摘要： 学习计算机视觉必须要看的几篇论文！image从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力（即 GPU）的增强、大量可用性的数据（即Imagenet数据集
以下是全文：还是做一些背景介绍。已经是很热的深度学习，大家都看到不少精彩的故事，我就不一一重复。简单的回顾的话，2006年Geoffrey Hinton的论文点燃了“这把火”，现在已经有不少人开始泼“冷水”了，主要是AI泡沫太大，而且深度学习不是包治百病的药方。计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷
一、导论OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。在实践中学习才是最高效的学习方式。二、openCV是什么？Open
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2024-01-10 16:10:59
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Attention算法调研(四) —— 视觉应用中的Soft Attention从我的博客文章Attention算法调研（视觉应用概况）开始，我们一起分享一下Attention在机器视觉中的应用情况。在文章Attention算法调研（三）—— 视觉应用中的Hard Attention中，总结了视觉中Hard Attention的应用方法。看过我前几章Attention介绍的博友可以发现，计算机At
AR增强现实，是用户对现实世界感知的新技术。一般认为，AR技术的出现源于虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）的发展，但二者存在明显的差别。传统VR技术给予用户一种在虚拟世界中完全沉浸的效果，是另外创造一个世界；而AR技术则把计算机带入到用户的真实世界中，通过听、看、摸、闻虚拟信息，来增强对现实世界的感知，实现了从“人去适应机器”到技术“以人为本”的转变。 AR技术原理
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2024-05-18 09:58:38
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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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OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷或手写的文字、数字、条码等信息转换成计算机可以处理的数据的技术。OCR技术在许多领域都有广泛的应用，例如文档处理、图书馆管理、银行票据处理、邮政编码识别等。在这些领域，OCR技术可以提高工作效率、降低劳动成本、提高数据处理的准确性和可靠性，因此受到了广泛的关注和应用。冀永楠，中国科学院计算技术研究所研究员
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2023-12-31 08:11:30
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深度学习进行人体姿态估计简介内容什么是姿态估计？自下而上与自上而下的方法姿态估计的重要性什么是人体姿态估计？什么是2D人体姿态估计？什么是3D人体姿态估计？三维人体建模人体建模有三种模型:第一种模型：第二种模型：第三种模型：姿态检测的主要挑战头部姿态估计动物姿态估计视频人物姿态跟踪姿势估计是如何工作的？基于深度学习的姿态估计最流行的姿态估计方法基于深度学习的姿态检测方法姿态估计的用例及应用最流行
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。那么，什么是计算机视觉呢？下面是一些公认的定义： 1.从图像中清晰地、有意义地描述物理对象的
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2024-01-15 21:44:49
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计算机视觉及其基本任务什么是计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉与其相关领域机器视觉图像处理模式识别信号处理总结计算机视觉的任务：处理对象三大经典任务：分类、检测和分割其他应用场景：目前比较新的研究领域：多模态生成视觉问答计算机视觉模型的工作流程:扩展阅读：人体所获得的信息，80%来自视觉肉眼可以识别的颜色约有1600万种，占24位色深色深和位深： 什么是计算机视觉计
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2023-08-13 20:58:59
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描述“计算机视觉”，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息
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2024-01-11 12:27:49
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[编辑]什么是计算机视觉计算机视觉，也称机器视觉。它是利用一个代替人眼的图像传感器获取物体的图像，将图像转换成数字图像，并利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，达到分析图像和作出结论的目的。该技术是模拟识别人工智能、心理物理学、图像处理、计算机科学及神经生物学等多领域的综合学科。计算机视觉技术用摄像机模拟人眼，用计算机模拟大脑，用计算机程序和算法来模拟人对事物的认识和思考，替代人类完成程序为
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2023-12-05 16:05:03
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人类视觉所具有的强大功能和完美的信息处理方式引起了智能研究者的极大兴趣，计算机视觉有哪些分类？人们希望以生物视觉为蓝本研究一个人工视觉系统用于机器人中，期望机器人拥有类似人类感受环境的能力。机器人要对外部世界的信息进行感知，就要依靠各种传感器。就像人类一样，在机器人的众多感知传感器中，视觉系统提供了大部分机器人所需的外部相界信息。因此视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。计算机视觉有哪些分类？依据
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2024-01-26 22:16:07
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115 | 什么是计算机视觉？在之前的一系列分享中，我们详细讲解了人工智能核心技术中的搜索、推荐系统、计算广告以及自然语言处理和文本处理技术。从今天开始，我们来分享专栏里人工智能核心技术模块的最后一部分内容：计算机视觉技术。可以说，计算机视觉技术是人工智能技术的核心方向，特别是深度学习技术在计算机视觉中的应用，在最近五六年的人工智能浪潮中担当了先锋者的角色。甚至可以说，如果没有深度学习技术在过去几
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2023-08-10 21:28:39
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计算机技术对视觉传达设计中的影响【摘要】作为一种新型工具和创作手段，计算机技术被纳入视觉传达设计领域后展示出了巨大的影响力，它改变了传统的视觉语言，使视觉传达设计的观念和行为发生了深刻变化。在日新月异的数字化潮流下，在视觉传达领域如何处理传统与现代、技术与艺术面临的挑战与冲击，从而正确运用计算机技术是当前设计界面临的重要问题。【关键词】计算机 视觉传达设计 数字化一、概述计算机作为现代人类最尖端的
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2024-01-11 16:43:14
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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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人类视觉类似于计算机视觉，除了人们有一个良好的开端。人类的视觉受益于一生的上下文，教它如何区分物体，它们有多远，它们是否在移动，以及图像是否不正确。 计算机视觉教计算机执行类似的任务，但使用相机，数据和算法而不是视网膜，视神经和视觉皮层，它必须在很短的时间内完成。 计算机视觉是计算机科学的一个分支，涉及开发数字系统，该系统可以像人们一样处理，解释和理解视觉输入（图
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2024-01-06 19:38:42
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计算机视觉在产业中的应用实践和前沿思考 - 吴永坚 - 阅读摘要
原文阅读于 AI 科技大本营计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学问，涉及的重要一点是图像理解的技术。计算机视觉能够将线上线下的东西关联，关联人、关联物，这是它能发展起来的一个重要原因。人脸检测的权威数据库 WIDERFACE 和 FDDB。2017 年，腾讯优图推出了面向治安管理场景的优图天眼智能安防平台，以及
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2024-02-02 14:15:23
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1 机器学习流程数据获取
特征工程（重难点）建立模型评估与应用常规套路：收集数据并给定标签训练一个分类器测试与评估2 什么是深度学习？深度学习是一种基于无监督特征学习与特征层次结构的学习模型，用于解决代替人工实现特征工程的一种方法深度学习（神经网络）是黑盒子深度学习理论：掌握深度学习模型的正向传播和反向传播，特别是链式求导法则掌握激活函数和目标函数的作用，能够选择合适的激活函数和目标函数特征工程的
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2024-02-02 20:17:03
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计算机视觉一些项目实战技术（续）PROTO-OBJECT BASED SALIENCY 在本项目中，提出一种新的方法来完成显著目标侦测的任务。与以往基于聚光灯注意理论的显著目标检测器相比，遵循基于对象的注意理论，并将对象的概念直接纳入显著性测量中。特别地，把原始对象看作是分析的单位，其中原始对象是一个连接的图像区域，一旦注意力集中到，可以转换成一个可信的对象或对象部分。根据基于对象的注意理论，首先
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2024-07-08 20:05:47
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