图像修复、专栏目录：推荐查阅顺序
图像修复、专栏目录：推荐查阅顺序，如果有刚刚开始做深度学习，对深度学习 Cuda、Pytorch 相关环境高效搭建，还不是非常清楚的小伙伴建议参考我的这篇博文、折腾清楚这些基础知识、相信能够为大家节约难以估计的学习成本???? 模型训练到模型部署基础环境搭建推荐博文查阅顺序——【1024专刊】重点参
YOLOv4网络结构详解
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
详解用OpenCV绘制各类几何图形
本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法，利用cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数实现。
【快速入门】YOLOv5目标检测算法
简单快速入门YOLOv5秘籍！
（超详细）Ubuntu18.04下安装及卸载opencv+opencv_contrib
（opencv版本问题 以及c++ python问题）为了做毕设，我已经被这个东西折磨了很多天了，现在真的悟了。写下人生的第一篇博客，希望能够帮助大家。版本：Ubuntu18.04 Opencv-4.1.2 Opencv_contrib-4.1.2百度云链接：https://pan.baidu.
OpenCV-Python实战（21）——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署
将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题，部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用，有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序，这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节(例如，协议、套接字或进程和线程管理等
论文推荐：ReLICv2 ，新的自监督学习能否在ResNet 上超越监督学习？
自监督 ResNets 能否在 ImageNet 上没有标签的情况下超越监督学习？
OpenCV学习（53）
图像变换（7）：标准霍夫变换:HoughLines()函数此函数可以找出采用标准霍夫变换的二值图像线条。在 OpenCV中，我们可以用其来调用标准霍夫变换SHT和多尺度霍夫变换 MSHT的 OpenCV内建算法。 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像。需为8位的
动手学深度学习——卷积层
从全连接到卷积1、简单例子：分类猫和狗的图片使用一个还不错的相机采集图片（12M像素）RGB图片有36M元素使用100大小的单隐藏层MLP，模型有3.6B元素，远多于世界上所有猫和狗总数（900M狗，600M猫）2、重新考察全连接层将输入和输出变形为矩阵（宽度，高度）；将权重变形为4-D张量（h,w
【opencv学习】基于透视变换和OCR识别的小票识别
本文基于之前学习的透视变换、和OCR识别，做了个简单的小票识别，如下：import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport pytesseract as tessdsize = (55, 88) # 统一尺度# 展示图像，封装成函数def
深度盘点：30个用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级 Python 库
今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。我尽力将每个库按预期的使用情况进行归类，所有包含的库都有对应的Github代码仓库，我还列出每个库的在Github上的收藏(Stars) ，提交(Commits )，贡献者(Contributors)的数据，这在一定
【论文笔记】道路检测 SNE-RoadSeg
论文标题：SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate Freespace Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.
编程实战（4）——python识别图像中的坐标点并保存坐标数据
本文主要讲述利用python接口的opencv来完成图像识别和信息提取并重新绘制、保存为excel数据的详细过程与思路，适合opencv方面的小白观看
眼见不为“实”，人们更信任人工智能合成的假脸
常言道，耳听为虚，眼见为实。但是现在随着人工智能技术的发展，眼见可不一定为实。而造成这一结果的全都是因为深度伪造技术，简称深伪技术或者深度伪造。是Deep Learing（深度学习）和Fake（伪造）的混成词。一种基于人工智能的人体图像合成技术。而该技术的扩散与发展，引起了人们的担忧。2018年，英
计算机视觉系列教程2-2：详解图像滤波算法(附Python实战)
图像滤波算法种类繁多，本文系统梳理了图像滤波算法，并都附上了Python实战代码加深理解，便于二次开发
opencv for android(二十四)：使用opencv的BackgroundSubtractorKNN动态追踪
opencv for android(二十二)：使用opencv计算滑动验证码opencv for android(二十)：使用opencv及opencv_contrib描述人脸64点位opencv for android(十九)：使用opencv扫描解析二维码
OpenCV-Python实战（20）——OpenCV计算机视觉项目在Web端的部署
将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题，部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用，有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序，这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节(例如，协议、套接字或进程和线程管理等
构建可以查找相似图像的图像搜索引擎的深度学习技术详解
在本文中将介绍如何查找相似图像的蛇毒学习理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，阅读本文后你将有能够从头开始为创建类似图像的搜索引擎的能力。
《Python深度学习》读书笔记：第5章 深度学习用于计算机视觉
目录第5章 深度学习用于计算机视觉5.1 卷积神经网络简介5.1.1 卷积运算5.1.2 最大池化运算5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性5.2.2 下载数据5.2.3 构建网络5.2.4 数据预处理5.2.5 使用数据增强5.3 使用预训练的卷
论文回顾：U2-Net，由U-Net组成的U-Net
在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
