图像检索在ImageNet分类任务中的优势：超越扩散模型生成图像
今天要聊到的这篇论文更全面地探究了扩散模型在下游任务如分类的贡献程度，作者在imageNet数据集上应用了4种不同的数据增强方法，一种为从Laion-5b数据集中直接图像检索得到同类别的图片，其余三种为基于扩散模型的数据增强方法，分别在这些增强后的训练集上训练ResNet50，并比较这四种数据增强方
面壁的智能开源 MiniCPM-V 2.6 边缘人工智能多模态功能与 GPT-4V 不相上下
机型特点： MiniCPM-V2.6 在边缘单图像、多图像、视频理解等核心能力上实现了全面超越，并首次将实时视频理解和多图像联合理解功能引入边缘，更加贴近复杂的真实场景。效率和性能： 该模型占地面积小，却拥有极高的像素密度（令牌密度），是 GPT-4o 单令牌编码像素密度的两倍，在边缘设备上实现了极
CVPR 2024最佳论文分享：Mip-Splatting: 无混叠3D高斯溅射
本文介绍了一篇获得CVPR2024最佳论文提名的论文。该论文提出了一种名为Mip-Splatting的无混叠三维高斯溅射方法，结合多级混合技术和2D、3D Mip滤波器，显著减少了混叠伪影。该方法在多尺度数据训练和测试中表现优越，提升了渲染质量和计算效率。
在一系列图像中搜索局部可变形模型
这个脚本的主要功能是创建一个局部可变形模型，并在一系列图像中搜索这个模型，然后显示搜索结果和搜索时间。
【人工智能】Transformers之Pipeline（十）：视频分类（video-classification）
本文对transformers之pipeline的视频分类（video-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用代码极简的代码部署计算机视觉中的视频分类（video-classificatio
开源目标检测数据集汇总
计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类，定位，检测，分割。分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。定位问题：目标可能出现在图像的任何位置。大小问题：目标有各种不同的大小。形状问题：目标可能有各种不同的形状。
Datawhale AI 夏令营2024·第二期(Deepfake攻防挑战赛-图像赛道)Task01
Datawhale AI 夏令营2024·第二期(Deepfake攻防挑战赛-图像赛道)赛题分析和任务解读
【模型架构】学习最火热的Mamba、Vision Mamba、MambaOut模型
状态空间模型（State Space Model, SSM）是一种用于描述动态系统的数学模型，特别适用于时间序列分析和控制系统设计。它将系统的状态表示为一个状态向量，并通过状态方程和观测方程描述系统的动态行为和观测过程。因此，SSM是可以用于描述这些状态表示并根据某些输入预测其下一个状态可能是什么的
AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务
Python在图像处理和计算机视觉领域展现了其强大的能力和广泛的应用前景。从基础的图像操作到复杂的深度学习模型，再到前沿的3D视觉和自动驾驶技术，Python提供了丰富的工具和库，使开发人员能够高效地解决各种图像处理和计算机视觉任务。基础图像处理：使用OpenCV进行图像读取、显示、保存、调整大小和
人工智能和计算机视觉领域国际学术会议submission
人工智能和计算机视觉领域国际学术会议submission参考。
机器视觉【1】-机械臂视觉
根据机械臂与相机所处的相对位置关系，一般分为 Eye-to-Hand 与 Eye-in-Hand 两种视觉系统。
通用提示词优化器: 安全文本到图像生成的新方案
文本到图像(Text-to-Image, T2I)生成模型在近年来取得了巨大的进步,能够基于文本提示词生成高质量的图像。然而,这些强大的模型也面临着一个严重的问题:它们容易被滥用来生成不安全的内容,如色情、骚扰和非法活动相关的图像。为了解决这一问题,研究人员提出了一种新颖的方法 - 通用提示词优化器
20240809 每日AI必读资讯
Runway Academy的Gen-3 Alpha提供了一种将真人视频与生成的视觉特效结合的创新方法。- 新增模型支持: Flux 模型集成为用户提供了示例工作流和模型下载链接，显著增强了 AI 图像生成能力。- 结合3D高斯溅射技术（3DGS），赋予了ExAvatar更真实和高效的渲染能力。-
OCR识别常见开源库
做OCR有很多库可以使用。
在AI浪潮中乘风破浪:程序员如何打造不可替代的核心竞争力
通过持续学习、培养跨学科能力、提升软技能、专注于创新和问题解决,以及深入理解AI工具,程序员完全可以在这个新时代中找到自己的位置,甚至获得更大的发展空间。在这个充满可能性的新时代,程序员的角色可能会发生变化,但其重要性只会与日俱增。保持开放、积极的心态,不断学习和适应,我们就能在AI的浪潮中乘风破浪
Ultralytics YOLO - 最先进的视觉人工智能：yolov8 环境搭建
Ultralytics YOLOv8是一种尖端的，最先进的(SOTA)模型，建立在以前的YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8旨在快速，准确，易于使用，使其成为广泛的目标检测和跟踪，实例分割，图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
ReadAgent，一款具有要点记忆的人工智能阅读代理
ReadAgent的工作流程，包括分页、主旨压缩和交互式查找Figure 1展示了 ReadAgent 的工作流程，这是一个模仿人类阅读习惯设计的系统，旨在有效处理和理解长文本。分页（Episode Pagination）：系统将长文本分解为一系列较小的、逻辑上连贯的文本块，即“剧集”，类似于将一本
（含linux gcc编译过程）分析和解决`GLIBCXX_3.4.x‘ not found问题及其他问题汇总，亲测有效
内容主要解决了GLIBCXX_3.4.x not found一系列问题的解决方案，同时涉及gcc升级编译问题，是一篇非常实用有效的方法汇总
通过OpenCV判断图片是否包含在视频内？
注意：上述代码仅为示例，实际应用中可能需要调整参数和阈值以获得更好的匹配效果。
＜数据集＞棉花识别数据集＜目标检测＞
YOLO与VOC格式的棉花开花程度识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，类别：Bacterial Blight、Curl virus、Fussarium wilt、Healthy
