YOLO V5源码详解
首先读取图片以及标签路径，并将标签存入缓存，对单标签情况、特定类别、以及是否保持长方形等情况分别进行处理。如果需要进行mosaic 数据增强，首先找到中心点，将图片分别放置于四个位置，进行裁剪或者拼接以适应，并对labels进行调整。同时，对进行过mosaic数据增强过的图像，再进行copy_pas
警惕AI复制，几张图片就能实现视频伪造
从AI换脸这一技术诞生起，大众对它的争议就从未停止过。诚然，每一项新兴技术给我们带来了便利，也存在着颠覆伦理道德和冲击安全底线的风险，急需行为道德和法律规范的双重约束。而分享出这篇文章，会不会有人在本文的启发下做出恶意行为呢？事实上，不论是否由本文来介绍，该技术事实上就是存在的！我们更加需要做的是唤
torch中如何使用预训练权重
关于torch预训练权重载入的问题
激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云
本文提供激光雷达采集的点云与单幅二维图像之间的配准方法，目的是实现点云到图像之间的映射，同时也可以将点云转变为彩色点云。关于激光雷达点云与图像之间的映射原理有网上给出了很多，但是具体转换的方法或开源的代码却较少。因此本文就以一副点云和一副图像进行介绍，并给出具体的实现过程。
传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法
由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统解译方法与深度学习相结合的方法进行。
人工智能如何用于静态生物特征验证
静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。静态生物特征验证需要 RGB 摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和
Diffusion Models扩散模型简单讲解与简单实现
Diffusion Model
Transformer | DETR目标检测中的位置编码position_encoding代码详解
Transformer不像RNN可以根据位置顺序接受和处理单词，所以为了得到词的位置信息，将位置信息添加到每个词的嵌入向量中，这称为位置编码。DETR中提供了两种编码方式，一种是正弦编码（PositionEmbeddingSine），一种是可以学习的编码(PositionEmbeddingLearn
中值滤波_中值滤波原理
均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身).再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值.均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法.线性滤波的基本原理是用均值代替原
浅谈点云与三维重建
浅谈点云与三维重建
目标检测论文解读复现【NO.21】基于改进YOLOv7的小目标检测
当前，目标检测技术趋于成熟，但小目标检测仍是研究的难点所在。针对目标检测过程中小目标像素少、覆盖面积小、信息少更容易出现漏检情况的问题，提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。
OpenCV实战——拟合直线
在某些计算机视觉应用中，不仅要检测图像中的线条，还要准确估计线条的位置和方向。本节将介绍如何找到最适合给定点集的线。
注意力机制详解系列（四）：混合注意力机制
混合注意力是机制基于通道注意力和空间注意力机制，将两者有效的结合在一起，让注意力能关注到两者，又称混合注意力机制，如CBAM,BAM,scSE等，同时基于混合注意力机制的一些关注点，如关注各种跨维度的相互作用；关注长距离的依赖；RGA关注关系感知注意力。
Jetson Xavier NX基于YOLOv5+CSI摄像头实现目标检测
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从DDPM到DDIM：深入解读《Denoising Diffusion Implicit Models》
DDIM发表在ICRL2021上，是DDPM重要的改进之一，能显著提高DDPM的样本质量、减少采样时间，并且能显式控制插值，已经被广泛应用到现在的Diffusion Models上。这篇博客和大家一起详细解读一下DDIM，认识这一伟大的模型。.........
车道线检测数据集介绍
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神经辐射场 3D 重建——NeRF
本文是阅读 ECCV2020 论文 NeRF 后所做的笔记。文章首先对论文中 5D 坐标的理解做出相关图示，然后对“世界-相机-图像”三种坐标系的转换以及常见图像质量评估指标进行简单阐述，接着对 NeRF 的网络结构进行详细解释（包括网络主体流程、体渲染、位置编码、多层级采样、损失函数），最后通过训
医学图像处理的SCI期刊和顶会
医学图像处理的SCI期刊和顶会 TMI MIA MIDL等等
Opencv中的cv2.calcHist()函数的作用及返回值
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Paper Reading - 综述系列 - Hyper-Parameter Optimization（上）
自开发深度神经网络以来，几乎在日常生活的每个方面都给人类提供了比较理性的建议。但是，尽管取得了这一成就，神经网络的设计和训练仍然是具有很大挑战性和不可解释性，同时众多的超参数也着实让人头痛，因此被认为是在炼丹。因此为了降低普通用户的技术门槛，自动超参数优化（HPO）已成为学术界和工业领域的热门话题。
