【CVPR 2023】FasterNet论文详解
论文名称：Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks作者发现由于效率低下的每秒浮点运算，每秒浮点运算的减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。提出通过同时减少冗余计算和内存访问有效地提取空间特征。然后基于PConv进
万字长文解读Stable Diffusion的核心插件—ControlNet
ControlNet在大型预训练扩散模型（Stable Diffusion）的基础上实现了更多的输入条件，如边缘映射、分割映射和关键点等图片加上文字作为Prompt生成新的图片，同时也是stable-diffusion-webui的重要插件。ControlNet因为使用了冻结参数的Stable Di
达摩院开源多模态对话大模型mPLUG-Owl
miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
YOLOv5网络模型的结构原理讲解（全）
YOLOv5有几种不同的架构，各网络模型算法性能分别如下：YOLOv5是一种目标检测算法，其模型结构主要包括以下组成部分：输入端：YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成，分别负责检测大中小尺度的目标。Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络，其具有较强的
OpenAI又火一个新项目，已开源...
OpenAI新作
多目标跟踪MOT技术总结（持续更新）
对目前主流的MOT算法做一个大概的技术总结~
yolov5训练加速--一个可能忽视的细节（mmdetection也一样），为什么显卡使用率老是为0？
本文仅讨论节省图片加载时间问题，这里面可能有一些容易忽视的细节。
OpenCV实战——二值特征描述符
我们已经学习了如何使用从图像强度梯度中提取的描述符来描述关键点，这些描述符可以是 64、128 或更多维的浮点向量。这使得使用这些描述符的算法计算代价较高，为了减少与这些描述符相关的内存和计算负载，引入了二值描述符，使它们易于计算的同时保持对场景和视角变化的鲁棒性。本节，我们将学习一些常见的二值描述
【OpenCv • c++】图像识别边缘检测 图像差分运算
边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔除了与目标不相干的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测算子是利用图像边
如何运行代码mikel-brostrom/yolov8_tracking实现目标识别和跟踪？
的yolo是23年1月27号发布的。
【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解
详解Yolov5原理及backbone、neck、head三个模块的作用及结构。
YOLOv5-6.1添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）
0. 添加方法主要步骤：（1）在models/common.py中注册注意力模块（2）在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块（3）修改配置文件yolov5s.yaml（4）运行yolo.py进行验证各个注意力机制模块的添加方法类似，各注意力模块的修改参照SE。完
Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别
利用OpenCV mediapipe，快速实现简单的手势识别
YOLOv5改进：引入DenseNet思想打造密集连接模块，彻底提升目标检测性能
目录一、密集连接模块的介绍1、密集连接的概念2、密集连接与残差连接的对比3、DenseNet的结构二、 YOLOv5中引入密集连接模块的原因1、密集连接模块对于目标检测的优势2、密集连接模块对目标检测性能的影响三、 YOLOv5中密集连接模块的具体实现1、使用DenseNet的基本单元DenseBl
通过Python的PIL库进行图像的过滤
ImageFilter是Python图像处理库PIL中的一个类，提供了一些常用的图像滤波器。它可以用来对图像进行模糊、边缘检测等处理。
【OpenCv • c++】基础边缘检测算子 —— Sobel
边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔除了与目标不相干的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测算子是利用图像边
Python opencv进行圆形识别（圆检测）
圆形识别（圆检测）是图像识别中很常见的一种处理方式，最核心的是cv2.HoughCircles这个函数实现的圆形检测。
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备
yolov5的detect.py代码详解
目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 开运算与闭运算
在上一篇文章中，我们了解了腐蚀与膨胀的原理与实现，今天我们继续学习形态学技术操作里面的开运算与闭运算。
