智能图像处理技术：开启未来视觉时代
围绕文档图像处理及 OCR 领域等前沿技术展开讨论，寻找文档图像处理领域的未来进阶方向。
指纹识别综述(3): 特征提取
全面介绍从指纹图像提取脊线方向场、奇异点、细节点等特征的各种代表性方法。
Meta:segment anything
令人惊讶的是，我们发现一个简单的设计可以满足所有三个约束条件：一个强大的图像编码器计算图像嵌入，一个提示编码器嵌入提示，然后两个信息源在一个轻量级的掩码解码器中进行组合以预测分割掩码。在自然语言处理领域，以及近年来的计算机视觉领域，基础模型是一种有前途的发展，通常可以通过“提示”技术实现对新数据集和
卷，卷，卷，SAM发布不到24h | BAAI、浙大、北大联合推出SegGPT
在这项工作中，我们提出了一种通用的分割模型，展示了如何设计适当的训练策略，充分利用上下文视觉学习的灵活性。然而，我们的工作也存在缺点。虽然我们的工作引入了一种新的随机着色机制，以提高上下文训练的泛化能力，但也使得训练任务本质上更加困难，这可能是在具有丰富训练数据的领域内任务中表现较差的原因，例如AD
语义分割中的一些模型的分类汇总
语义分割是深度学习中的一个重要应用领域。自Unet提出到现在已经过去了8年，期间有很多创新式的语义分割模型。简单的总结了Unet++、Unet3+、HRNet、LinkNet、PSPNet、DeepLabv3、多尺度attention、HarDNet、SegFormer、SegNeXt等10个语义分
OpenCV中图像的缩放与旋转讲解及实战演示（附Python源码）
OpenCV中图像的缩放与旋转讲解及实战演示（附Python源码）
comsol——1.简单电势仿真
comsol仿真
注意力机制SE、CBAM、ECA、CA的优缺点
注意力机制模块可以帮助神经网络更好地处理序列数据和图像数据，从而提高模型的性能和精度。
RK3568驱动OV13850摄像头模组调试过程
品牌：Omnivision型号：CMK-OV13850接口：MIPI像素：1320WOV13850彩色图像传感器是一款低电压、高性能1/3.06英寸1320万像素CMOS图像传感器，使用OmniBSI+?技术提供了单-1320万像素（4224×3136)摄像头的功能。通过串行摄像头控制总线（SCCB
人工智能实战项目(python)+多领域实战练手项目
人工智能实战项目目录一、机器学习实战项目1.机器学习实战1-四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测2.机器学习实战2-聚类算法分析亚洲足球梯队 （待更新）...(待更新)二、深度学习实战项目1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与
常用的视频帧提取工具和方法总结
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。
语义分割系列3-SegNet（pytorch实现）
本文介绍了SegNet网络结构，基于pytorch构建了SegNet模型，并在Camvid数据集上复现。
深度学习与图像识别：如何使用深度学习进行图像识别
深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够从大量的数据中自动提取特征和规律，从而实现复杂的任务，如图像识别。使用深度学习进行图像识别的通常方法是：构建一个以图像为输入，以类别或标签为输出的神经网络模型，然后利用大量的带有标注的图像数据来训练这个模型，使其能够在新的图像上做出正确的预测。- 数
Haar级联分类器概述
Haar级联分类器概述—— 才疏学浅, 难免有错误和遗漏, 欢迎补充和勘误.Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。目前常用Haar-like特征的分类有： 图1. Haar-like特征分类首先定义每个Haar
毕业设计-基于 Matlab 的电力系统稳定性分析与仿真
毕业设计-基于 Matlab 的电力系统稳定性分析与仿真：随着我国国民经济快速增长和高新技术发展 的趋势，我国工业结构的转变和经济发展对电能质 量提出了更高更严格的要求。为了建设坚强的智 能电网，全国电网互联则是一个行之有效并且充满 前途的提高电力系统稳定性的方案。在全国电网 互联的情况下，任意扰动
chatgpt4开放申请啦
chatgpt4开放申请啦
python opencv 绘制矩形、圆、线、多边形
opencv 绘制矩形、圆、线
LabVIEW人工智能深度学习指南
使用LabVIEW实现图像分类、目标检测、图像分割、文字识别、人脸识别等深度视觉项目
目标检测算法——农业作物开源数据集汇总（收藏）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批农业作物开源数据集资源供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
yolov5车牌识别(2023年毕业设计+python源码)
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文
