计算机视觉评价指标

季风泯灭的季节·2024-09-16 04:13

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

OpenCV图像处理技术（Python）——入门

©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数

森屿_·2024-09-15 22:32

磁盘性能评价指标—IOPS和吞吐量

一、磁盘I/O的概念I/O的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在I/O。比如，CPU有I/O，内存有I/O,VMM有I/O,底层磁盘上也有I/O，这是广义上的I/O。通常来讲，一个上层的I/O可能会产生针对磁盘的多个I/O，也就是说，上层的I/O是稀疏的，下层的I/O是密集的。磁盘的I/O，顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据，输出指的是从磁盘读

???? ??? Frank·2024-09-15 17:46

CV、NLP、数据控掘推荐、量化

下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息

海的那边-·2024-09-15 13:47

Python计算机视觉编程第三章图像到图像的映射

目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射，可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下：impo

一只小小程序猿·2024-09-14 10:32

DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客第186期）

在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。

猫脸码客: catCode2024·2024-09-14 10:02

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

OpenCV高阶操作

在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。

富士达幸运星·2024-09-13 19:03

深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！

大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型

努力的光头强·2024-09-13 18:53

计算机视觉—照相机（下）

封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距，28mmFieldofView就变小，85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野，每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多，chromaticAberration焦距和是波长相关，不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单，说复杂也复杂，我们在高中物理已经知道可见光是电磁波，不同颜色对应不同波

zidea·2024-09-13 16:41

Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）

⚡️⚡️专栏：PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。

极客代码·2024-09-13 11:11

计算机视觉中的数据增强方法总结

前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。

CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

计算机视觉中，什么是Hide-and-Seek？

是的，Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的，它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分，强迫模型学习更全面的特征，而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限，例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注，模型容易过度依赖于图像中最显著的部分，而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征，而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid

Wils0nEdwards·2024-09-13 04:25

计算机视觉——第三章图像拼接

计算机视觉——第三章图像拼接1.图像全景拼接的原理和过程的简要介绍1.1特征点提取和匹配1.2图像配准1.3图像拼接2.实现多图像拼接2.1图片集说明2.2实验代码2.3实验结果及其分析3.两张不同角度的图像拼接

JMU15980999055·2024-09-12 14:22

计算机视觉学习路线

计算机视觉学习路线是一个系统而全面的过程，涵盖了从基础知识到高级应用的多个方面。

不会代码的小林·2024-09-12 12:11

【Python第三方库】OpenCV库实用指南

读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）作为一个强大的计算机视觉库

墨辰JC·2024-09-12 12:08

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

一、ESRGAN介绍1.1背景超分辨率问题是计算机视觉中的一个重要研究领域，其目标是通过增加像素数量来提高图像的分辨率，恢复出更加细腻的图像。

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理

1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到

撸码猿·2024-09-12 11:34

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

计算机视觉中，如何理解自适应和注意力机制的关系？

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:45

解锁Python中的人脸识别：Face Recognition库详解与应用

在当今的人工智能时代，人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中，人脸识别都扮演着不可或缺的角色。

码上飞扬·2024-09-11 23:42

OpenCV3最常用的基本操作

OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个跨平台的计算机视觉库。

HeoLis·2024-09-11 20:37

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路

小夏refresh·2024-09-11 20:50

理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。在结尾，我们抛出了一个问题：在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算

木东居士·2024-09-11 20:49

Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战

这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合，旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景，为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。

noVonN·2024-09-11 06:44

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。

逼子歌·2024-09-10 18:49

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

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·2024-09-10 17:39

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.

阿_旭·2024-09-10 16:33

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian

牛马程序员24·2024-09-10 06:31

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。

芊言芊语·2024-09-10 03:04

【详解之OpenCV中的findHomography()函数和 cv2.warpPerspective()函数】

在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，

01_6·2024-09-09 15:06

Ubuntu: 配置OpenCV环境

开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。

达柳斯·绍达华·宁·2024-09-09 11:35

基于深度学习的动态场景理解

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

图片修复去除重影导致的图像模糊

这种模糊也叫运动型模糊，在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的，人工修复更是无法下手，需要对破损图像像素级重建。

littlebird001·2024-09-08 17:39

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位，而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法，并提供详细的C++实现。

m0_57781768·2024-09-07 10:34

用c++和opencv实现车牌识别

车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要问题。

任我心意·2024-09-07 09:54

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的Mamba模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，