python+人脸识别+opencv实现真实人脸驱动的阿凡达（上）
我们在此前的名叫python+opencv实现人脸微整形博文里已经简单地实现了人脸图像的微形变，为人脸驱动一个虚拟人脸提供了一些基础，但是运行性能上面需要优化，因为要想用人脸特征点实时驱动，需要非常快速的响应时间。
国庆假期看了一系列图像分割Unet、DeepLabv3+改进期刊论文，总结了一些改进创新的技巧
图像分割系列改进论文如何寻找自己的创新点呢？重点是如何发？下面将提供几种总结思路。
使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑
在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。
KITTI数据集解析和可视化
文章链接概述KITTI数据集是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技
计算机视觉项目实战-基于特征点匹配的图像拼接
之前我们介绍过基于OpenCv的特征匹配操作，我们通过特征匹配可以精确的找到目标。本节我们继续探索基于特征匹配还可以做哪些事情。我们都在拍一个集体的过程中使用过苹果手机的全图效果进行拍照留念。那么苹果手机这个效果它是基于什么技术来做的呢？没错其实就是特征匹配。他是实时拍取多个照片，然后使用特征匹配操
detectron2安装详细教程+demo测试
win10 下 detectron2 安装详细教程，手把手教你配置！！
光流法draw_flow()函数报错
y, x = mgrid[step / 2:h:step, step / 2:w:step].reshape(2, -1).astype(int) #以网格的形式选取二维图像上等间隔的点，这里间隔为16，reshape成2行的array。解决方案行加上.astype(int)就解决了。
图像处理中常见的几种插值方法：最近邻插值、双线性插值、双三次插值（附Pytorch测试代码）
在学习可变形卷积时，因为学习到的位移量Δpn可能是小数，因此作者采用双线性插值算法确定卷积操作最终采样的位置。通过插值算法我们可以根据现有已知的数据估计未知位置的数据，并且可以利用这种方法对图像进行缩放、旋转以及几何校正等任务。此处我通过这篇文章学习总结常见的三种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值
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
ECCV2022论文列表（中英对照）
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NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计
在本文中，作者分析了以前成功的分割模型，并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现，作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明，SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近，基于Transform
常见的图像质量评估指标SSIM、PSNR、LPIPS
现阶段针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种评价指标，分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标。
OpenCV安装配置教程VS2022（超级顺利）
博主最开始没打算写这篇博客，只是想简单的在网上找一下最新版的OpenCV的安装配置教程，适用于VS2022的，但是我搜了一早上，也没搜到一个能让我成功安装配置的，看了很多很多文章，根本就没有几篇有用的。所以没办法了，只能自己研究了，于是就整理了这篇博客，希望能帮到和我一样的人，这就是博主一直信奉的利
ECA 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍ECA注意力模块，它是在ECA-Net中提出的，ECA-Net是2020 CVPR中的论文；ECA模块可以被用于CV模型中，能提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。它是一种通道注意力模块。
【文章阅读】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
从几个例子中检测稀有物体是一个新出现的问题。先前的研究表明，元学习是一种很有前途的方法。但是，微调技术几乎没有引起人们的注意。我们发现，仅对稀有类现有检测器的最后一层进行微调对于少镜头目标检测任务是至关重要的。在当前的基准测试中，这种简单的方法比元学习方法高出大约2~20个百分点，有时甚至会使以前的
CVPR2022目标检测文章汇总+创新点简要分析
CVPR2022目标检测文章汇总+创新点简要分析
改进YOLOv5 | 头部解耦 | 将YOLOX解耦头添加到YOLOv5 | 涨点杀器
在目标检测中，分类任务和回归任务之间的冲突是一个众所周知的问题。因此...
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！
【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
【CV】第 3 章：使用 PyTorch 构建深度神经网络
在上一章中，我们学习了如何使用 PyTorch 编写神经网络。我们还了解了神经网络中存在的各种超参数，例如批量大小、学习率和损失优化器。在本章中，我们将学习如何使用神经网络进行图像分类。本质上，我们将学习如何表示图像并调整神经网络的超参数以了解它们的影响。为了不引入太多的复杂性和混乱，我们在上一章只
