OpenCV与AI深度学习｜16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏！)
本文将分享16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目。
消费光子时代-Vision Pro为例的光辐射安全考量
里面是两块显示屏，分别是1.4英寸大小，1150万像素，由于的眼睛可以接收极高的分辨率，因此apple vision pro用的是高分辨率OLED显示模块，每个像素非常小，一共有2300万个像素，分别封装在两个邮票大小的面板中，这相当于为每只眼睛配备了一台4K电视，每个显示屏的前面有三层镜头把头像放
个人劳保用品穿戴检测系统 安全帽、工服、面罩、防护手套、防护鞋、安全背带穿戴检测等
在工业生产、医疗护理、消防救援等高风险领域，正确穿戴个人防护装备或劳保用品（PPE：Personal Protective Equipment）是保障人员安全的重要措施，如安全帽、反光衣、安全背带等。个人劳保用品穿戴检测系统在各种工业都具有广泛的应用场景，例如工业生产的制造业、建筑业的施工现场、医疗
目标检测-YOLOv9之GELAN泛化高效层聚合网络
GELAN的设计考虑了实时应用的需求，旨在实现高精度的同时保持网络的轻量化和高速度。此外，GELAN的架构也为YOLOv9的PGI（可编程梯度信息）模块提供了支持，PGI模块通过辅助可逆分支和多级辅助监督进一步提升了网络的训练效率和检测性能。：该模块由一个2x2的池化层和一个3x3的卷积层组成，用于
YOLOv8改进 | 图像去噪篇 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv8（全网独家首发）
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主
在服务器部署Nvidia-Docker全流程，附Dockerfile
在服务器使用docker可以使管理员能够对服务器用户进行更便捷的管理，相比于基于anaconda环境的管理，用户之间不共享工作空间，管理员只对用户暴露服务器端口和数据集，用户可以自定义介入密码，安全性更高。本文分别给出了当前版本基于镜像与Dockerfile在服务器部署Nvidia-Docker的全
边缘计算【智能+安全检测】系列教程-- Jeton Agx Orin 基础环境搭建
需要先长按住②键(Force Recovery键)，然后给Orin接上电源线通电，此时白色指示灯亮起，但进入Recovery模式后是黑屏的，所以此时连接Orin的显示屏不会有什么反应。 (1) 在之前烧录镜像时，通过SDK Manager流程操作时，会在目录下安装好一个JetPack_5.1_Li
图像风格迁移在AI去衣技术中的深度应用与探索
此时，可以利用图像风格迁移技术，将去除衣物后的图像与其他图像进行融合，生成具有新风格和内容的图像，从而保护人物的隐私。此时，可以利用图像风格迁移技术，将其他图像中的纹理或图案迁移到去除衣物后的图像中，以填补空洞并生成自然的去衣效果。通过图像风格迁移技术，可以对去除衣物后的图像进行细节优化，如色彩校正
AI辅写疑似度：学校是否会查？七个方面为你揭晓答案！
如果你担心AI辅写疑似度过高，可以采取以下策略和建议：合理使用引文和参考文献、避免大段引用、调整AI辅写工具设置以降低相似度、多次查重检测并修改、与导师或同学交流以获取意见和建议等。随着AI技术的发展，越来越多的人开始使用AI辅写工具来提高写作效率。然而，对于学校是否会查AI辅写的疑似度，很多人存在
【飞桨AI实战】交通灯检测：手把手带你入门PaddleDetection，从训练到部署
本次分享将带领大家从0到1完成一个目标检测任务的模型训练评估和推理部署全流程，项目将采用以PaddleDetection为核心的飞浆深度学习框架进行开发，并总结开发过程中踩过的一些坑，希望能为有类似项目需求的同学提供一点帮助。
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题。
了解人工智能的13个细分领域
在这些细分领域中，每一个领域都有着独特的应用场景和技术特点。而机器学习、深度学习、强化学习等技术则是AI领域中最重要的技术，在各种应用场景中发挥着至关重要的作用。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今最热门和前沿的技术之一，已经在各种领域发挥着越来越重要的作用。
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解
MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
【人工智能】机器学习算法综述及常见算法详解
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。逻辑函数，也称为�������sigmoid函数，是一条 S 形曲线，
人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程
MambaOut：状态空间模型并不适合图像的分类任务
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果，认为其不如传统的卷积和注意力模型。
2024年4月计算机视觉论文推荐
本文将整理4月发表的计算机视觉的重要论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等各个子领域
机器视觉（一）：概述
机器视觉（machine vision）是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
YOLOV5 部署：QT的可视化界面推理（根据UI窗口编写内部函数）
上一章，UI的可视化界面已经创建好了。并且通过UI文件编译成了python可以处理的py文件，为了方便使用，我们新建了qt_inference 对ui的py脚本进行调用，效果如下本章将接着上面操作，完成一个可以实时检测的YOLOV5可视化推理界面下面将根据项目一步一步实现函数，可能会看得有点头昏，或
