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。
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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《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、Op
原创
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
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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（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
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2024-07-08 20:36:31
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图像迁移学习3.PyTorch实现迁移学习3.1数据集预处理3.2构建模型3.3模型训练与验证
3.PyTorch实现迁移学习文件目录
3.1数据集预处理这里实现一个蚂蚁与蜜蜂的图像分类，用到的数据集data下载dataset.pyfrom torchvision import datasets, transformsimport torchtrain=
原创
2022-06-23 17:51:40
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计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型
原创
2022-06-23 17:52:35
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【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
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2023-11-17 16:42:23
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0. 车辆检测与追踪现在的交通系统已经高度依赖视频监控设备获得的实时交通信息，基于视频监控，实现自动检测车辆运动目标，提取车辆目标速度，运动轨迹，车辆特征，车流密度，车牌号码等信息。长话短说，马路上人来车往，有行人，有骑自行车的，有骑电瓶车的，再者就是我们的汽车，所以对车辆实时测速的第一步肯定是先对马路上跑的分类，分成行人、自行车、电瓶车、汽车，当然这里我们只需要找出汽车，对汽车测速。我们知道，有
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2023-12-12 20:25:45
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如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。 视觉SLAM是什么？SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「即时定位与地图创建」，而视觉SLAM就是用摄像头来完成环境的感知
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2023-12-19 19:05:43
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该文章分析的非常好，这里做个记录保存；主要思路：从一维的集合求解拓展至二维的集合求解，求出交并比IOU；IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两
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2023-10-05 20:52:08
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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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