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标签 > 计算机视觉
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超强Trick，一个比Transformer更强的CNN Backbone
深度学习在计算机视觉中的成功很大程度上是由卷积神经网络（CNNs）推动的。从AlexNet这一里程碑式的工作开始，CNNs不断地向计算机视觉的前沿迈进。...
2023-07-17 标签：神经网络计算机视觉Transformer 1180 0
物体检测和图像分类不一样，检测侧重于物体的搜索，而且物体检测的目标必须要有固定的形状和轮廓。图像分类可以是任意的目标，这个目标可能是物体，也可能是一些属...
首篇！Point-In-Context：探索用于3D点云理解的上下文学习
随着基于广泛数据训练的大模型兴起，上下文学习（In-Context Learning）已成为一种新的学习范式，在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV...
目标检测的问题定义是确定目标在给定图像中的位置，如目标定位，以及每个目标属于哪个类别，即目标分类。简单地说，目标检测是一种图像分类技术，除了分类之外，该...
视觉控制器的工作原理是基于计算机视觉技术的。它通过摄像头等传感器获取环境信息，并将其转换为数字信号，然后通过算法进行处理和分析，最终实现对机器人或其他自...
根据Schrstein和Szeliski的总结，双目立体匹配可划分为四个步骤： 匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化 。 一 、匹配代价计算 匹配...
我们以smartcam的预处理作为例子。xf_pp_pipeline的作用是将输入图像的格式从NV12转换为BGR，再进行减均值和归一化操作。
相机标定是计算机视觉最基础也是至关重要的一个问题，标定的精度够不够决定了以后的校正、去畸变、配准、计算三维坐标、恢复三维模型能否进一步做下去。
英特尔研究院发布全新AI扩散模型，可根据文本提示生成360度全景图
LDM3D是业界领先的可创建深度图的生成式AI模型，有望革新内容创作、元宇宙和数字体验 英特尔研究院宣布与Blockade Labs合作发布LDM3D（...
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两种不同的处理器类型，主要的区别在于它们的设计目标和应用场景。
语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉中的一项基本任务。与单张图像分类任务相比，语义分割相当于是像素级别上的分类任务。
小目标检测广义是指在图像中检测和识别尺寸较小、面积较小的目标物体。通常来说，小目标的定义取决于具体的应用场景，但一般可以认为小目标是指尺寸小于 像素的物...
引言 距离上次的长篇大论，已经过去了半年有余。这段时间，对于AI业界甚至整个世界，都是惊心动魄的。在这段时间里，最令人印象深刻的大事莫过于ChatGPT...
我们都知道特征检测和匹配是计算机视觉领域中的重要任务，它们在许多应用中发挥着关键作用，比如SLAM、SFM、AR、VR等许多算法都需要稳定精确的特征...
视觉是人类最敏感、最直接的感知方式，在不进行实际接触的情况下，视觉感知可以使得我们获取周围环境的诸多信息。由于生物视觉系统非常复杂，目前还不能使得某一机...
今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检...
深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据，这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究，而不是去重要的领域搞研究。
CAM与Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做...
obj_points、img_points_left和img_points_right分别是存储每个标定图片对应的物理坐标系下的角点坐标、左相机的像素坐...
相机标定是通过输入带有标定patter的标定板来获得相机参数的一个过程。实际的光学成像是一套非常复杂的过程，从三维世界投影到相机中的二维图像。相机标定就...
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