摘要Transformer是一种主要基于自注意机制的深度神经网络，最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务。与卷积网络和递归网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉基准上表现出竞争性甚至更好的性能。在本文中，我们通过将这些可视化转换器模型分类到不同的任务中，并分析这些方法的优缺点，来提
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2024-01-09 11:36:32
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文章目录一、目标分割简介1.1 图像分割的定义1.2 任务类型1.2.1 任务描述1.2.2 任务类型1.3 常用的开源数据集1.3.1 VOC数据集1.3.2 城市风光Cityscapes数据集1.4 评价指标1.4.1 像素精度1.4.2 平均像素精度1.4.3 平均交并比二、语义分割：FCN和UNet1. FCN网络1.1 网络结构1.1.1 全卷积部分1.1.2 上采样部分1.2 跳层连
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2024-01-18 14:26:34
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计算机视觉风格迁移实例是一项令人兴奋的技术，能够将一种艺术风格应用到另一幅图像上。在这篇博文中，我将详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。这一系列步骤将帮助您构建自己的风格迁移模型，并探索其应用潜力。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境能够支持所有必要的工具和库。以下是软硬件要求的总结：
| 项目 | 需求
文章目录一、2D平面的运动模型TranslationRotationEuclidean(Rotation + Translation)SimilarityAffineProjective二、3D空间的运动模型 本文旨在对计算机视觉中常用的运动类型进行总结——包括2D平面的运动和3D空间的运动。 一、2D平面的运动模型2D平面的运动一般指对图像的变换，主要包括Translation(平移)、Ro
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2023-11-07 22:06:19
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神经网络风格迁移它主要是通过神经网络，将一幅艺术风格画（style image）和一张普通的照片（content image）巧妙地融合，形成一张非常有意思的图片。大白话说，图像往往由风格与内容组成，比如我们常常说画家的画风是怎么样的，毕加索的画风、动漫的画风。 风格迁移就是保留一张图片的内容（物体，人物）,用另一张图片的色彩画图风格去填充。
风格迁移原理在介绍原理之前先普及一个知识点： 通常将
原创
2022-06-23 17:28:13
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本文介绍基程中优化损失函数。实验结果表明，该方法能有效保留内容图像的主体结构，同时迁移风格图像的艺术风格特征（如色彩分布和笔触纹理），最终生成具有艺术风格的合成图像。
机器视觉是将计算机科学、光学、机械工程、工业自动化等多个学科集合起来应用于汽车工业、农业、交通、医药、包装、军事等多个领域的新兴技术，有着广泛的应用前景和潜力。随着计算机硬件的不断升级，也使得机器视觉系统的性能有了很大的提升，检测范围和检测能力都在横向、纵向上不断延伸。机器视觉与计算机视觉有着区别，各自专注点不同，与图像处理也有差异，它们之间有着如下的关
1. 图像分割 从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理就是图像分割。因为图像分割处理实际上就是区分图像中的“前景目标”和“背景”，所以通常又称之为图像的二值化处理。图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的低位。超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和
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2024-07-01 19:20:28
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行业篇1，机器视觉和计算机视觉是两个东西，不能一概而论。一个是偏向工业生产的，一个是更偏向计算机获得图像后的分析。2，机器视觉大致分为：定位，尺寸测量，缺陷检测，条码读取，抓取与放置，三维重构。3，机器视觉软件中，核心是处理算法，但是人机交互界面也是不可或缺的。可以这么说，算法是软件的核心，软件是算法的表现形式。4，机器视觉的门槛很高，因为它属于嵌入式的一种，也就是牵涉到软硬件结合的问题。它难就难
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2023-12-19 19:26:19
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什么是SLAM？ 同时定位与地图构建 （simultaneous localization and mapping， SLAM）是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。它是指机器人搭载特定传感器，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中对周围环境建模并同时估计自身的位姿。如果传感器主要为相机，那么就称为视觉 SLAM（VSLAM）。SLAM 技术已经研究和发展了三十多年，研究人
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2023-07-30 18:57:31
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# 全息技术与计算机视觉的关系
全息技术自从20世纪中期被发明以来，便以其独特的成像原理吸引了众多研究者的关注。随着计算机技术和视觉计算的飞速发展，越来越多的人开始探讨全息技术是否属于计算机视觉的范畴。本文将深入探讨全息技术的基本原理、其与计算机视觉的关系，并通过代码示例和图表来展示其应用。
## 1. 全息技术的基本原理
全息技术是一种记录和再现波前（通常是光波）信息的技术。通过激光、光干
《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、Op
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2022-08-15 10:35:27
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OpenCV DNN 模块实现图像风格迁移：原理与代码详解在计算机视觉中，图像风格迁移（Neural Style Transfer）是一项非常有趣的应用。它可以将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上，比如把一张人脸图像转换成梵高的《星空》风格。本篇文章将通过 OpenCV 的 dnn 模块，结合预训练的 PyTorch 模型，实现一个简易的风格迁移程序。1. 环境准备与图像读取原图和结果：首先，我们需
文章目录step4：深度学习和计算机视觉基础图像表示图像分类——得分函数分类评价——损失函数结果概率——Softmax分类器反向传播——梯度下降法梯度下降法链式法则分类器【核函数待补充】step5：神经网络部分详解神经网络基础激活函数a. 常用的激活函数b. 激活函数与反向传播损失函数（成本函数）过拟合问题a. 惩罚力度对结果的影响b. 权重衰减学习率衰减批量训练和几种梯度下降方法a. 基础知识
过程：数据采集，接着对采集到的数据进行预处理，预处理阶段主要包括冗余数据和空白数据的删除、去停用词、分词、构建词向量等，该阶段的工作主要为后续知识图谱的搭建做好基础。使用深度学习技术实现医疗实体的识别、实体关系抽取、知识融合和知识存储等工作。一、知识获取知识获取是指从海量异构数据源中提取出目标知识，构建知识图谱的数据源可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 1.结构化数据：对存储在关系型
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2024-07-18 07:14:36
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一 有关计算机方面的知识1.计算机概述
计算机 全称：电子计算机，俗称电脑。是一种能够按照程序运行，自动丶高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
由硬件和软件组成，没有安装任何软件的计算机成为裸机。常见的形式有台式计算机、笔记本计算机、大型计算机等。
计算及主要的应用
（1）：科学计算
（2）：数据处理
（3）：自动控制（4）：计算机辅助设计 （5）：人工智能 （6）:多媒体应用
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2024-01-16 05:27:48
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今年考研内卷厉害，好多人不知道内卷是什么意思？内卷(involution)，本意是指人类社会在一个发展阶段达到某种确定的形式后，停滞不前或无法转化为另一种高级模式的现象。“内卷”最早的“出处”是几张名校学霸的图片。现在很多高校学生来指代非理性的内部竞争或“被自愿”竞争。该词在大学生中广为流传、屡次出圈，引起了一波又一波网络讨论。也就是说由于竞争过度激烈，使得选拔逐渐有些偏离原本的初衷，因为可选的人
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2023-11-06 16:03:44
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计算机视觉有传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，传统方法需要很强的视觉方面的基础知识，感觉会特别难，而且在一点点被深度学习取代，或结合深度学习才能取得更好的结果。怎么自学计算机视觉？正好最近在备这门课，可以简单分享一下我的备课思路，各位有什么好的建议尽管评论，首先要表明，自学基本上是不可能的，除非你有一定的基础，否则不要考虑自学。首先我打算明确几个容易混淆的概念：人工智能(AI)、机器学习(
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2023-10-03 19:01:19
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在讨论“三维重建属于计算机视觉吗”这个问题时，我深刻意识到这不仅是学术界的一个热门问题，更是实际业务中经常遇到的一个重要话题。三维重建技术在工业、医疗、娱乐等各个领域都有广泛的应用，其与计算机视觉的关系毋庸置疑。为了更清晰地阐释这一点，我将从多个维度为大家梳理出三维重建与计算机视觉的关系，构建全面的理解体系。
> “为什么我们的项目中难以将三维重建技术有效整合到计算机视觉流程中？我觉得我们需要更
数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
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2024-02-23 11:00:19
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