【图像处理】图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform）及python代码实现
Motivation看到有论文用到了图像的Haar Discrete Wavelet Transform（HDWT），前面也听老师提到过用小波变换做去噪、超分的文章，于是借着这个机会好好学习一下。直观理解参考知乎上的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818
【ROS2&AI】电脑摄像头、intel-D435，利用ros2发布订阅图像(Python)
配置：Python、ROS2、opencv、Ubuntu。利用电脑相机或D435相机联合ROS2进行图像的发布与订阅。与传统的传输列表、字符串msg不同（定义消息类型直接发送即可），利用ros2传输图像需要把图像frame转为image类型的msg。流程如下：opencv或者realsense获取得
UNet - unet网络
Unet网络是医学图像分割领域常用的分割网络，因为网络的结构很像个U，所以称为UnetUnet 网络是针对像素点的分类，之前介绍的LeNet、ResNet等等都是图像分类，最后分的是整幅图像的类别，而Unet是对像素点输出的是前景还是背景的分类注：因为Unet 具体的网络框架均有所不同，例如有的连续
图像风格迁移
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换，具体来说就是提供一张风格图像，将任意一张图像转化为这个风格，并尽可能保留原图像的内容
Attention UNet
Attention UNet论文解析 - 知乎Attention UNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 代码地址： https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttention
优化GPU显存不足，提高GPU利用率
1 常用GPU显存不足时的各种Trick1)监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度改善（以医学图像分割算法为例）1 常用GPU显存不足时的各种Trick1)监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的
D435i相机的标定及VINS-Fusion config文件修改
D435i相机的标定及VINS-Fusion config文件修改
用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集
总而言之，Roboflow是一种非常有用的工具，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLOv8的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据，需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片，做成新的文件夹，图片大小和格式保持与之前的数据集图片
Python 人脸识别系统
简介人脸识别不同于人脸检测。在人脸检测中，我们只检测了人脸的位置，在人脸识别任务中，我们识别了人的身份。本文重点介绍使用库 face_recognition 实现人脸识别，该库基于深度学习技术，并承诺使用单个训练图像的准确率超过 96%。识别系统用例寻找失踪者识别社交媒体上的帐户识别汽车中的驾驶员考
图像超分综述:超长文一网打尽图像超分的前世今生 (附核心代码)
图像超分的目的是提高图像的分辨率，同时丰富图像的纹理细节。本文总结整理在图像超分领域经典算法的创新点以及意义，同时指出当下图像超分的困境和未来，欢迎大家前来阅读收藏。本文全部观点受个人能力水平限制如有偏差还请指正。...
【已解决】安装cv2时Building wheel for opencv-python终端卡死
本文探究安装cv2时Building wheel for opencv-python终端卡死的原因并予以解决
【达摩院OpenVI】AIGC技术在图像超分上的创新应用
随着扩散模型DiffusionModel在理论和实践中的有效性得到越来越多的验证，在大数据、大模型的加持下，多模态学习发展如火如荼，促成了当今AIGC的火爆。同时以此为基础的视觉增强底层任务，也带来了一些突破性成果。今天重点给大家展示下，扩散模型在图像超分辨率这方面的新的应用，展现出其超过GAN的生
KITTI数据集详解
三维目标检测常用的数据集——KITTI数据集的详解，包括文件目录、文件格式说明、文件使用说明。
顶会查找论文的网址和检索方法
顶会的论文集：https://openaccess.thecvf.com/menu。dblp.org官网下载会议中的论文： https://dblp.org/论文下载网址：https://arxiv.org/指定论文来自哪个会议。
计算机视觉教程3-1：全面详解图像边缘检测算法(附Python实战)
图像边缘检测算法种类繁多，本文系统梳理了图像边缘检测算法，并都附上了Python实战代码加深理解，便于二次开发
机器学习深度学习数据集大汇总
本文汇总了NLP 和 CV领域主流的数据集并提供了介绍。
图像风格迁移 CycleGAN原理
CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以训练出这两类风格互相转换的模型。 CycleGAN进行风格转换的原理是这样的：在CycleGAN模型中有两个生成器和两个判别
yolo-pose环境搭建及训练和测试
扔掉学术偏见，拥抱工程化的Yolo。由于一直没有使用过yolo，因此本文旨在从0基础配置yolo环境并训练和测试。论文地址代码地址有问题欢迎+vx: wulele2541612007，后续有空会出yolo-pose的源码解读，敬请期待。......
【半监督医学图像分割 2023 CVPR】UCMT 论文翻译
高质量的伪标签对于半监督语义分割是必不可少的。一致性正则化和基于伪标记的半监督方法利用来自多视图输入的伪标记进行协同训练。然而，这种协同训练模型往往在训练过程中早期收敛到一致，从而导致模型退化到自我训练模型。另外，多视点输入是通过对原始图像的扰动或增强而产生的，这不可避免地会在输入中引入噪声，导致低
三维重建（知识点详细解读、主要流程）
基于本人大创项目所学习三维建模过程的笔记。1.概念：三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。2.三维重建的分类：根据采集设备是否主动发射测量信号，分为两类：基于主动视觉理论和基
