【OpenCV-Python】：查找物体轮廓+计算轮廓面积、长度、重心
😺一、查找物体轮廓🐶1.1 函数API函数：img, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]).
注意力机制(Attention)原理详解
文章结构1. 为什么需要Attention2. Attention的基本原理3. Attention存在的问题总结1. 为什么需要Attention在了解Attention之前，首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。传统的机器翻译，也
Tensorflow Lite从入门到精通
TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案，提供了 Java、Python 和 C++ API 库，可以运行在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 等设备上。目前 TFLite 只提供了推理功能，在服务器端进行训练后，经过
手把手教你使用Segformer训练自己的数据
SegFormer 基于Swin transformer 修改
【超直白讲解opencv RGB与BGR】RGB模式与BGR模式有什么不同，如何相互转换？
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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py
全网最详细的YOLOv5之推理部分detect.py源码逐行注释，近四万字的超详细讲解！小白入门必看！
猿创征文 | re:Invent 朝圣之路：“云“行业风向标
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yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】
该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能，可做跨视频人员检测。应用场景：可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。支持功能：1.reid训练2.人员标注3.人员查找(可做。
GPT-4技术报告
本技术报告介绍了GPT-4，一种能够处理图像和文本输入并产生文本输出的大型多模态模型。这些模型是一个重要的研究领域，因为它们具有广泛应用的潜力，如对话系统、文本摘要和机器翻译。因此，近年来，它们一直是人们感兴趣和取得进展的主题[1-34]。开发此类模型的主要目标之一是提高它们理解和生成自然语言文本的
深度学习必备知识——模型数据集Yolo与Voc格式文件相互转化
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！
so-vits-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程
so-vits-svc 中文详细安装、训练、推理使用步骤
Pytorch深度学习实战3-5：详解计算图与自动微分机(附实例)
本文详细介绍Pytorch中计算图的底层原理，讲解基于计算图的前向传播和反向传播，Pytorch自动微分原理以及梯度缓存、参数冻结等技巧
Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型
Transformer在计算机视觉中的应用-VIT算法
用chatgpt写insar地质灾害的论文，重复率只有1.8%，chatgpt4.0写论文不是梦
例如，长江三峡地区位于构造活跃带，地震活动频繁，同时地区地质构造多样，加之大规模水库建设和人类活动等因素，导致了地下水位变化、土体物理力学性质变化等，加剧了地质灾害的风险。近年来，多个地区的科学家们使用InSAR技术监测了不同规模的地面沉降，如华北平原、广东沿海、长江三角洲等地，以实现对地质灾害的实
占有统治地位的Transformer究竟是什么
一篇文章弄懂Transformer+项目训练。
注意力机制详解系列（三）：空间注意力机制
本篇为注意力机制系列第三篇，主要介绍注意力机制中的空间注意力机制，着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型，下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。
对标ChatGPT的开源中文方案
下面我会介绍一些对标ChatGPT的中文开源方案，代码地址也列在每个项目的介绍最上面，希望这些方案能够对大家有所帮助！
【达摩院OpenVI】老片图像上色，一键开源体验
本文介绍开源图像上色一键体验，它是指对黑白图像添加色彩，使其变成彩色图像。更具体的说，我们常见的彩色图像通常是三通道图像，而黑白图像只有一个灰度通道，因此，图像上色旨在利用单一灰度通道恢复图像的两个彩色通道。随着摄影技术的演进，彩色照片在现在已经非常普及，但仍然有大量历史黑白照片遗留。图像上色可以对
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用，本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别；可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注册界
Python跳动的爱心
Python跳动的爱心代码。
