Stable Diffusion安装教程、model导入教程以及精品promt指令
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YOLO系列模型改进指南
YOLO主流模型改进大杂烩！！！目前包含yolov5，yolov7，yolov8模型的众多改进方案，效果因数据集和参数而定，仅供参考。
【视觉SLAM14讲】【汇总】
第一讲东西少，就没记录【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第三~四讲刚体运动、李群和李代数】【eigen3.3.4和pangolin安装，Sophus及fim的
3D深度相机---结构光
去年的仪器仪表的课有汇报，我还专门为3D深度像机做了个调研，一直用inter realsense的，最近老师让看结构光方案的，正好总结一下。由于基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚
OpenCV实战（17）——FAST特征点检测
Harris 算子根据两个垂直方向上的强度变化率给出了角点(或更一般地说，兴趣点)的数学定义。但使用这种定义需要计算图像导数，计算代价较为高昂，特别是兴趣点检测通常只是更复杂算法的先决步骤。在本中，我们将学习另一个特征点检测算子 FAST (Features from Accelerated Seg
深度学习常用的backbone有哪些
深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNet。
CVAT——计算机视觉标注工具
CVAT 是用于计算机视觉的强大、有效、免费、在线、交互式视频和图像注释工具
OpenCV图像特征提取学习四，SIFT特征检测算法
SIFT特征检测算法原理
（学习笔记）图像处理——高斯滤波、高斯模糊、高斯锐化
一种根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器，适用于高斯噪声的滤除，在图像处理中应用广泛。高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数，如果高斯低通则是高斯模糊，如果高通则是高斯锐化。
【深度学习经典网络架构—8】：注意力机制之SE_Block
😺一、引言类似于人脑的注意力感知，那卷积神经网络能否也能产生注意力效果呢？答案是：**可以！****SE_Block是SENet的子结构**，作者将SE_Block用于ResNeXt中，并在ILSVRC 2017大赛中拿到了分类任务的第一名，在ImageNet数据集上将top-5 error降低到
相机标定和双目相机标定标定原理推导及效果展示
参考了一些大佬的文章，整理了一下相机标定和双目标定的原理和推导。
LAHeart2018左心房分割实战
2018 Atrial Segmentation ChallengeThe Left Atrium (LA) MR dataset from the Atrial Segmentation Challenge数据集下载地址：Data – 2018 Atrial Segmentation Challe
17届全国大学生智能汽车竞赛 中国石油大学（华东）智能视觉组 --模型训练篇
如果你习惯使用jupyter notebook编写代码，这里也提供了jupyter版本的代码。在目录下的example.ipynb，有所有内容的完整代码。这部分的代码已上传到我的。模型的精度在比赛中非常关键，毕竟分类错误的罚时是非常狠的。
不是所有数据增强都可以提升精度
即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug (https://github.com/aleju/imgaug)它封装了很多数据增强算法，给开发者提供了方便。计算视觉领域的数据增强算
图像分割技术及经典实例分割网络Mask R-CNN（含基于Keras Python源码定义）
图像分割技术是可以浅显的理解为精细化的目标检测过程，由于之前的目标检测算法只能使用标定框框定规则区域，从而进行分类，标出目标的大题区域，但是，在譬如自动驾驶领域，仅仅只有一个规则的区域去框定目标还是不够的，比如碰到车道线，那么仅仅用一个矩形区域框定车道线并不能准确地指导车辆的下一步动向，所以我们需要
关于Retinex理论的一些理解
目前一直在参与关于Retinex的相关课题，并完成了许多模型的构建，本文以个人的见解介绍Retinex的相关理论1. 基本原理 Retinex理论是上世纪八十年代由land等人提出的算法。该理论认为人眼可以感知近似一致的色彩信息，这种性质称为色彩恒定性。这种恒定性是视网膜（Retina）与大脑皮层
【CUDA】Ubuntu系统如何安装CUDA保姆级教程(2022年最新)
Ubuntu系统的服务器如何安装 CUDA ？看完本篇博文，相信你会找到答案。
深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算
我们在购买GPU或者计算目标检测模型复杂度的时候，一般会遇到FLOPS和FLOPs这两个指标，在此加以区分。
【目标检测】YOLOV1详解
最近在公司实习，看到其实很多落地的模型都是基于yolo来改进的。在闲暇之余又重新温故了一下yolo系列，并想着将它们进行一个总结。今天就从V1下手，接下来的几个系列也会分别进行详解。相比起Faster R-CNN的两阶段算法，2015年诞生的YOLOv1创造性地使用端到端（end to end）结构
camera sensor简单曝光原理
曝光时间和积分时间之间的关系对于卷帘曝光的sensor来说，工作原理是逐行曝光，每一行依次曝光，直到一帧画面曝光完成。Pclk是一个比较重要的概念，pixel在的读写的频率在sensor出厂后就设计好了，因此，每一行的曝光的读写的频率和时间也是固定的。假如一个1080P的sensor，Pclk是74
