【语义分割】1、语义分割超详细介绍
图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-based 方法。encoder：输入图像→resize到特定大小→输入 backbone→得到特
人脸检测5种方法
5种人脸检测方法快速使用。
文本生成视频Make-A-Video，根据一句话就能一键生成视频 Meta新AI模型
Meta公司在9月29日首次推出一款人工智能系统模型：Make-A-Video，可以从给定的文字提示生成短视频。基于**文本到图像生成技术的最新进展**，该技术旨在实现文本到视频的生成，可以仅用几个单词或几行文本生成异想天开、独一无二的视频，将无限的想象力带入生活
使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴检测（详细）
获取人脸口罩的数据集有两种方式：第一种就是使用网络上现有的数据集labelImg 使用教程 图像标定工具注意！
【计算机视觉】图像分割与特征提取——基于Roberts、Prewitt、Sobel算子的图像分割实验
主要介绍Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子在图像分割中的应用以及它们之间的分割效果对比。
【计算机视觉】新冠肺炎COVID-19 CT影片阳性检测，感染区域分割，肺部分割，智慧医疗实践，医疗影像处理示例
本次实验基于COVID-19 CT scans数据集，根据患者肺部的CT扫描分析，对患者COVID阳性还是阴性进行分类。如果患者Covid阳性，则这行肺部和感染区域的分割。实验还实现了交互性良好的可视化界面，更有助于医护人员对病情的快速筛查。
PointPillars论文解析和OpenPCDet代码解析
PointPillars是一个来自工业界的模型，整体思想基于图片的处理框架，直接将点云划分为一个个的Pillar，从而构成了伪图片的数据。速度和精度都达到了一个很好的平衡本文将会以OpenPCDet为代码基础，详细解析PointPillars的代码实现流程...
鲁棒性的含义以及如何提高模型的鲁棒性
1、含义鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性
Opencv3.4.6+VS2019+win10安装教程
简单概述：以前装过Opencv，但总记不住步骤，特此记录下来过程，防止以后用到，参考博客链接会放在文末。一、官网下载opencv官网Releases链接：https://opencv.org/releases/可以看到很多版本、不同系统的opencv，自己选择需要版本，我这里选择的是opencv-3
图像处理：模糊图像判断
本次将会使用一组模糊图像和一组标准图像获得模糊判定区间（a，b），我们知道梯度值越大，图像越清晰，所以当我们进行测试一张图像时，它所返回的梯度值小于a，则可以说明它是一个模糊的图像，当返回的梯度值大于b时，则可以说明它是一个清晰的图像，而当返回的梯度值落在了a与b之间，我们将其也放在模糊图像当中。
最新目标检测算法回顾2022笔记
目标检测算法回顾2022笔记[附PPT]总目录篇章1：目标检测的应用与需求篇章2：目标检测的定义与挑战篇章3：目标检测损失函数的进展篇章4：目标检测IOU的发展历程篇章5：目标检测评价指标及数据集篇章6： 目标检测算法的发展概览篇章7：目标检测传统算法的发展篇章8：基于anchor based的目标
BraTS2021脑肿瘤分割实战
脑肿瘤分割是MICCAI所有比赛中历史最悠久的，到2021年已经连续举办了10年，参赛人数众多，是学习医学图像分割最前沿的平台之一。简介： 胶质母细胞瘤和具有胶质母细胞瘤分子特征的弥漫性星形细胞胶质瘤（WHO 4 级星形细胞瘤）是成人中枢神经系统最常见和最具侵袭性的恶性原发性肿瘤，在外观、形状和组
openCV实战项目--人脸考勤
人脸考勤项目
【图像分类数据集】非常全面实用的垃圾分类图片数据集共享
数据集获取不易，听闻国外开源精神非常盛行，那么我开个数据集不过分吧？整体数据集质量非常的不错，放眼全网这么好的数据集恐怕并不多见。
YOLOv4网络详解
YOLOv4是2020年Alexey Bochkovskiy等人发表在CVPR上的一篇文章，并不是Darknet的原始作者Joseph Redmon发表的，但这个工作已经被Joseph Redmon大佬认可了。之前我们有聊过YOLOv1～YOLOv3以及Ultralytics版的YOLOv3 SPP
计算机视觉项目-实时目标追踪
目标追踪技术对于民生、社会的发展以及国家军事能力的壮大都具有重要的意义。它不仅仅可以应用到体育赛事当中目标的捕捉，还可以应用到交通上，比如实时监测车辆是否超速等！对于国家的军事也具有一定的意义，比如说导弹识别目标等方向。所以说实时目标追踪技术对于整个社会来说都是非常重要的！目前被应用的比较多的，而且
基于pyskl的poseC3D训练自己的数据集
基于骨骼点的视频目标识别
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.7]损失函数改进
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
综述：计算机视觉中的通道注意力机制
综述：计算机视觉中的通道注意力机制这是一篇从数据域的角度，给注意力机制分为六类的综述，涵盖论文数量多。论文题目：Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.07624.pdf论文代码
去噪扩散概率模型（DDPM）的简单理解
扩散模型最近在图像生成领域取得了巨大的成功，类似 OpenAI 的DALL-E 2，Google 的Imagen，以及 Stability AI 最近发行的能够达到商业级绘画目的的等，都是基于扩散模型来进行图像生成的。本文对知乎上各位大佬对于扩散模型（特别是 DDPM）的讲解进行了融合，带领大家深入
