计算机视觉-分类算法

9个最流行的姿态估计AI模型

推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景姿态估计（PoseEstimation）在计算机视觉领域引起了极大的关注。
baidu_huihui·2023-12-28 01:15

模型评估方法

Estimator对象的score方法在交叉验证中使用scoring参数使用sklearn.metric中的性能度量函数Estimator对象的score方法分类算法必须要继承ClassifierMixin
cnkai·2023-12-27 23:17

计算机开题报告、答辩PPT、选题、任务书免费获取--2024最新计算机毕业设计资料

以下是一些可能适合2024年计算机专业毕业生的选题，供您参考：基于人工智能的图像识别系统这个选题可以涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉等方面的知识，通过构建一个能够自动识别图片中物体或人脸的系统，可以深入了解
计算机毕业设计之家·2023-12-27 21:19

ZKTeco与亚马逊云科技部署Cloud Foundations解决方案，构建MinervaIoT高质量云底座

ZKTeco背景介绍熵基科技股份有限公司（ZKTeco）成立于2007年，是一家多模态“计算机视觉与生物识别”领域的领军企业。
科技互联网·2023-12-27 19:28

2024年电子仿真与计算机视觉国际学术会议（ICESCV 2024）

全称：2024年电子仿真与计算机视觉国际学术会议（ICESCV2024）会议网址:http://www.icescv.com会议时间:2024/1/25截稿时间：2024/1/15会议地点:厦门投稿邮箱
C17780735824·2023-12-27 19:52

2024年深度学习、计算机视觉与大模型面试题综述，六大专题数百道题目

DeepLearning-Interview-Awesome-2024本项目涵盖了大模型(LLMs)专题、计算机视觉与感知算法专题、深度学习基础与框架专题、自动驾驶、智慧医疗等行业垂域专题、手撕项目代码专题
码科智能·2023-12-27 18:09

3.pytorch cifar10

数据集CIFAR10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含60000张32X32的RGB彩色图片，总共10个分类
nsq_ai·2023-12-27 17:58

二、RK3588-安装Opencv-4.8.1(C++版本)

1.前言OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，基于Apache2.0许可（开源）发行。它可以在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上运行。
呆呆珝·2023-12-27 14:04

开发人工智能 需要什么工具

人工智能领域涉及多个子领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理、专家系统等。其中，机器学习是人工
小筱在线·2023-12-27 14:28

Stable Diffusion模型原理

1StableDiffusion概述1.1图像生成的发展在StableDiffusion诞生之前，计算机视觉和机器学习方面最重要的突破是GAN（GenerativeAdversarialNetworks
智慧医疗探索者·2023-12-27 13:12

新书推荐 |《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》

新书推荐《OpenCV4计算机视觉项目实战（原书第2版）》长按二维码了解及购买一本使用OpenCV进行计算机视觉应用开发的实践，指南不仅介绍OpenCV基础知识，还详细讲解各种实用的计算机视觉算法以及一些高级的计算机视觉技术
hzbooks·2023-12-27 12:09

机器视觉实战应用：手势、人脸、动作以及手势鼠标构建（一）

CV实战应用手势、人脸、动作以及手势鼠标构建（一）总起核心思想手势识别是一种常见的计算机视觉应用，它可以通过摄像头或者预先录制的视频图像来追踪和识别人类手势。
翼达口香糖·2023-12-27 12:37

【机器学习】人工智能概述

它是计算机科学的一个重要分支，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始研究如何构建能够模拟人类智能的机器。
小筱在线·2023-12-27 12:36

商汤科技VS旷视科技VS依图科技

一、行业市场1、计算机视觉发展（数据+运算力+算法）1）数据量：海量数据为计算机视觉飞速发展提供了燃料。
城市中迷途小书童·2023-12-27 09:29

OpenCV数字图像处理——基于目标边缘适用于目标部分遮挡或不同光照模板匹配

简介模板匹配是一种常见的计算机视觉问题，通常用于在一张图像中查找特定的模板图像。在处理模板匹配时，经常会面临对象的姿态未知的情况，其中姿态包括位置（X，Y坐标）和旋转角度（θ）。
知来者逆·2023-12-27 08:14

常用视觉数据集（更新中）

1.MNIST(手写数字识别)MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是一个广泛用于计算机视觉和机器学习领域的经典数据集。
Xiacedar·2023-12-27 05:46

聚类 | KMeans理论与算法实现

01物以类聚经过半年的不懈努力，我们已经学习并实践了经典的分类算法和经典的回归算法，下面我们开始学习经典的聚类算法(兴奋~~~)目前打算对三种聚类算法进行学习和代码实操(俗称“造轮子”)：KMeansAprioriFP-Growth
Sudden·2023-12-27 05:04

竞赛保研 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，
iuerfee·2023-12-27 05:42

【杆号识别】基于计算机视觉实现铁路接触网系统杆号识别含Matlab源码

1简介2部分代码clc;clear;closeall;img_rgb=imread('支柱杆号.png');I=img_rgb;%%灰度化及二值化I1=rgb2gray(I);I1=im2bw(I1);I1=ROI(I1,3,10);I1=bwareaopen(I1,100);%%垂向矫正ticBW=edge(I1,'canny');[H,T,R]=hough(BW);P=houghpeaks(H
matlab科研助手·2023-12-27 05:08

让开发者使用Google最先进的生成式AI模型

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute谷歌人工智能
计算机视觉研究院·2023-12-27 04:29

机器学习——KNN算法

1、简介KNN（K-NearestNeighbor,K近邻）算法是最简单的分类算法之一，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是在1968年由Cover和Hart提出的，是一个有监督机器学习算法。
风月雅颂·2023-12-27 03:02

腾讯发布实体任务规划基准，GPT-4V也频频出错！迈向大模型与物理世界交互！

多模态大型语言模型（MLLM）目前主要通过数字化的方式与信息世界进行交互，涉及自然语言处理、计算机视觉和多模态生成任务等领域。
夕小瑶·2023-12-27 03:26

机器学习——KNN近邻算法

一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法
herry_liang·2023-12-27 03:47

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术是一种模拟人类视觉和处理图像的能力的技术，通过计算机对图像或视频进行自动分析和理解。它具有许多优势，也面临着一些挑战。
秋珀·2023-12-26 23:13

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术的优势：高效性：计算机视觉技术可以在很短的时间内处理大量图像和视频数据。它们可以快速准确地分析、识别和提取图像中的信息。
秋珀·2023-12-26 23:13

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（CV）技术的优势：高效性：计算机视觉技术可以在很短的时间内处理大量图像和视频数据。它们可以快速准确地分析、识别和提取图像中的信息。
秋珀·2023-12-26 23:13

[AIGC] 计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

计算机视觉（CV）技术是指利用计算机算法和模型来解析和理解图像和视频数据的能力。
程序员三木·2023-12-26 18:33

【论文阅读笔记】序列数据的数据增强方法综述

论文指出，数据增强方法在计算机视觉领域取得了显著的
Kirvin_xia·2023-12-26 17:18

OpenCV-Python(20):图像金字塔

说明图像金字塔（imagepyramid）是一种在计算机视觉和图像处理中常用的技术，用于在不同分辨率下对图像进行分析和处理。
图灵追慕者·2023-12-26 16:09

计算机视觉五大技术

目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。
人工智能小豪·2023-12-26 15:01

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle

Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle不同于图像分类这样比较简单直接的计算机视觉任务，图像分割任务（又分为语义分割、实例分割、全景分割）的标签形式稍为复杂。
Adenialzz·2023-12-26 11:09

EasyCVR无人机推流+人数统计AI算法，助力公共场所人群密度管控

TSINGSEE青犀可以利用无人机推流+AI人流量统计算法，基于计算机视觉技术，实现对区域人数的实时统计和人群密度监测，有助于降低和防范区域人数密度过大带来的安全隐患。
TSINGSEE·2023-12-26 10:51

计算机视觉技术-使用图像增广进行训练

让我们使用图像增广来训练模型。这里，我们使用CIFAR-10数据集，而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。这是因为Fashion-MNIST数据集中对象的位置和大小已被规范化，而CIFAR-10数据集中对象的颜色和大小差异更明显。CIFAR-10数据集中的前32个训练图像如下所示。d2l.show_images(gluon.data.vision.CIFAR10(train=Tru
白云如幻·2023-12-26 06:26

写论文有哪些神网站？

来源：https://www.zhihu.com/question/35931336编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：匿名用户https://www.zhihu.com/question
woshicver·2023-12-26 02:26

你写论文时发现了哪些非常神的网站？

链接：https://www.zhihu.com/question/35931336转自：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：luluCHENGhttps://www.zhihu.com/
小白学视觉·2023-12-26 02:21

毕业设计选题 - 计算机毕业设计（论文）选题合集

目录前言选题背景意义毕业设计选题深度学习与神经网络计算机视觉与图像处理机器学习与数据挖掘数据分析和大数据处理选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言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
weixin_55149953·2023-12-26 02:37

基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【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·2023-12-26 01:57

CV 语义分割的基础和应用 | 附源码步骤

引言计算机视觉中的语义分割是一个引人入胜且迅速发展的领域。它涉及将图像分割为有意义的部分，并将每个部分分类为预定义的类别之一。
小北的北·2023-12-26 01:15

图像分割代码python

以下是一些常用的库和工具：OpenCV：OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，它具有各种图像处理和计算机视觉算法。OpenCV提供了许多用于图像分割的算法，例如阈值分割，边缘检测和区域生长等。
老光私享·2023-12-25 20:31

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料
源代码•宸·2023-12-25 18:22

IEEE Fellow梅涛：计算机视觉的前沿进展与挑战

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达创造出具有智慧的机器，迈向通用AI是人类长期以来的梦想。当下的AI发展到了哪个阶段？本文转载自：AI科技评论作者|维克多编辑|青暮今年12月9日，第六届全球人工智能与机器人大会（GAIR2021）在深圳正式启幕，140余位产学领袖、30位Fellow聚首，从AI技术、产品、行业、人文、组织等维度切入，以理性分析与感性洞察为轴，共同
Amusi（CVer）·2023-12-25 16:51

趋动云与派动科技强强联手，共创舆情分析与工业安全新局面

关于派动科技派动科技是以人工智能和数据科学为核心的科技创新型企业，主要从事计算机视觉与自然语言处理的算法研究及其产品研发与应用，专注原创，不断增强全栈式人工智能能力。公司理念是“人工智能、创造价值”。
virtaitech·2023-12-25 15:09

智能交通技术与数据集大观：揭秘趋动云的无尽能量，引领AI发展的GPU算力及相关资源

行人检测：智能交通系统利用计算机视觉技术，通过摄像头、激光雷达等传感器对行人进行实时监测和识别。深度学习算法在处理多姿态和遮挡等复杂场景时，能够高效地检测行人的存在、位置和运动
virtaitech·2023-12-25 15:09

垃圾分类技术的新视野

垃圾自动分类系统通常采用计算机视觉技术，通过摄像头或传感器获取垃圾图像，然后利用深度学习模型对这些图像进行分析和分类。训练模型的过程包括大量的垃圾图像数据集，以便系统能够学习和识别各种不同类型的垃圾。
virtaitech·2023-12-25 15:38

GPU池化在AI OCR场景的应用

2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来，深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法，基于CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）卷
virtaitech·2023-12-25 15:38

今年CV顶会上这个方向最火！

在上周结束的国际计算机视觉会议ICCV2023上，官方公布的热门研究话题中“3Dfrommulti-viewandsensors”排在第一位。
virtaitech·2023-12-25 15:06

【论文阅读】MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-Scale Cross-Axis Attention

文章目录摘要创新点总结实现效果总结摘要链接：https://arxiv.org/abs/2312.08866医学图像分割是医学图像处理和计算机视觉领域的关键挑战之一。
AI浩·2023-12-25 14:40

计算机视觉基础（13）——深度估计

前言本节是计算机视觉的最后一节，我们将学习深度估计。
猪猪的超超·2023-12-25 13:34

计算机视觉基础（11）——语义分割和实例分割

前言在这节课，我们将学习语义分割和实例分割。在语义分割中，我们需要重点掌握语义分割的概念、常用数据集、评价指标（IoU）以及经典的语义分割方法（Deeplab系列）；在实例分割中，需要知道实力分割可以近似看为“目标检测+语义分割”，需要知道MaskR-CNN方法的计算流程，以及评价指标mAP。一、语义分割1.1分割类任务的定义分割类任务是一种密集标注任务，即将图像中每个像素赋予一个语义或者实例标签
猪猪的超超·2023-12-25 13:03

计算机视觉基础（12）——图像恢复

前言我们将学习图像恢复相关知识。主要有图像恢复的定义、评价标准和实现图像恢复的方法。图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等；评价标准有峰值信噪比和结构相似性；图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法：传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习，而深度学习方法有很多，包括SRCNN，VDSR等。一、图像恢复的定义1.1图像恢复的意义由于环境的⼲扰（速度过快、天⽓原因、识别噪
猪猪的超超·2023-12-25 13:03
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