64行代码实现简单人脸识别
64行代码实现简单人脸识别。快来学习吧！
OpenCV-Python实战（22）——使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用
在本文中，我们将看到如何使用 Keras 和 Flask 创建深度学习 REST API。更具体地说，我们首先学习如何使用 Keras 中包含的预训练深度学习架构，然后介绍如何使用这些预训练深度学习架构创建深度学习 API，用于高性能图像识别任务。
摄像头实时换脸，上网课老师都不认识我了，哈哈
摄像头实时换脸了
论文导读：Universal Adversarial Training
在这篇论文中，作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本（首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入）。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。
OpenCV-Python实战（番外篇）——想要识别猫咪的情绪？从猫脸检测开始
在本项目中，我们将使用 OpenCV 和 Flask 构建检测猫脸的深度学习 Web 应用程序，项目可以处理来自浏览器的不同请求方式(例如 GET 和 POST 等)，最后通过实战测试使用 OpenCV 和 Flask 创建的 Web 猫脸检测 API。
动手学习ResNet50
ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习
论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的
这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。
ViT结构优化——Searching the Search Space (S3 NAS)
Paper地址：https://arxiv.org/abs/2111.14725GitHub链接：https://github.com/microsoft/Cream概述网络结构搜索（NAS: Neural-network Architecture Search）的设计收敛，首先取决于搜索空间的设计
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.
