计算机视觉cv-目标检测第2页

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。

清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法

林聪木·2025-03-20 21:35

计算机视觉毕业设计选题推荐：选题技巧建议收藏

HaiLang_IT·2025-03-20 20:02

Python 的 ultralytics 库详解

ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。

白.夜·2025-03-20 17:40

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉

·2025-03-20 14:25

Opencv计算机视觉编程攻略-第一节图像读取与基本处理

1.图像读取导入依赖项的h文件#include#include#include#include项目Valuecore.hpp基础数据结构和操作（图像存储、矩阵运算、文件I/O）highgui.hpp图像显示、窗口管理、用户交互（图像/视频显示、用户输入处理、结果保存）imgproc.hpp图像处理算法（图像滤波、几何变换、边缘检测、形态学操作）二读取图片Matimage;//图像矩阵std::co

weixin_44242403·2025-03-20 08:55

Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣

OpenCV：定位：开源计算机视觉库，适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户：学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.

yuanpan·2025-03-20 01:55

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。

意.远·2025-03-19 19:36

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV

hy098543·2025-03-18 22:40

| 小白也能轻松玩转目标检测！

|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

yolov8的第一次实验报告

1.实验概述实验名称:占道经营目标检测模型实验目标:提高模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），使其接近1。

算法宇宙·2025-03-18 16:55

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南

第一章：问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配（TemplateMatching）是计算机视觉中基础且广泛使用的技术，其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。

追寻向上·2025-03-18 12:24

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集（

文章转载自K同学，谨防原文失效可参考link1和link2和link3LabelImg介绍LabelImg支持文件夹的导入，在标完一张后，在左侧选择NextImage就可以切换到下一张继续了。输出格式部分，目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式，前者标签文件后缀是.txt件，而后者标签文件后缀是.xml件。标签保存在对应的labels文件夹下，与images中的图片文件名一一

2401_89791028·2025-03-18 10:40

图像分割基础：使用Python和scikit-image库

图像分割是图像处理中的一项重要技术，它允许我们将图像划分为多个部分或对象，这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。

0dayNu1L·2025-03-18 02:30

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。

鱼弦·2025-03-17 16:14

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话

shiter·2025-03-17 06:58

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。

清风AI·2025-03-16 19:00

计算机视觉入门

计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。

109702008·2025-03-16 18:58

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。

编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题

前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

写python的鑫哥·2025-03-16 08:45

NPU的应用场景：从云端到边缘

2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾

绿算技术·2025-03-16 02:29

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。

cv君·2025-03-15 09:19

YOLOv12模型详解及代码复现

算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。

清风AI·2025-03-14 23:21

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

AI大模型推理加速：技术与实践详解

近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。

AI大模型学习者·2025-03-14 15:43

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。

Lunar*·2025-03-14 15:11

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