计算机视觉现状（The state of computer vision）深度学习已经成功地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、在线广告、物流还有其他许多问题。在计算机视觉的现状下，深度学习应用于计算机视觉应用有一些独特之处。在这个笔记中，我将和你们分享一些我对深度学习在计算机视觉方面应用的认识，希望能帮助你们更好地理解计算机视觉作品（此处指计算机视觉或者数据竞赛中的模型）以及其中的想法，以
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2023-10-04 18:29:09
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一般用pytorch进行深度学习的简单流程大概是： 先使用训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化；然后使用优化好的模型对测试数据进行预测，对比预测值和真实值之间的损失值，同时计算出结果预测的准确率。预备知识pytorch中图像处理主要用到两个核心库，torch和torchvisiontorch.nn中的类是实现网络搭建的核心类torchvision主要实现数据处理，导入和预览等对于一
随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升，且被广泛应用于计算机视觉相关领域，成为许多计算机视觉任务的基础，包括安防，新零售，动作捕捉，人机交互等等。现在，大火的人体姿态识别也有了飞桨（PaddlePaddle）的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用飞桨（PaddlePaddle）来实现人体姿态的识别任务。项目地址：https://github.com/PaddlePaddle
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2023-12-04 10:42:17
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一. 前言 小白将使用视觉捕捉系统的标定、使用和记录文档的过程记录如下，方便大家快速使用。二. 组成： 视觉捕捉系统OptiTrack，包含摄像
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2023-12-05 15:43:07
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引言 在目标检测领域，交并比（IoU,全称Intersection of Union）是目标检测和和分割任务中一个重要的衡量标准，根据名字很容易知道IoU即为两个边界框（或者是两个分割掩模）的交集区域的面积和两个边界框（或者是两个分割掩模）的并集区域的面积之比。
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2024-07-30 19:29:24
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本文是对论文《A Survey on 3D Skeleton-Based Action Recognition Using Learning Method》学习时所做的记录和总结。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.05907.pdf发布时间：2020.2.14作者团队：北大&腾讯研究院分类：计算机视觉-行为识别-基于3D骨架的行为识别-综述本文目录：一、论文翻
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2024-02-01 10:57:50
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参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！目录一 准备工作1 基本思路2 准备工作二 图像中的人脸识别三 视频中的人脸识别1 视频文件中的人脸识别2 摄像头下的人脸识别四 结束语一 准备工作1 基本思路分类器完成的，而这种分类器
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2024-01-14 19:51:45
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个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。
目标的检测大体框架：
目标检测分为以下几个步骤：
1、训练分类器所需训练样本的创建：
训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目
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2023-10-08 07:20:30
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基于LabVIEW机器视觉的微小位移动态测量 摘 要：本文采用LabVIEW机器视觉平台开发设计基于USB摄像头的微小位移测量系统。使用LabVIEW软件平台编程控制USB摄像头，采集显微镜中放大物体前后移动的图像，通过计算物体图像移动像素点数来测量物体移动的微小位移。本测量系统摄像帧速为30帧/秒，可以实现微小位移的动态测量。
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2024-01-31 13:13:46
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项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（基本原理） 首先让各位关注我的朋友们久等了，这个项目是我本科的毕业设计，写到四之后，我就一直忙于各种各样的事情，没有时间继续写了，十分抱歉。最近我终于抽出时间了 ，看了看之前写的，总觉得代码过多而原理过少。而且之前做项目的时候，走了不少弯路，甚至不少错
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2024-03-10 20:00:55
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相关顶级会议ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。 ICCV 的全称是 IEEE I
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2023-11-30 17:13:42
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机器视觉是最常用的人工智能应用之一计算机视觉(Computer Vision)就是利用计算机来处理图像，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的含义则更进一步，不再是简单的获取图像和对图像进行简单的处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正
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2023-09-04 10:29:36
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计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别（也就是给识别物体），所以文章中不区分检测和识别任务。笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我大致将目前学术及和工业界出现的目标检
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2024-05-18 10:31:08
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简介是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，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，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，计算机视觉的都需要具备以下处理步骤： 特
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2024-08-08 17:14:41
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-- AI：计算机视觉、语音识别、NLP (Natural Language Processing) 人工智能正从比较初级的计算智能向更高层次的智能过渡。更高层次的智能包括 3 个阶段：感知（perception）智能，计算机视觉（computer vision），认知（cognition）阶段， 第一个阶段是感知（perception）智能，机器
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2023-12-22 22:09:25
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让计算机'看'是一个不小的壮举。为了让机器像人或动物一样真正地观察世界，它依赖于计算机视觉和图像识别。计算机视觉是条形码扫描仪能够“看到”UPC中的一堆条纹的能力。这也是Apple的Face ID可以判断出它的相机正在看的脸是否是你的。基本上，只要机器处理原始视觉输入（例如JPEG文件或摄像机馈送），它就会使用计算机视觉来理解它所看到的内容。一般来讲计算机视觉视为处理眼睛接收到的信息的人类大脑的一
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2023-08-29 19:01:19
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缩略语机器视觉（CV）Computer vision语音识别（ASR）Automatic Speech Recognition自然语言处理（NLP）Natural language processing1、机器视觉（CV） 计算机机器视觉是一们研究让机器看见世界的科学，人类能够认出照片中的事务，推理他们之间的关系，但对于计算机来说，图像是一连串R
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2024-01-02 12:58:00
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第一章 模式识别基本概念模式识别的常见运用领域计算机视觉领域：字符识别、交通及标志识别、动作识别人机交互领域：语音识别医学领域：模式识别机器人领域：目标抓取模式识别的形式模式识别分为“分类”和“回归”两种形式。模式是被本质上也是一种推理过程模型的组成：狭义：特征提取+回归器，广义：特征提取+回归器+判别函数分类器：回归器+判别函数特征向量的相关性由于每个特征向量代表一个模式，所以度量特征向量两两之
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2023-12-20 15:23:48
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一、操作1、平台介绍 本文中提到的相关技术来自于 百度AI-飞桨BML。 研究之初，本人也调研了 阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。 以下则是本次学习中所使用到的
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2024-08-05 19:45:26
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前言 大佬毕业于南京大学LAMDA，主攻机器学习、深度学习、计算机视觉，出版了书籍《深度学习 视频理解》，也常常分享相关知识，特别细致，大家感兴趣的可以知乎关注。侵权立删，还望告知。计算机视觉(Computer Vision)又称为机器视觉(Machine Vision)，顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。存在的难题包括：语义鸿沟（semantic gap）：人类可以轻
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2023-10-18 16:08:35
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