改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）
🎄🎄魔改YOLOv5/YOLOv7目标检测算法——各位小伙伴可根据自身研究方向及专业领域自主搭配各类创新新颖且行之有效的网络结构，以此实现论文实验高效涨点。主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等
【OpenCV】 Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法
Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法
YOLOv8代码上线，官方宣布将发布论文，附精度速度初探和对比总结
【YOLOv8 注意事项】1.YOLOv8 的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2. YOLOv8 代码集成在ultralytics项目中，目前看不会再单独创建叫做 YOLOv8 的项目。3.YOLOv8 即将有论文了！要知道 YOLOv5 自从 2020 年发布以来，一直是没有论文的。
AAAI | 达摩院经典自适应多域联合优化训练框架及其应用
本文简要介绍一下我们在AAAI上的论文"Robust Optimization over Multiple Domains"。在这篇文章中，我们提出了一种新的优化方法，通过自适应的多域联合优化框架使得模型在多个域上都能取得较好的识别效果。
扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码
扩散模型原理公式推导，以及如何将扩散模型应用于图像恢复任务，包括可运行实现代码
官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）
🚀🚀YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO（You Only Look Once）物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
2023英伟达显卡排名天梯图(已更新)
这里没有更新4070Ti, 它的性能应该在3090和3090ti之间。
YOLO算法创新改进系列项目汇总（入门级教程指南）
🎄🎄改进YOLOv5/YOLOv7——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐 | 主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等。
OpenCV背景建模与光流估计、dnn模块
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YOLOv8训练自己的数据集(超详细)
YOLOv8训练自己数据集的详细教程
win10下 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】
win10下yolov8 tensorrt加速部署：《TensorRT-Alpha》：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha。支持YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pp
【OpenCV】 Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化
Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化
图像处理--OpenCV实现图像加噪与滤波
今天来学习一下如何使用OpenCV实现图像加噪与滤波，欢迎大家一起参与探讨交流
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系
四个坐标系都是什么？图像处理、立体视觉等等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系 构建世界坐标系只是为了更好的描述相机的位置在哪里，在双目视觉中一般将世界坐标系原点定在左相机或者右相机或者二者X轴方向的中点。接下来的重点，就是关于这几个坐标系的转换。
【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来
LabVIEW+OpenVINO，加速推理YOLOv5模型，让你在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别。
计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（一）：计算机视觉基础
前言：本系列主要对OpenMMlab开源框架进行学习，文章分为计算机视觉基础、图像分类、图像检测、图像分割等，适合人工智能领域入门及爱好者学习，可以快速了解OpenMMlab框架，为后续实战学习打下基础。大致可以分为这么几类：图像识别、目标检测、图像分割、图像增强、图像生成、视觉感知、人脸分类识别、
Faster-RCNN详解（个人理解）
这是我在学习Faster-RCNN的原理时做的学习总结，个人感觉还是比较详细的。
图像多尺度特征融合、特征金字塔总结
图像多尺度特征融合、特征金字塔总结
目标检测-＞SSD算法
目标检测算法总体分为：基于区域的算法和基于回归的算法1）基于区域的算法： RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN 等。整个检测过程分为两个阶段。在第一个阶段，检测器需要找到一些假设的区域 (ROI)；在第二个阶段，检测器需要在这些假设区域上进行分类 (clas
双目视觉目标追踪及三维坐标获取—python（代码）
通过双目相机实现了物体的目标追踪及三维坐标获取—python（代码）
