多模态情感识别数据集和模型(下载地址+最新综述2021.8)
引用论文：Zhao, Sicheng, et al. “Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and Methodologies.” arXiv preprint arXiv:2108.10152 (2021).PDF链
detectron2安装详细教程+demo测试
win10 下 detectron2 安装详细教程，手把手教你配置！！
CVPR 2022 | 最全25+主题方向、最新50篇GAN论文汇总
一顿午饭外卖，成为CV视觉前沿弄潮儿35个主题！ICCV 2021最全GAN论文汇总超110篇！CVPR 2021最全GAN论文梳理超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理在最新的视觉顶会CVPR2022会议中，涌现出了大量基于生成对抗网络GAN的论文，广泛应用于各类视觉任务；下述论文已分类
【VisionMaster SDK开发】第一讲 环境配置篇（C#/C++）
VM二次开发常用于机器视觉应用中对界面、日志、产品管理、通讯或数据库等有特定需求的场合。相比于直接使用VM软件，VM二次开发更加灵活；相比于使用算子包开发，VM二次开发具有开发简单、开发效率高等优势，故成为视觉开发人员的首选开发方式。......
【论文笔记】IEEE | 一种新卷积 DSConv: Efficient Convolution Operator
我们引入了一种称为 DSConv（分布移位卷积）的卷积层变体，它可以很容易地替换到标准神经网络架构中，并实现更低的内存使用和更高的计算速度。DSConv 将传统的卷积核分解为两个组件：可变量化核 (VQK) 和分布偏移。通过在 VQK 中仅存储整数值来实现更低的内存使用和更高的速度，同时通过应用基于
PF-Net基于深度学习的点云补全网络
cvpr2020 PF-Net点云补全技术
一起自学SLAM算法：10.1 RTABMAP算法
连载文章，长期更新，欢迎关注：同前面介绍过的大多数算法一样，RTABMAP也采用基于优化的方法来求解SLAM问题，系统框架同样遵循前端里程计、后端优化和闭环检测的三段式范式。这里重点讨论RTABMAP两大亮点，一个亮点是支持视觉和激光融合，另一个亮点是内存管理机制。下面将从原理分析、源码解读和安装与
CutMix原理与代码解读
其中\(M\in\left\{0,1\right\}^{W\timesH}\)是一个binarymask表明从两张图中裁剪的patch的位置，和mixup一样，\(lambda\)也是通过\(\beta(\alpha,\alpha)\)分布得到的，在文章中作者设置\(\alpha=1\)，因此\(l
OpenCV笔记：cv2.VideoCapture 完成视频的跳帧输出操作
不需要对循环读取视频的每一帧进行解析，跳过中间帧，将数据量降低以优化效率。
NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计
在本文中，作者分析了以前成功的分割模型，并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现，作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明，SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近，基于Transform
【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】
【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】文前白话相关的文章、资源链接流程及其改进方法的梳理一、多目标跟踪的流程二、Sort 与 deepSort 的对比三、DeepSort主要的跟踪流程四、关于DeepSort中部分模块原理的理解1、预测模块2、更新模块3、使用级联匹配算法4、马氏距离
计算机视觉—— 相机标定
目录简介一、相机模型1.坐标系2.坐标系变化3.相机畸变模型二、相机标定原理 三、张正友黑白棋盘格标定2.1.算法思想2.2.求解内参和外参的积2.3.求解内参矩阵2.4.求解外参矩阵2.5.得到相机畸变矫正参数2.6.L-M算法参数优化三、实验3.1 实验要求3.2 实验数据环境3.3 代码3.
Python+OpenCV 计算图像场景的深度图（原理与代码实现）
由于时间原因，通过调用OpenCV中与计算立体图像的深度图相关的函数实现，没有自己造轮子。双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图，这也正是本次实验的内容。从原理上，如果我们有两张相同场景的图像，我们可以通过直观的
立体匹配入门指南（8）：视差图、深度图、点云
视差图、深度图和点云
单目测距原理与实现（代码可运行）
Opencv3实现单目视觉测距一、前言单目视觉测距：网上有很多关于单目测距的文章，主要借鉴的是OpenCV学习笔记（二十一）——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距（python+opencv）两篇文章，在这里特别作出说明。工作环境：Ubuntu16.04 + Opencv3.4.0 +Pycha
CVPR2022：使用完全交叉Transformer的小样本目标检测
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://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_
Python计算机视觉———照相机标定
一、实验原理1.1相机标定简介1.2算法流程1.3相机标定原理1.4矩阵计算1.5相机标定参数求解二、代码及实现运行2.1代码实现2.2运行结果一、实验原理1.1相机标定简介在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何
ubuntu从零到一跑通ORB_SLAM2及其ORBSLAM2_with_pointcloud稠密建图
1安装ubuntu18.04.61.1 问题①安装成功ubuntu后会出现窗口界面不适配，以及Ubuntu和windows之间无法复制粘贴问题②swapon: /swapfile：读交换区头失败2 cmake 及编译基本环境安装3 安装Eigen 3.2.104 安装Pangolin0.5 5 安装
传统卷积与Transformers 优缺点对比
近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？
计算机视觉：基本的图像操作和处理
一、计算机视觉和图像处理从20世纪中期至今，计算机视觉不断发展，研究经历了从二维图像到三维到视频再到真实空间的探知，操作方法从构建三维向特征识别转变，算法由浅层神经网络到深度学习，数据的重要性逐渐被认知，伴随着计算机从理论到应用的速度加快，高质量的各种视觉数据不断沉淀，无论在社会经济农业还是工业领域
