【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
3.7.物体检测算法
首先使用启发式搜索算法来选择锚框，使用预训练模型对每个锚框抽取特征，训练一个SVM来对类别分类，最后训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移。 R-CNN比较早，所以使用的是SVM。
Mac版CodeFormer，超强AI人脸修复工具本地运行包
CodeFormer被誉为“业界顶尖AI去马赛克工具”，它能有效清除学习和研究道路上的障碍。这款工具运用了尖端的神经网络AI技术，能够精确地修复各种破损、模糊、不完整以及黑白的照片和视频，效果令人瞩目！是不是已经迫不及待想要试试这款神奇的工具了？赶紧下载体验吧，让你的旧照片和视频焕发新生！
colmap三维重建（更新中）——Ubuntu版本（colmap的编译）
colmap计算的Ubuntu版本，歪瑞因垂丝汀，快来looklook！
PDF公式转Latex
PDF文档中包含大量知识信息，然而提取高质量的PDF内容并非易事。布局检测：使用LayoutLMv3模型进行区域检测，如图像表格标题文本等；公式检测：使用YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式；公式识别：使用UniMERNet进行公式识别；光学字符识别：使用PaddleOCR进行文本识别；
【人工智能高频面试题--基础篇】
人工智能面试题，他来了！
人工智能在计算机视觉与图像处理中的应用
1.背景介绍人工智能在计算机视觉与图像处理中的应用1. 背景介绍计算机视觉是一种通过计算机程序对图像进行处理和理解的技术。图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，涉及到图像的存储、传输、处理和显示等方面。随着计算机技术的不断发展，计算机视觉和图像处理技术的应用也越来越广泛。人工智能(AI)是一种通过
基于图扑 HT for Web 实现拓扑关系图
拓扑结构在计算机网络设计和通信领域中非常重要，因为它描述了网络中的设备（即“点”）如何相互连接（即通过“线”）。这种结构不仅涉及物理布局，即物理拓扑，还可以涉及逻辑或虚拟的连接方式，即逻辑拓扑。
