RT-DETR: 实时目标检测的又一次进化
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号实时目标检测是一个具有广泛应用的关键领域，从物体跟踪到自动驾驶。想象一下，一辆能够实时检测行人和其他车辆的自动驾驶汽车，或一个可以同时跟踪多个移动物体的监控系统。这些系统的效率和准确性取决于其快速、准确地处理和分析视觉数据的能力。这就是实时目标检测的重
AI：280-深入解析OpenCV中的数值计算与图像阈值处理：方法、优化与应用实例
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而阈值处理是其中的基础操作之一。阈值处理通过设置图像像素值的上下限，将图像分割成目标与背景部分。这篇文章将深入探讨OpenCV中的数值计算与图像阈值处理，结合代码实例，帮助你更好地理解和应用这些技术。
FLUX.1图像生成模型：AI工程师的实践与探索
黑森林实验室（Black Forest Labs）研发的FLUX.1图像生成模型，以其120亿参数的庞大规模，正在重新定义图像生成技术的新标准。FLUX.1系列模型的推出，不仅为AI工程师提供了强大的工具，也为整个图像生成领域带来了新的活力。
AI：274-深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用
在OpenCV中，定义ROI非常简单。通常可以通过切片操作或使用OpenCV的方法来实现。import cv2# 读取图像# 定义一个矩形ROI# 显示ROI在上述代码中，我们读取了一张图像，并定义了一个矩形区域。通过切片操作，我们提取了该区域并显示出来。本文探讨了ROI（感兴趣区域）在OpenCV
OPenCV高级编程——OpenCV常见的API及绘图知识详解
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理、视频分析、对象检测等功能。本文将详细介绍OpenCV中常见的API以及绘图相关的知识，帮助开发者更好地理解和使用OpenCV。
【Arxiv2023】Detect Everything with Few Examples
本文提出了小样本目标检测领域的SOTA方法DE-ViT，采用元学习训练框架。DE-ViT提出了一种新的区域传递机制用于检测框定位，并且提出了一种空间积分层来讲mask转化为检测框输出。DE-ViT相比之前的方法提升巨大，在COCO数据集上，10-shot提升15AP，30shot提升7.2AP。
postgres.new：在浏览器中构建与AI协作的开源Postgres沙盒
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如何寻找一个领域的顶级会议，并且判断这个会议的影响力？
相对应的，普通会议的论文往往引用率很低。，导师、系教授或师兄姐都已经在领域中一段时间了，他们对领域内的知名会议有着深刻的理解和认识。例如：CCF（中国计算机学会）有官方的学术会议推荐名单，里面的学术会议分为A、B、C三个等级，推荐名单中的会议基本都是计算机领域的顶级会议，等级越高说明影响力越大。如果
【实战】双目测距python实现（含标定）
相机标定主要是为了获取左右相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量，方便后续对获得的图像进行畸变矫正和图像对齐。是描述相机内在参数的3x3矩阵，包含了相机的焦距和光学中心的位置。这些参数定义了相机的成像过程中的投影关系，内参矩阵一般表示为：其中：fx 和 fy 是焦距（以像素为单位），分别对应x
AI：259-全新YOLOv8改进策略 | 基于MSDA多尺度空洞注意力机制的优化与实现
空洞卷积是一种用于扩大感受野而不增加计算量的卷积操作。通过在卷积核的权重之间引入空洞（即间隔），空洞卷积能够捕捉更大范围的信息，同时保持计算效率。空洞卷积的公式为：其中，( r ) 是空洞率，控制了感受野的大小。
Stable Diffusion训练LoRA模型参数详细说明（阿里巴巴堆友AI）
PagedAdamW8bit在AdamW8bit的基础上进一步优化，通过将参数分片或分页，以更有效地处理内存，适合在更小的GPU内存中训练大型模型。PagedLion8bit在Fat Duck格的基础上，进一步优化内存使用，适合在内存受限的环境中训练大型深度学习模型。SGDNesterov8bit是
【图像识别】十大数据集合集！
他们为微软研究院提供了超过300万张猫和狗的图像，这些图像是由美国数千个动物收容所的人手动分类的。我们设计了一个系统来描述带有情感的图像，并展示了一个自动生成带有正面或负面情绪的字幕的模型。因此，我们使用Voxygen的文本到语音系统来合成可用的字幕。该数据集为细粒度分类数据集 CUB 收集人类注视
python第三方库——pillow库
python应用之图像处理
【YOLO5 项目实战】（5）YOLO5+DeepSort 目标追踪
YOLOv5_Deepsort 是一个基于 YOLOv5 的两阶段目标追踪算法，用于实现视频中的目标检测和追踪。本文详细说明YOLO5目标追踪的操作步骤，报错处理。
数据集 | 人脸公开数据集的介绍及下载地址
本文介绍了人脸相关算法的数据集。
最新综述：多模态引导的基于文生图大模型的图像编辑算法
近期，复旦大学 FVL 实验室和南洋理工大学的研究人员对于多模态引导的基于文生图（Text-to-Image，T2I）大模型的图像编辑算法进行了总结和回顾。综述涵盖 300 多篇相关研究，调研的最新模型截止至今年 6 月。图2.综述框架旨在根据用户的特定需求编辑给定的合成图像或真实图像。作为人工智能
在目标检测数据集上微调Florence-2
Florence-2是由微软开源的轻量级视觉-语言模型，采用MIT许可。该模型在任务如图像描述、目标检测、定位和分割中展示了强大的零样本和微调能力。图1。图示展示了每个任务所表达的空间层次和语义细粒度水平。来源：Florence-2：推进多种视觉任务的统一表示。该模型将图像和任务提示作为输入，并以文
YOLOv8改进：利用UNetV2主干网络提升图像分割检测性能
YOLOv8模型作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，YOLOv8模型的图像分割性能仍有提升空间。本文介绍了一种利用UNetV2图像分割网络作为主干网络来改进YOLOv8模型的图像分割检测性能的方法，该方法可以有效提升YOLOv8模型的分割精度和语义分割能力。利用U
AI：273-计算机眼中的图像-基于OpenCV的深入解析与实践
在计算机视觉领域，图像是计算机感知世界的窗口。计算机通过图像处理算法将图像转化为可以理解和分析的信息。这一过程涉及多个阶段，包括图像预处理、特征提取、对象检测和图像分析等。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源库，广泛用于计算机视觉和图
《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
