VS2019+OpenCV+Qt5.15.2安装及工程配置

该文件仅 1.39 MB,是 VS 2019 Community 简体中文版的一个安装引导程序,启动后勾选需要的组建即可进行在线下载安装。把你们的opencv代码复制进main.cpp中即可以正常运行(前提:已经配置好了opencv,将之前配置的属性表导入工程对应属性中)。VS工程下,扩展-》管理扩

注意力机制——ECANet(Efficient Channel Attention Network)

ECANet注意力机制是针对通道维度的注意力加权机制。它的基本思想是,通过学习通道之间的相关性,自适应地调整通道的权重,以提高网络的性能。ECANet通过两个步骤实现通道注意力加权: 1.提取通道特征 2.计算通道权重。)是一种新颖的注意力机制,用于深度神经网络中的

聊聊图像分割的DICE和IOU指标

dice 和 iou 都是衡量两个集合之间相似性的度量dice计算公式:iou计算公式:iou的集合理解:iou 其实就是两个区域的 overlap 部分和 union 部分的比值,也就是两个集合的交集/并集dice 的分母不是并集,因为dice的分母是两个区域的和,A+B = A + B - A∩

图像处理中调用matlab自带均值滤波、高斯滤波和中值滤波函数的案例以及自编均值滤波的案例。

利用matlab自带均值滤波器的代码,分别对一幅图像实现3*3,5*5,7*7,9*9的均值滤波,并对实验结果进行分析。分别给干净图像添加高斯和椒盐噪声,然后进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波,并对实现结果进行分析。自编均值滤波器对一幅图像实现填充后,并完成3*3,5*5,7*7,9*9,11*11的

简单理解TensorFloat32

细节持续补充

YOLOFaceV2笔记

Yolo、YOLOFaceV2

摄影入门 | 相机的基本原理

小孔成像实验中,点燃蜡烛,会在小孔另一面的白纸上看到一个倒立的烛焰。。这样,我们就用一种最简单的方法在白纸上获得了蜡烛烛焰的图像。

【科研论文】找到中文论文的英文引用格式

如何找到中文论文的英文引用格式

Pycharm 出现 进程已结束,退出代码-1073741819 (0xC0000005) 的问题 可能的解决方法

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使用 Opencv Gpu 模块

然后,你可以使用 cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 函数来检查是否有可用的 GPU。如果有,你可以使用 cv2.cuda.Device() 函数来创建一个 GPU 设备对象,并使用 cv2.cuda.setDevice() 函数来设置当前使用的 GPU 设备。

【OpenCV】初识OpenCV(简介、windows下安装及其开发部署)

详细介绍了OpenCV及其在windows编译环境中的详细安装部署

Stable Diffusion在各种显卡上的加速方式测试,最高可以提速211.2%

在本文中,我们将介绍这些加速方法的原理和性能测试结果,并提供对不同显卡的成本效益总结,我们的目标时在并在2秒内生成高质量的图像。

yolov5目标检测样本框批量提取(将检测到的目标裁剪出来)

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点云数据的语义分割算法综述总结大全(传统方法+基于深度学习的方法)

近些年基于深度学习的点云语义分割研究开始被广泛关注,并取得了极大的进展。我围绕点云数据的语义分割,从传统方法和基于深度学习方法两方面,来对近些年点云语义分割的研究做出系统的归纳和总结。因此恬不知耻的取名未——点云数据的语义分割算法综述总结大全(传统方法+基于深度学习的方法)哈哈哈哈。

Opencv(C++)笔记--图像的resize方法

结果分析:双线性插值的结果更平滑,分析原理可知利用邻近的四个像素点进行处理,类似一个滤波的操作。原理分析:双线性插值实质上是使用两次单线性插值操作进行数据的处理,原理如下(字丑莫怪)(②拉普拉斯金字塔:用来从金字塔底层图像重建上层未采样图像;①高斯金字塔:用于向下采样;3--双线性插值算法代码。4-

yolov7-tiny结合mobilenetV3(降参提速)

在各处看到关于yolo的魔改都是基于yolov5版本的,于是借鉴学习一下用在yolov7-tiny版本上,做一下学习记录;同时感谢一下各位大佬对开源做出的贡献!

coco数据集标注格式

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Diffusion Model原理详解

Diffusion Model(扩散模型 )对标的是生成对抗网络(GAN),本文将用通俗的语言和公式为大家介绍Diffusion Model,并且结合公式为大家梳理Diffusion Model的代码。

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一文搞懂 神经辐射场(Neural Radiance Fields,NeRF)

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