计算机视觉论文阅读第8页

人工智能 | 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。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

姿态估计概述

目前分类两类：单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备，该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点（人体主要关节）表达方式以二位坐标的形式

Diros1g·2024-02-07 11:40

挑战杯 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

laafeer·2024-02-07 09:23

人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景

今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention机制具有灵活性和通用性，可应用于计算机视觉

微学AI·2024-02-07 08:41

计算机视觉 | OpenCV 实现手势虚拟控制亮度和音量

Hi，大家好，我是半亩花海。在当今科技飞速发展的时代，我们身边充斥着各种智能设备，然而，如何更便捷地与这些设备进行交互却是一个不断被探索的课题。本文将主要介绍一个基于OpenCV的手势识别项目，通过手势来控制电脑屏幕亮度和音量大小，为用户提供了一种全新的交互方式。目录一、代码拆解1.导入必要库2.手部关键点类3.数据格式转换4.画手势关键点5.手势状态缓冲处理6.画直线7.屏幕亮度和音量控制8.初

半亩花海·2024-02-07 07:12

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

浅谈计算机视觉中的Transformer摘要：1.Transformer网络结构2.计算机视觉中的Transformer2.1图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection

「分享了一批文献给你，请您通过浏览器打开https://www.ivysci.com/web/share/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/您还可以一键导入到ivySCI文献管理软件阅读，并在论文中引用」本文主旨：本文提出了一个系统的框架来利用基于Transformer的语言模型来检测软件漏洞。该框架包括以下几个步骤：1.源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换

Che_Che_·2024-02-07 04:27

论文阅读-Automated Repair of Programs from Large Language Models

文章主旨：研究了Codex自动生成的程序中的错误，并探讨了现有的程序修复（APR）工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型，输入自然语言，生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低，文章以GPT-3模型的后代-Codex模型，为例，试图利用自动化程序修复（APR）技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范

Che_Che_·2024-02-07 04:27

论文阅读-面向公平性的分布式系统负载均衡机制

摘要当一组自利的用户在分布式系统中共享多个资源时，我们面临资源分配问题，即所谓的负载均衡问题。特别地，负载均衡被定义为将负载分配到分布式系统的服务器上，以便最小化作业响应时间并提高服务器的利用率。在本文中，研究了一个由有限数量的服务器和有限数量的用户组成的分布式系统中的负载均衡问题。这里考虑的负载均衡问题是一个双目标问题，具有两个高度可能冲突的目标：（i）最小化作业响应时间(ii)提供服务器的公平

向来痴_·2024-02-07 02:49

点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记

代码：https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文：https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作，主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下：一个缩写：**PCTs即pointcloudtransformers*

zhaoyqcsdn·2024-02-07 02:49

论文阅读——MP-Former

MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是：相邻层得到的掩码不连续，差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中，并训

じんじん·2024-02-07 02:17

论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没

向来痴_·2024-02-07 02:43

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列

李建军·2024-02-07 01:20

ethz_aslam_cv2(一) 简介

Introductionaslam_cv2库是ETHZASL团队开源的一个计算机视觉库，主要针对常用的一些算法和数据结构进行了封装。

bingoplus·2024-02-07 01:20

机器学习概述及流程

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。

机智的冷露·2024-02-06 19:36

[AIGC] 计算机视觉（CV）技术的优势：

计算机视觉（CV）技术的优势：高效性：计算机视觉技术可以快速地处理大量的图像和视频数据，比人类更高效。它可以在短时间内完成复杂的图像分析和对象识别任务。

程序员三木·2024-02-06 18:57

区块链可验证查询论文阅读（一）vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queriesover Blockchain Databases

2019年7月发表在顶会SIGMOD上的论文《vChain:EnablingVerifiableBooleanRangeQueriesoverBlockchainDatabases》，来自香港浸会大学。1论文解决的问题如果想查询区块链中的数据，一种可行的做法是用户可以维护整个区块链数据库，并在本地查询数据。但是，通常区块链中所存储的数据量很大，下载完整的数据到本地需要很大的存储空间和网络带宽。另一

lyhibo·2024-02-06 16:34

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

PyTorch可以用于以下领域：计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生

心安成长·2024-02-06 14:04

大话成像之《图像质量测试测量与国际标准》课程

在手机相机，监控相机，无人机相机，运动相机，工业相机，甚至人体内窥相机，车载相机，计算机视觉相机等新兴领域都经历着从无到有，从小到大的巨变。伴随着这种迅速的产业变化，因应而生的对新技术人才需求的变化。

maver jiang·2024-02-06 10:01

YOLO-World——超级轻量级开放词汇目标检测方法

前言目标检测一直是计算机视觉领域中不可忽视的基础挑战，对图像理解、机器人技术和自主驾驶等领域具有广泛应用。随着深度神经网络的发展，目标检测方面的研究取得了显著进展。

知来者逆·2024-02-06 10:28

ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 001_reading_displaying_write_image

应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.过程分析3.1导入OpenCV库3.2读取图像文件3.3显示图像3.4保存图像文件4.总结5.参考资料1.源由读、写、显示图像作为计算机视觉

lida2003·2024-02-06 06:39

【论文初读】MUFFIN模型

【论文阅读----DDI（1）】MUFFIN:multi-scalefeaturefusionfordrug–druginteractionprediction_杨华霖的博客-CSDN博客论文连接：(PDF

~芜湖~·2024-02-06 05:48

计算机视觉比较有名的期刊和会议

（IF比较低，也不是特别专门针对计算机视觉）EI级：《自动化学报》《光学精密工程》《电子学报》《软件学报》《计算机研究与发展》《计算机学报》《计算机辅助设计与图形学学报》《系统工程与电子技术》、一些大学的学报

anycedo·2024-02-06 05:12

小目标识别方法

小目标识别是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要研究方向，主要关注于如何有效地从图像或视频中识别尺寸较小、分辨率低的目标。

LittroInno·2024-02-06 04:02

通过神经网络模拟人类大脑的学习过程

首先，让我们来看看深度学习在计算机视觉领域的新进展。计算机视觉是指让计算机“看见”并理解图像和视频的能力。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破。

M乔木·2024-02-06 03:05

论文阅读《TRANSITIVE TRANSFER SPARSE CODING FOR DISTANT DOMAIN》

八月啦！小李月更来了！时间过得好快好像一个夏天就要过了！这个夏天因为留校感觉压力比以往来得多也经历了比以往更苦的事只希望努力不会白费都值得！论文名称：《TRANSITIVETRANSFERSPARSECODINGFORDISTANTDOMAIN》论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9415021论文参考阅读：https://blog.csdn.net

LiBiscuit·2024-02-06 02:05

On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

1.摘要众所周知，过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数，它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题，为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题，研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k

瞻邈·2024-02-06 01:50

PyTorch 2.2 中文官方教程（十五）

（beta）计算机视觉的量化迁移学习教程原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者

绝不原创的飞龙·2024-02-05 22:16

关于计算机视觉的科普

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

想做流浪的艺人·2024-02-05 16:28

开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例

开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法，涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。

黑夜照亮前行的路·2024-02-05 16:28

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读

论文题目：通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称：GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的，它可以预测输入序列的下一个单词或字符，从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相

老熊软糖·2024-02-05 15:48

openCV【实践系列】8——OpenCV中的颜色空间

在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C++和Python分享演示代码。

一只长尾巴·2024-02-05 15:03

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

论文名称：CARD:ACongestion-AwareRequestDispatchingSchemeforReplicatedMetadataServerCluster摘要复制元数据服务器集群（RMSC）在分布式文件系统中非常高效，同时面对数据驱动的场景（例如，大规模分布式机器学习任务）。然而，考虑到成本效益和系统利用率，实践中通常会限制集群规模。在这种情况下，由于客户端对拥塞不知情的行为和非智

向来痴_·2024-02-05 14:54

C++实战Opencv第二天——色彩空间转换函数和opencv中图像对象创建与赋值（从零开始，保姆教学）

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，使用C++作为主要编程语言，对于图像处理和计算机视觉领域具有重要意义。其提供了丰富的功能和算法，使得开发者能够快速实现各种图像处理和计算机视觉应用。

学术菜鸟小晨·2024-02-05 13:12

PyTorch 2.2 中文官方教程（二十）

tutorials/beginner/deeplabv3_on_ios.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：JeffTang审阅者：JeremiahChung介绍语义图像分割是一种计算机视觉任务

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:56

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书

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·2024-02-05 12:39

计算机视觉-阅读内容和风格图像

首先，我们读取内容和风格图像。从打印出的图像坐标轴可以看出，它们的尺寸并不一样。%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ld2l.set_figsize()content_img=d2l.Image.open('../img/rainier.jpg')d2l.plt.im

白云如幻·2024-02-05 12:37

ITSSec吴中生·2024-02-05 12:06

AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于Meagtron-LM的ZB-H1开源代码实现解读）

0x0.前言这篇论文对应的链接为：https://openreview.net/pdf?id=tuzTN0eIO5，最近被ICLR2024接收，但不少AIInfra的同行已经发现了这个工作的价值，并且已经开源在https://github.com/sail-sg/zero-bubble-pipeline-parallelism，在一些AIInfra相关的地方也存在一些讨论和介绍。比如https:/

just_sort·2024-02-05 10:27

InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

但我希望现阶段计算机视觉领域的研究能更聚焦在语义分割和三维视觉上，这样能更方便与机器人等产品和工业实体结合。

猛码Memmat·2024-02-05 10:54

【论文阅读笔记】InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

InstantID:秒级零样本身份保持生成理解摘要Introduction贡献RelatedWorkText-to-imageDiffusionModelsSubject-drivenImageGenerationIDPreservingImageGenerationMethod实验定性实验消融实验与先前方法的对比富有创意的更多任务新视角合成身份插值多身份区域控制合成结论和未来工作project：

LuH1124·2024-02-05 10:53

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

这使得数据驱动的AI技术取得了突破性进展，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。

猫之角·2024-02-05 09:14

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（1）计算机视觉

人工智能的三大基础应用领域是，自然语言处理，语音识别，计算机视觉。

giszz·2024-02-05 08:20

探索边缘计算的未来：MobileNetV3Small及其在高效图像处理中的创新应用

引言在不断发展的计算机视觉和深度学习领域中，对于更高效、更强大的神经网络的追求从未停止。

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:55

【iOS ARKit】3D 人体姿态估计

在ARKit中，由于是采用计算机视觉的方式估计人体姿态，与2D人体姿态估计一样，3D人体姿态估计也受到遮挡、光照、姿态、视角的影响，并且相比于2D人体姿态估计，3

扬帆起航&d·2024-02-05 07:57

OpenCV学习记录——特征匹配

特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法，它遍历所有特征点的描述符，并计算它们之间的距离。

KAIs32·2024-02-05 06:00

3D Line Mapping Revisited论文阅读

1.代码地址GitHub-cvg/limap:Atoolboxformappingandlocalizationwithlinefeatures.2.项目主页3DLineMappingRevisited3.摘要提出了一种基于线的重建算法，Limap，可以从多视图图像中构建3D线地图，通过线三角化、精心设计的评分和track构建以及利用线的重合，平行性和正交性等结构先验来实现的，可以与现有的基于点的

瞻邈·2024-02-05 06:03

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

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