（新SOTA）UNETR++：轻量级的、高效、准确的共享权重的3D医学图像分割
UNETR++：轻量级的、高效、准确的共享权重的3D医学图像分割高效配对注意(EPA)块，该块使用一对基于空间和通道注意的相互依赖的分支来有效地学习空间和通道方面的判别特征
形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释
形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 SwinTransformer
提供 YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv7-tiny 模型 YAML
OpenCV中读取、显示、保存摄像头视频讲解与实战（附Python源码）
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深度学习——卷积层的输入输出多通道（笔记）+代码
每组卷积核提取的特征不一样。我的猜测是，比如有一个图片，加上一个滤镜（一组卷积核），是朦胧的。通过一组卷积核，把输入的三个通道的信息对应像素进行加权和，得到一个输出通道。不管输入的是多个通道，每个通道都有对应的卷积核，输出通道的结果是所有卷积核的和。②把输出的6个通道传入，此刻的输入通道识别并组合输
2022.07.25 C++下使用opencv部署yolov7模型（五）
opencv下部署yolov7
Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码）
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7计算机视觉研究院专栏作者
YOLOV7 目标检测模型调试记录
YOLO系列在目标检测领域可谓名声赫赫，其性能表现不俗，如今其已经更新到了YOLOV7版本，今天便来一睹其风采。博主之前只是对YOLO算法的原理一知半解，并未实验，因此并不熟练，因此，借此机会来进行实验以为日后的论文撰写做好准备。
字节跳动CVPR 2023论文精选来啦（内含一批图像生成新研究）
计算机视觉领域三大顶会之一的 CVPR 今年已经开奖啦。今年的 CVPR 将于六月在加拿大温哥华举办，和往年一样，字节跳动技术团队的同学们收获了不少中选论文，覆盖文本生成图像、语义分割、目标检测、自监督学习等多个领域，其中不少成果在所属领域达到了 SOTA（当前最高水平）。一起来看看这些成果吧~
RealSense D435i深度相机介绍
D435i硬件结构及各个组件原理详解
OpenCV图像处理学习十，图像的形态学操作——膨胀腐蚀
图像的形态学操作——膨胀腐蚀
概述：隐式神经表示（Implicit Neural Representations，INRs）
本文主要概述了隐式神经表示的相关内容，主要倾向于三维重建的应用。同时对隐式表示做了一个展开阐述。
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究：图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声，从而恢复出清晰图像的一种技术，是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展，深度学习在图像去噪领域得到广泛应用，成为处理图像去噪的有效解决方法。图像的去噪研究是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来，基于深度
YOLOv5车辆测距实践：利用目标检测技术实现车辆距离估算
YOLOv5目标检测技术进行车辆测距。相信大家对YOLOv5已经有所了解，它是一种快速且准确的目标检测算法。接下来，让我们一起探讨如何通过YOLOv5实现车辆距离估算。
无法安装人脸检测dlib库的解决方法
pycharm安装dlib库报错的解决方法
（HOTA）多目标跟踪MOT指标计算方法
计算MOT指标的方法指南，包含了最新的HOTA指标，
目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批安全帽识别数据集供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
Opencv之Aruco码的检测和姿态估计
基于Opencv的Aruco码和Aruco码板的检测和姿态估计。
【图像去噪研究】现有的主流图像去噪研究成果学习笔记
列举了一些目前图像去噪研究里的主流方法和相关专有名词简介
YoloV8改进策略：InternImage与YoloV8深度融合，动态卷积DCNv3大显神威
他来了！他来了！他带着氩弧焊的光芒过来了！作为CV的大模型，InternImage的光芒太强了。分类任务检测任务分割任务“书生2.5”可根据文本内容需求快速定位检索出语义最相关的图像。这一能力既可应用于视频和图像集合，也可进一步结合物体检测框，具有丰富的应用模式，帮助用户更便捷、快速地找到所需图像资
