计算机视觉面试经验第19页

[YOLOv8] 数据集训练参数详解

与传统的目标检测算法相比，YOLO具有速度快、精度高、可扩展性强等优点，因此在计算机视觉领域得到了广泛的应用。YOLO的训练过程包括两个主要步骤：数据收集和模型训练。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:44

CAFFE -FCN训练配置过程

locationNum=3&fps=1在2015年发表于计算机视觉顶会CVPR上的FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文(下文中简称FCN

visionshop·2024-01-07 17:08

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

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。常用结构这种模型通常采用深度

不是吧这都有重名·2024-01-07 16:27

AI到底是啥？

AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。目前，AI已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、娱乐等，使得机器能够自动化执行某些任务，从而提高效率和准确性。AI的爆火，以上信

Miya(QQ3088716563)·2024-01-07 16:34

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

手势识别和手势关键点检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，涉及到从图像或视频中检测人手的位置和姿态信息，并推断出手势的意义。

阿利同学·2024-01-07 14:54

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术，从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用潜力，如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。

阿利同学·2024-01-07 14:51

C# Emgu.CV4.8.0读取rtsp流录制mp4可分段保存

【官方框架地址】https://github.com/emgucv/emgucv【算法介绍】EMGUCV（EmguComputerVision）是一个开源的、基于.NET框架的计算机视觉库，它提供了对OpenCV

FL1623863129·2024-01-07 14:47

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

随着LeNet-5网络成功应用在手写数字识别领域，卷积神经网络已成为计算机视觉的研究热点。本文主要介绍卷积自编码器（ConvolutionalAuto-Encoder,CAE）的基本结构与工作原理。目

洋洋Young·2024-01-07 13:18

机器学习算法优缺点综述

机器学习算法优缺点综述计算机视觉联盟前天原文地址：收藏！机器学习算法优缺点综述仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：七月在线AI博士笔记系列推荐周志华《机器学习》手推笔记正式开源！

yishuihan-Oliver·2024-01-07 13:15

C# Emgu.CV4.8.0读取rtsp流分段保存

【官方框架地址】https://github.com/emgucv/emgucv【算法介绍】EMGUCV（EmguComputerVision）是一个开源的、基于.NET框架的计算机视觉库，它提供了对OpenCV

小楼先森·2024-01-07 11:53

【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】

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·2024-01-07 10:30

【面试经验分享】SAP 研发岗 VT实习

电话面试（大概15分钟）对于VT项目和SAP公司的了解？是否用过SAP的产品？有哪些改进的建议？你的家乡？对未来的城市有无要求？对我简历中实习经历的提问：公司是ToC还是ToB？感觉如何？自己偏向于ToC还是ToB？这段经历为你后续选择公司产生了哪些影响？在就业时更加看着哪些方面？就业选择国企，大厂还是外企？对三种类型企业分别怎么看？有没有在投其他公司？你未来的职业规划？保研，考研，出国还是就业？

明月出天山_·2024-01-07 08:05

【面试经验分享】百度NLP一面凉经

提问自我介绍介绍一下简历里面的项目经历（我的项目是多模态情感分类的，感觉太简单了）讲一下BERT模型怎么预训练的，和GPT模型预训练任务的区别？BERT和GPT模型各自的优势是什么？项目细节：数据集大小？各个类别的数量？单卡训练还是多卡训练？是否了解多GPU并行训练？数据并行和模型并行？如何解决训练的时候GPU利用率低的问题？BERT模型输入长度超过512如何解决？提问ViT的模型架构和细节，它是

明月出天山_·2024-01-07 08:35

ROS OpenCV 级联分类器

Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。

K-Liberty·2024-01-07 07:15

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

imgaug库指南（六）：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·2024-01-07 07:16

人工智能（AI）会如何改变我们的工作和生活

随着机器学习、自然语言处理和计算机视觉的不断进步，AI正被广泛运用于解决复杂难题、自动化繁琐任务，并创造出新的产品和服务。

I'm an Engineer·2024-01-07 07:03

如何从本质矩阵E中分解旋转矩阵R和平移向量t？

在计算机视觉和相机几何中，EssentialMatrix（本质矩阵）与相机运动之间存在特殊的关系。

机器人那些事儿·2024-01-07 06:42

如何从单应矩阵H中分解旋转矩阵R和平移向量t？

在计算机视觉中，单应矩阵通常用于图像配准和相机标定等任务。下面是使用SVD分解单应矩阵来求解旋转矩阵（R）和平移向量（t）的简要推导过程。

机器人那些事儿·2024-01-07 06:04

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

Python计算机视觉（四）—照相机标定

1.照相机标定原理照相机标定的目的是获得照相机自身的参数，合适的标定参数是照相机准确获得目标信息的先决条件。本文向大家介绍张正友相机标定法。相机标定的过程是将世界坐标系通过刚体变换转换为相机坐标系，接着通过投影变换将相机坐标系转换为图像坐标系，最后再将图像坐标系通过平移变换转换到像素坐标系。相机拍摄过程中的坐标系转换关系如下图所示。坐标系转换关系图2.张正友相机标定法张正友标定是指张正友教授199

summer_524·2024-01-07 02:29

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:28

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。本节将介绍R-CNN及其一系列改进方法：快速的R-CNN（FastR-CNN）(Girshick,2015)、更快的R-CNN（FasterR-CNN）(Renetal.,2015)和掩码R-CNN（Mas

白云如幻·2024-01-06 20:47

【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南

【【深度学习：数据增强】计算机视觉中数据增强的完整指南为什么要做数据增强？等等，什么是数据增强？数据增强技术数据增强的注意事项和潜在陷阱什么时候应该做数据增强？

jcfszxc·2024-01-06 19:13

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

1.介绍MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的常用数据集之一。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

VS2019+OpenCV2环境搭建

OpenCV是计算机视觉开源的图形处理库，重要性不言而喻。

jgw2008·2024-01-06 13:10

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

如何实现无人机识别功能

以下是一些常见的无人机识别算法和技术：视觉识别：图像处理：使用计算机视觉技术对无人机图像进行处理，包括特征提取、目标检测和跟踪等。

LittroInno·2024-01-06 11:44

图像预处理——transforms

一、transforms运行机制torchvision是PyTorch的一个扩展库，提供了许多计算机视觉相关的工具和功能。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:49

图像识别原理

图像识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是使计算机系统能够理解和解释图像中的信息。以下是图像识别的基本原理：1.数据采集：首先，需要获取图像数据。这可以通过摄像头、传感器、扫描仪等设备来实现。

_oP_i·2024-01-06 08:05

计算机视觉与美颜SDK：详解人脸美型功能的实现过程

本文将深入探讨计算机视觉与美颜SDK中人脸美型功能的实现过程。一、关键点定位关键点定位是人脸美型的关键步骤之一。

美狐美颜sdk·2024-01-06 06:42

开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)

开集目标检测是目前计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它的主要目的是在不依赖于预先定义的类别标签下，实现对图像中出现的不同目标的识别和检测。

从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:06

【深度学习：Self-supervised learning (SSL) 】自我监督学习解释

比较自我监督学习与监督学习和无监督学习为什么计算机视觉模型需要自监督学习？自我监督学习的好处自监督学习的局限性自我监督学习如何运作？

jcfszxc·2024-01-06 06:36

【深度学习每日小知识】数据增强

这对于计算机视觉领域尤为重要，因为图像经常被用作输入数据。计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。

jcfszxc·2024-01-06 05:31

【软件测试】接口自动化测试面试题及详细答案

资源分享：耗时200+小时精选的「软件测试」资料包软件测试学习教程推荐：火遍全网的《软件测试》教程前言最近看到网上流传着各种面试经验及面试题，往往都是一大堆技术题目贴上去，但是没有答案。

豆子总是不开心·2024-01-06 05:16

牛客网C语言刷题总结之------循环输出图形

bit_Sakura·2024-01-06 01:31

我不是机器人：谷歌最新版验证码系统ReCaptcha破解已开源

然而，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，现在这些认证方法可以被我们轻松破解了。在这一个项目中，作者破解了最新版的ReCaptcha，并开源了所有代码。不过项目作者声明：「这份代码能够解决最新

猿天下·2024-01-06 01:08

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 全局注意力机制（GAM），CBAM升级版

在不同检测领域中应用广泛YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.GAM注意力介绍摘要：人们已经研究了各种注意力机制来提高各种计算机视觉任务的性能

会AI的学姐·2024-01-06 00:13

从 YOLOv1 到 YOLO-NAS 的所有 YOLO 模型：论文解析

在计算机视觉的浩瀚领域，有一支耀眼的明星，她的名字传颂着革新与突破的传奇——YOLO（YouOnlyLookOnce）。

T1.Faker·2024-01-05 23:37

SpireCV项目实战——电诈园区人员及房屋情况识别

项目介绍前言随着科技的进步和大数据时代的到来，计算机视觉技术逐渐渗透到各个行业领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。近年来，电信诈骗案件频发，给社会带来了巨大的经济损失和心理负担。

阿木实验室·2024-01-05 21:06

安全帽识别摄像头：工地安全的智能守护“神”

**实时监测与识别技术**安全帽识别摄像头采用先进的计算机视觉技术，能够实时监测工地上的人员，并精准识别其是否佩戴安全帽。通过深度学习算法，摄像头能够在各种光照和环境条件下准确判断工人的

博瓦科技·2024-01-05 19:12

YOLO算法：实时目标检测的革命

第一部分：引言在计算机视觉领域，目标检测是一个关键的任务，涉及到在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。

若忘即安·2024-01-05 16:28

02 Deep learning algorithm

trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech（语音识别）---->images(计算机视觉

叮咚Zz·2024-01-05 14:06

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（ComputerVision，CV）技术是指使计算机能够理解和解释视觉数据的能力。CV技术在很多领域都有广泛的应用，包括图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等。

荆赫同艺·2024-01-05 13:41

大厂程序员-面试经验

文章目录面试经验经验总结HR面2021届2020届2019届2018届面试经验经验总结HR面2021届2020届2019届2018届经验总结经验一：能内推尽量不走官网。

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:41

imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅