Nuscenes 数据集浅析
Nuscenes 数据集浅析
Vision Transformer 论文 + 详解( ViT )
Vision Transformer 论文 + 详解
视觉SLAM数据集(一):TUM DataSet
如果你是第一次做实验,建议下载xyz的数据集,因为它的动作相对很小,只包含桌面上的一小部分。一旦成功测试,就可以试试desk数据集,它包含四张桌子和几个闭环。
CUlane数据集介绍
culane数据集是车道线检测的一个比较通用的数据集,是由SCNN这篇论文提出的。它是由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集的。 收集了超过55小时的视频,并提取了133,235帧。 数据示例如上所示。 我们将数据集分为88880个训练集,9675个验证集和34680个测试集。 测
PointNet++论文解读和代码解析
PointNet++
Retinex图像增强
Retinex图像增强,用于去除模糊,增强图像特征,用于学习
爆改YOLOV7的detect.py制作成API接口供其他python程序调用(超低延时)
YOLO系列框架凭借其超高的运行流畅度和不俗的准确率,一直被广泛地应用到各个领域。刚刚推出不久的YOLOV7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度,并在GPUV100上具有30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。作为目标检测领域的一种框架,YOLOV
模型实战(2)之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集
模型实战(2)之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集
opencv安装教程(通用过程说明)
opencv通用安装教程说明
Unet网络解析
unet网络解析
深度解析:什么是Diffusion Model?
©PaperWeekly 原创 ·作者 |鬼谷子引言在上一篇基于流的深度生成模型中详解介绍了有关流的生成模型理论和方法。目前为止,基于 GAN 生成模型,基于 VAE 的生成模型,以及基于 flow 的生成模型它们都可以生成较高质量的样本,但每种方法都有其局限性。GAN 在对抗训练过程中会出现模式崩
Susan角点检测python实现 (边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制)
黄宁然——看过你看过的算法:susanSusan角点检测python实现(边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制)
ImageJ | 免疫组织化学(IHC)图像分析工具箱 | 下载地址 | 安装教程 | 使用教程
免疫组织化学(IHC)图像分析工具箱
计算机视觉 (Computer Vision) 领域顶级会议归纳
本文具体介绍几种计算机视觉顶级会议,包括计算机视觉领域三大顶尖国际会议 : CVPR、ICCV、ECCV ;还有其他一些 著名 会议: WACV、NIPS、ICLR、AAAI、ICML、IJCAI ;汇总信息在最后面,可以直接点击查看 ;...............
机器人抓取系列——CBAM注意力机制
注意力机制
【项目问答】YOLOv5
Yolov5官方代码中,给出的目标检测网络中一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。Yolov5s网络是Yolov5系列中深度最小,特征图的宽度最小的网络。后面的3种都是在此基础上不断加深,不断加宽。网络结构:1、模型参数配置:【YOLOV5-5
Depthwise 卷积 ,Pointwise 卷积与普通卷积的区别
1 普通卷积原理:普通卷积是,一个卷积核与input的所有通道都进行卷积,然后不同通道相同位置卷积后的结果再相加,如下图所示,:⾸先,每个通道内对应位置元素相乘再相加,最后计算所有通道的总和作为最终结果。卷积核的Channel通道数等于Input输⼊的通道数,Output输出的通道数等于卷积核的个数
SIFT算法详解(附有完整代码)
说明:本文旨在给出SIFT 算法的具体实现,而在 SIFT 详解上只是做出简单介绍,在这里可以给大家推荐一篇好文:https://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424;结合这篇文章和下文的具体代码实现,我相信你能很快掌握并运用 SIFT 算法,加
EfficientNet系列(1): EfficientNetV2网络详解
这篇论文是Google在2019年发表的文章。EfficientNet这篇论文,作者同时关于输入分辨率,网络深度,宽度对准确率的影响,在之前的文章中是单独增加图像分辨率或增加网络深度或单独增加网络的宽度,来试着提升网络的准确率。在EfficientNet这篇论文中,作者使用了网络搜索技术NAS去同时
yolox改进--添加Coordinate Attention模块(CVPR2021)
yolox改进--添加Coordinate Attention模块。Coordinate Attention Module,同SE、CBAM等模块一样,作为即插即用的注意力机制,在yolov5、yolox等轻量级网络中有着重要的作用。本文介绍的CAM+yolox在我的数据集上,mAP比不添加的时候提