手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）
Yolov5 (v6.1)添加注意力机制教程（并附上30多种顶会Attention原理图）
OpenCV学习笔记12-图像金字塔的原理及代码实现
1 图像金字塔介绍图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图
手把手带你调参Yolo v5 (v6.1)（二）
解析Yolov5 train.py文件中38个参数含义
《协同式智能清漂子母船》——第十四届国际水中机器人大赛---国赛亚军
摘要：水库、湖泊等水域在降雨和人类活动的作用下经常会聚集大量漂浮垃圾，严重影响水利枢纽正常运行，以及水域和周边的生态环境健康。如何适应各种水域特征，及时而高效安全的清除漂浮垃圾仍然是亟需解决的问题。针对此问题，本作品设计了一种子母船，在大型水域由母船直接清理漂浮垃圾，而在母船无法完成清理工作的较浅水
手把手带你调参Yolo v5 (v6.1)（一）
解析Yolov5项目中每一个参数含义
Paper Reading - Loss系列 - 深度学习中各种常见Loss与组合综述[WIP]
目录回归误差交叉熵 CEBCECEFocal LossDice LossLovasz-Softmax Loss更多可见计算机视觉-Paper&Code - 知乎本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点回归误差两种loss不同位置的梯度情况MAE mean ave
基于PyTorch实现图片去模糊、降噪，超详细，有代码，数据，可直接运行。
基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行基于PyTorch实现图像去模糊、有代码数据、可直接运行
C++使用opencv调用级联分类器来识别目标物体
前言：相较于帧差法捕捉目标物体识别，级联分类器识别目标物体更加具有针对性，使用前者只要是动的物体都会被捕捉识别到，画面里有一点风吹草动，都会被捕捉识别下来，如果我想识别具体的人或者物，都无法做到精准的目标识别，所以有了级联分类器识别（即模型识别），会按照训练好的级联分类器（模型）来进行目标识别流程讲
Python实战——为人脸照片添加口罩
为你的头像添加口罩吧
图像预训练模型的起源解说和使用示例
这篇文章简要介绍了图像预训练模型过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。
【Jetson Nano】学习（3）——物体识别后提取出感兴趣的对象，目标检测，语义分割
文章目录📒前言📙定位对象📗对象提取代码：📘完整代码📕识别效果📒前言🍊在前面的博客中我写了一篇关于实现目标检测的文章，但是我们只是作为一个测试使用，并没有具体说明他能干什么，感兴趣可以看看❤️【Jetson Nano】学习（2）——两种方法（命令行、openCV）打开摄像头、实现目标检测
Matlab图像处理（1）彩色图像转换为灰度图像（初学必看）
手把手教你用Matlab实现彩色图像转换为灰度图像RGB = imread('F:/1/tuxiang.jpg');%将图像读入工作区Y = rgb2gray(RGB);%将图像灰度化imshow(Y)%显示灰度图像这是一个最基本将彩色图像转换为灰度图像的代码，接下来详细解释代码：‘RGB’是自己设
SRCNN：基于深度学习的超分辨率开山之作回顾
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
学习笔记：深度学习（4）——卷积神经网络（CNN）PyTorch实践篇
小白PyTorch超快上手，采用CNN做了一个手写数字识别，一个MINST手写数字预测，以及尝试了Kaggle的Spaceship Titanic案例。
目标检测算法——YOLOv5将IOU Loss替换为EIOU Loss
将YOLOv5中的锚框损失函数替换为EIOU Loss，性能远优于原IOU、DIOU以及CIOU等，测试自身数据集发现涨点明显！
目标检测算法——YOLOv5结合BiFPN
将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，明显提升YOLOv5算法检测精度。
墨奇科技博客｜计算机视觉在前端应用中的实践 II
在上一篇博客中，我们简单介绍了如何基于 OpenCV.js 或 Rust/WebAssembly 设计并实现技术方案，在前端业务中实现计算机视觉类（下文简称 CV）的功能。感兴趣的同学可以点击下方链接回顾上一期博客：墨奇科技博客 | 计算机视觉在前端应用中的实践Ⅰhttps://blog.csdn.
OCR文字识别技术总结（四）
导读：在上一篇文章中我们对文字检测各类算法进行总结，本篇将继续介绍OCR领域文字识别理论部分的研究，将从规则文本及不规则文本的文字识别进行展开，主要介绍主流文字识别相关算法。
【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法
文章目录【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法1. SIFT算法的原理1.1 SIFT算法的目标与思想1.1.1 算法目标1.1.2 算法思想1.2 尺度空间的思想和表示1.2.1 尺度空间的思想1.2.2 尺度空间的表示1.3 高斯金字塔的构建1.4 高斯差分金字塔和DOG函数1.5 DOG局
OpenCV基本功 之 图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】
OpenCV图像的掩模、运算 与 合并 (以Python为工具) Open_CV系列（七）1.图像的掩模2.图像的运算2.1 图像的加法运算2.1.1 “+”方法2.1.2 cv2.add()方法2.1.3 使用掩模遮盖相加结果2.2 图像的位运算2.2.1 按位与 cv2.bitwise_and(
