作为人工智能的两个分支，计算机视觉与机器视觉在近年都取得了长足的进步。前者自2010年以来，随着深度学习再度流行并用于目标识别，在人脸识别等方面已经超过了人类；而后者在工业应用方面，也有不少突破性的应用。 但是，在消费级市场方面，计算机视觉与机器视觉的进展并不大。不少人对于计算机视觉与机器视觉在消费级市场能有多大实质性地应用，存在深深地担忧。计算机视觉与机器视觉 首先，我们有必要理清楚机器视觉与
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2024-03-13 17:11:36
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目录写在前面定义和分类定义分类通用基础框架五个关键维度分割抠图分割抠图难点解题思路模型框架部分扩展视觉生成以平面设计图像生成平台——<鹿班>为例框架流程鹿班电商设计鹿班场景智能美工以短视频设计生成平台——为例框架流程视频摘要视频封面视觉编辑视频植入植入位检测与定位动态检测分割视频内容擦除文字擦除画幅变化图像尺寸变化视觉增强视觉增强人脸修复增强渲染图/视频超分视频插帧HDR色彩扩展风格
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2024-05-07 12:55:51
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计算机视觉技术是一种将图像和视频信号转化为数字信息并进行分析和处理的技术。随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在现代社会中的应用越来越广泛。本文将介绍计算机视觉技术的基本原理和在现代社会中的应用。一、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术的基本原理是将图像或视频信号转化为数字信息，并通过算法对这些信息进行分析和处理。计算机视觉技术可以从图像或视频中提取出对象、场景、运动等信息，并
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2023-09-14 14:00:38
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视觉AI（也称为计算机视觉）是计算机科学的一个领域，它训练计算机复制人类视觉系统。这使得数字设备（如人脸检测器，QR码扫描仪）能够像人类一样识别和处理图像和视频中的物体。电子商务商店的个性化图像搜索，3D模型构建（摄影测量），地图上的aeriel图像，零售店的OCR扫描，人脸识别，图像探测器，MRI重建是我们今天拥有的计算机视觉的一些创新用例。但是，这项技术是什么时候引入的呢？它是如何
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2023-11-05 00:16:16
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目录1.学习的第一步2.开始接触各种算法语言到计算机视觉1.学习的第一步也许很多读者在看到算法的时候感觉很难，不好理解，甚至是抽象的，最后的结果是还没有学习到一半就放弃了，下面主要讲述自己三年来学习算法的经历：从C/C++算法->...->计算机视觉。当我一开始拿到C/C++算法的时候，也是感觉很难理解，甚至是晦涩难懂的，很多的时候都有想放弃的感觉，那一段时间也是自己最痛苦的时候，但是
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2024-05-04 16:26:26
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一、AI应用领域 AI目前主要的应用领域有3个方向，包括：计算机视觉、语音交互、自然语言处理。1.1 计算机视觉（CV） 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉的应用，是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，对采集的图片或视频进行处理从而获得相应场景的三维信息，让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、判断的能力。计
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2023-09-19 19:45:19
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目前无论是在行业会展上还是在安防市场上，AI智能分析都是炙手可热的话题，智能产品层出不穷，已然成为安防监控行业的强势力量，成为未来的发展趋势。现阶段AI人工智能技术主要包括：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处
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2023-10-10 20:15:45
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图像处理和计算机视觉是超级令人兴奋的研究和研究领域。随着人工智能的进步，这两个领域都在不断发展。你会发现任何以AI和计算机视觉命名的产品在创造每个智能系统中都起着重要作用。下面将提供了一些有意思的链接，可以在本文的最后使用该程序，你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后的工作方式。因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。我提出了一个有趣的情况，这将有助于你
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2024-01-02 09:10:41
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slam是simultaneous localization and mapping 的缩写，中文译为“同时定位与构图”。由其名就可以知道，主要有2个功能，一个是自我定位，一个是构图。其中就要使用到特定的传感器，在未知的环境下，对自己定位。在运动中建立起环境的模型，途中更要估计自己的运动，如果这里的传感器主要是相机，这里则称为“视觉SLAM”  
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2023-11-23 16:01:33
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Opencv:open computer vision：开源的计算机视觉 文章目录前言opencv是什么？OpenCV-python的初始利用1.安装OpenCV2.读取图像，展示图像，存储图像。3.图像的属性4.视频文件的读取总结 前言opencv是什么？opencv是什么？计算机视觉初学者(例如我)，在接触opencv之前就已经接触过了，cv这个东西，我们都知道他是计算机视觉的简写，而加上op
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2024-04-10 10:25:41
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初识机器视觉和计算机视觉这两个名词，感觉是差不多的，都是视觉，而且计算机也是机器，研究计算机视觉不就是研究机器视觉吗？也许很多人都跟我同感，但通过涉入这一领域，在通过系统的学习之后，我发觉它们两者既有许多相同点，但若把两者等同起来，就会束缚你的视野，它们属于不同的学科。我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的
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2023-12-08 11:14:55
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计算机视觉与机器视觉有什么区别？人工智能是一个笼统的术语，涵盖了几种特定技术。在本文中，我们将探讨机器视觉（MV）和计算机视觉（CV），它们都涉及视觉输入的摄取和解释。因此，了解这些重叠技术的优势、局限性和最佳用例场景非常重要。研究人员早在1950年代就开始开发计算机视觉技术，首先是用于统计模式识别的简单二维成像。直到1978年，麻省理工学院AI实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法来从2D计算
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2023-11-04 07:06:28
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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗来讲，就是让机器拥有像人类一样的思维，让机器像人类一样进行思考。 &nbs
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2023-12-21 10:30:57
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计算机视觉是一门研究如何使机器”看“的科学，作为一个学科，它试图建立能够从图像或多维数据中获取”信息“的人工智能系统。一、检测跟踪1.MTCNNMTCNN是比较经典快速的人脸检测技术，它可实现两个任务：人脸检测与人脸关键点检测。这个过程由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet；图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。技术思想及原理分析本项目的一大技术亮点
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2023-07-09 11:31:15
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计算机视觉的发展的历程----李飞飞教授 视觉的历史可以追溯的很久很久以前，实际约5亿4千3百万年前，那时候绝地求生几乎完全被水覆盖，有少量的物种在海洋中游荡，没有什么生机，动物也不怎么活跃，甚至没有眼睛。如果有猎物路过，他们就抓来充饥，如果没有他们就在水里游荡，但是大约在5亿四千年前发生了一件非凡的事。通过对化石的研究，动物学家发现，在短短的一千万年里，动物的物种数量爆炸式增长，从少数几种发展到
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2024-06-13 09:50:19
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计算机视觉参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1GavvCY7wUetMvC61gxkLghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/190223015https://mp.weixin.qq.com/s/IdqcRI3dNcPJkbeCWhGpEA1 - 如何计算 mIoU？一些定义：在计算机视觉深度学习图像分割领域中，mIoU值是一个衡量图像分割精度的
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2023-07-24 18:49:51
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机器视觉是人工智能应用领域中的关键之一，并且得到了广泛的使用。为了能够更加深入了解人工智能，需要了解清楚AI机器视觉技术在生活中的应用。AI机器视觉技术在生活中的应用AI机器视觉技术在生活中的应用包括以下这些：人脸识别。人脸识别技术早已广泛应用于医疗、金融、教育、工业、电力、航天、政府、边检、公安、军队、司法等行业。而且我国的人脸识别产业的需求旺盛，目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年
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2023-09-05 21:15:51
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AI社区慷慨地分享代码、模型架构，甚至在大型数据集上预训练好的模型。我们站在巨人的肩膀上，这就是为什么行业会如此广泛地采用人工智能的原因。当我们开始一个计算机视觉项目时，我们首先找到能部分解决我们问题的模型。假设想要构建一个安防应用，该应用主要是检测规定区域的行人。首先，检查是否存在公开可用的行人检测模型可以直接使用，如果存在，您就不需要训练一个新的模型。如果没有，试验公开模型便于了解选择哪个模
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2024-02-07 22:59:23
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智慧城市需要高度可扩展和互联的技术，以在多个城市管理模块中高效运行。边缘人工智能和深度学习等计算机视觉的最新技术将人工智能视觉与物联网相结合。这些新技术使城市处理大量复杂的视觉数据成为可能。智慧城市中的计算机视觉技术在过去的二十年里，智慧城市解决方案应运而生，由物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、深度学习和云计算等技术支持。它们为解决基础设施、社会发展和其他挑战提供了巨大的潜力。借助智能技术，
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2023-11-21 10:06:07
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简介： 注意力机制（attention）最早应用应该是在机器翻译上，近年来又在计算机视觉（CV）任务中火了起来。CV中的注意力机制的主要是想让神经网络着重学习感兴趣的地方。前言：注意力有两种，一种是软注意力(soft attention)，另一种则是强注意力(hard attention)。 1、软注意力更关注区域或者通道，而且软注意力是确定性的注意力，学习完成后直接可以通过网络生成，最关键的地方
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2024-03-31 06:40:17
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