学习遇到3D

2019年10月底11月初，国际计算机视觉大会（ICCV2019）在韩国首尔举行，参会学者多达七千五百多人，创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟·2024-02-20 02:57

OpenCV 入门讲解

OpenCV入门讲解OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多高效实现计算机视觉算法的函数，从基本的滤波到高级的物体检测都有涵盖
清水白石008·2024-02-20 01:48

机器学习

机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法，这些算法通常应用在商业系统中，例如语音识别，计算机视觉
会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

草图三维模型生成论文阅读整理

论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
fisherisfish·2024-02-19 22:05

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮
屿小夏·2024-02-19 16:14

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉（computervision）领域的广泛应用，尚有待进一步开发。
虚无火星车·2024-02-19 16:11

基于聚类的点云背景分离算法python代码

点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务，它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法，可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。
love6a6·2024-02-19 16:34

论文阅读-PIM-tree：一种面向内存处理的抗偏移索引

论文名称：PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法，可能通过实现低延迟内存访问，其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展，来缓解这种瓶颈。然而，在工作负载偏斜的情况下，PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
向来痴_·2024-02-19 13:45

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，
hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

MTR++论文阅读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35
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