pyqt使用graphicsView显示图片
文章目录源码untitled.pymain.py缩放图形界面使用Qt Designer绘制，如下菜单项添加一个open选项，窗口上是一个graphicsView组件。主要流程使用opencv 打开图片cv2转为QImageQImage转为QPixmap把QPixmap加入到QGraphicsScen
VoxelNet点云检测详解
1、前言 精确的点云检测在很多三维场景的应用中都是十分重要的一环，比如家用机机器人、无人驾驶汽车等场景。然而高效且准确的点云检测在pointnet网络提出之前，一直没能取得很好的进展，因为传统的手工点云特征提取没有很好的泛化性能。所以VoxelNet是一个端到端的点云检测模型。直接使用深度学习
Python代码循环执行exe文件，并传入命令参数实现批量处理数据。
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基于PyTorch实现图像去模糊任务详细教程代码+数据
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图像基本处理(灰度化)
从0开始的机器学习，图像的基本处理，灰度化以及二值化处理
Github复现之遥感影像变化检测框架
GitHub - likyoo/change_detection.pytorch: Deep learning models for change detection of remote sensing imageshttps://github.com/likyoo/change_detection
yolov7损失函数源码解析（一句一句解析，）
自己做的笔记而已，仅供参考。
【论文笔记】—低照度图像增强—Supervised—RetinexNet—2018-BMVC
【题目】：Deep retinex decomposition for low-light enhancement 本文提出用自己制作的弱光/正常光图像对的弱光数据集LOL数据集，利用Retinex理论中的不同光照下的图片反射率是相同的这一特点让其共享反射率，通过一个分解网络和一个增强网络对低照度
2022 CVPR 三维人体重建相关论文汇总（3D Human Reconstruction）
本文总结了CVPR2022中关于三维人体重建的相关论文其中包括3D Clothed Human Reconstruction、Human Performance Capture、Human Mesh Recovery等相关方向的文章！
基于骨骼关键点的动作识别（OpenMMlab学习笔记，附PYSKL相关代码演示）
主题为关于骨骼关键点的动作识别，记录了基于GCN的技术路线ST-GCN++，基于2D-CNN的技术路线PoTion，基于3D-CNN的解决方案PoseC3D。最终使用OpenMMlab新开发的骨骼动作识别代码库PYSKL进行相关演示。
什么是相机标定
相机标定是指借助标定板来计算单个或多个相机的内参、外参和镜头畸变参数。
OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题
OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题前言putText中文乱码问题putText中文乱码解决方案中文实例总结
海康VisionMaster配合机械手九点标定
VisionMaster4.2.0配合机械手九点标定的操作流程。
简单粗暴提升yolov5小目标检测能力
和yolov5最开始做的focus是类似的，对于输入的特征图（长宽为S），从左到右以及从上到下每scale个像素采样一次，假设scale=2，采样方式就和上图一样，经过这样采样的输出长宽就是S/2，最后将采样后的输出进行concatenate，通道数就是scale的平方，即4。左侧是yolov5原始
Bilateral Filters（双边滤波算法）的超简单原理，学不会你打我。
摘要：双边滤波(Bilateral Filters)是非常常用的一种滤波，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯
slowfast代码实现和论文理解
1、摘要本文提出了用于视频识别的SlowFast网络。我们的模型包括：（1）一条slow pathway，以低帧速率运行，以捕获空间语义；（2）一条fast pathway，以高帧速率运行，以精细的时间分辨率捕获运动。fast pathway可以通过减少通道容量而变得非常轻量，但可以学习有用的时间信
AI实现艺术品自动生成？太牛了
什么是AI艺术家?本文介绍了AI艺术家的基本原理以及使用流程,为艺术创作带来新的概念,希望能得到大家的鼓励支持!
CLIP论文详解
CLIP算是在跨模态训练无监督中的开创性工作，作者在开头梳理了现在vision上的训练方式，从有监督的训练，到弱监督训练，再到最终的无监督训练。这样训练的好处在于可以避免的有监督的 categorical label的限制，具有zero-shot性质，极大的提升了模型的实用性能。这篇文章中作者提到早
经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）
AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）论文超详细解读。翻译＋总结
目标检测: 一文读懂 YOLOX
论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1 为什么提出YOLOX2 Y
