OpenCV实例（一）人脸检测
计算机视觉使很多任务成为现实，其中两项任务就是人脸检测（在图像中定位人脸）和人脸识别（将人脸识别为特定的人）。OpenCV实现了一些人脸检测和识别的算法。从安全到娱乐，这些技术在现实环境中都有应用。介绍OpenCV的一些人脸检测和识别功能，并定义特定类型的可跟踪物体的数据文件。具体来说，将研究Haa
YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题
需要注意的是，P、R、mAP等指标为0并不一定意味着模型无效。训练时间太短：如果训练时间太短，则模型可能没有足够的时间来收敛到最佳状态。模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。预处理步骤出现问题：确保数据预处理流程正确，例如确
CFNet: Cascade Fusion Network for Dense Prediction
在密集预测任务中多尺度的特征融合至关重要，当前的主流的密集预测的范式是先通过BackBone提取通用特征，然后通过特征融合模块来融合BackBone中的多尺度特征，最后使用head来输出密集预测结果（检测，分割等）。作者发现BackBone的网络参数量远远大于特征融合模块，基于此发现作者提出了级联融
YOLOv5区域入侵检测【附完整代码以及视频演示】
基于yolov5框架修改的。可以自己定义需要检测的区域，采用的权重文件是官方版本的yolov5s.pt。增加了本地摄像头检测、处理帧率的显示、以及检测的种类及其数量进行输出表示。
输电线路相关数据集（目标检测、图像识别等领域）
电气工程、输电线路、电网相关数据集
车道线检测
目前，车道线检测技术已经相当成熟，主要应用在自动驾驶、智能交通等领域。下面列举一些当下最流行的车道线检测方法：基于图像处理的车道线检测方法。该方法是通过图像处理技术从摄像头传回的图像中提取车道线信息的一种方法，主要是利用图像处理算法进行车道线的检测和识别，并输出车道线的位置信息。基于激光雷达的车道线
Python图像增强
本文使用5种方法对原始数据做数据增强，分别是对比度增强、亮度增强、颜色增强、添加高斯噪声、运动模糊处理
如何获取当前摄像头实时画面（或说图片）
可以使用所在平台提供的摄像头接口或第三方库来获取当前摄像头实时画面（或图片），具体实现方式可能因不同平台和库而异。对于需要跨平台的应用程序，可以考虑使用开源库，例如 OpenCV，它提供了一个跨平台的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像和视频处理的工具和函数。
【告别传统】人工智能时代下，学习网安的成本有多低？
🚀告别传统攻击，AI赋能未来。人工智能时代下，当黑客的成本逐渐降低，人人都可能是脚本小子。我们要紧跟安全攻击、防御趋势，达摩克利斯剑也可成为安全研究员的武器。同时要明确的是：我们必须遵守法律法规，不做任何有损国家社会利益之事。📹如果觉得文章不错，可以支持博主💐~我是秋说，我们下次见😉。
场景图生成综述
场景图是对场景的结构化表示，可以清晰地表达场景中的对象、属性和对象之间的关系。随着计算机视觉技术的不断发展，人们不再满足于简单地检测和识别图像中的物体;相反，人们期待对视觉场景有更高层次的理解和推理。例如，给定一张图像，我们不仅要检测和识别图像中的物体，还要了解物体之间的关系(视觉关系检测)，并根据
深入浅出讲解Stable Diffusion原理，新手也能看明白
VAE文件在Stable Diffusion v1中使用，以改善眼睛和面部的绘画效果。它们是我们刚刚谈到的自编码器的解码器。通过进一步微调解码器，模型可以绘制更精细的细节。你可能会意识到我之前提到的一处内容并不完全正确。将图像压缩到潜在空间中确实会丢失信息，因为原始VAE无法恢复精细细节。相反，VA
基于分形的置乱算法和基于混沌系统的置乱算法哪种更安全？
在信息安全领域中，置乱算法是一种重要的加密手段，它可以将明文进行混淆和打乱，从而实现保密性和安全性。常见的置乱算法包括基于分形的置乱算法和基于混沌系统的置乱算法。
PS二寸证件照制作
PS二寸证件照制作步骤。
cv2.contourArea函数详解
cv2.findContours找到所有的轮廓之后，想取出包含面积最大的轮廓，用cv2.contourArea算一下，但是得到的结果跟实际差别相当大，最大轮廓面积的计算成很小的一个值，而其中一个不太起眼的区域被计算得倒最大的面积。findContours() 提取轮廓， contourArea()
Autolabelimg自动标注工具
Autolabelimg自动标注工具
使用MMDetection训练自己的数据集
本文主要阐述如何使用训练自己的数据，包括配置文件的修改，训练时的数据增强，加载预训练权重以及绘制损失函数图等。这里承接上一篇文章，默认已经准备好了COCO格式数据集且已安装，环境也已经配置完成。这里说明一下，因为更新至2.x版本之后有些用法不一样了，所以对本文重新更新一下，这里使用的的版本是2.27
stable-diffusion、stable-diffusion-webui、novelai、naifu区别介绍
stable-diffusion、stable-diffusion-webui、novelai、naifu区别介绍
kaggle热门新赛推荐＆经典案例汇总（含top方案）
最近kaggle新赛不少，整理了几场比较热门的推荐给大家，有想法的抓紧了！另外，为了方便你们学习大神们的top方案，我也整理了部分经典案例和大家分享，主要有四个方向。
（四）yolov5--common.py文件解读
参考网址：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124665998上次对yolov5s.yaml文件进行了解读，这次在对common.py文件解读之前，先放上yolov5s.yaml对应的网络结构图，如下图所示。对于网络结构图中的各个模块
cuda11.2对应pytorch安装
cuda11.2对应pytorch安装。
