python进阶——自动驾驶寻找车道
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自动驾驶感知——导航与定位
SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)；实时动态扫描在周围环境，解决自主定位的同时，同步动态构建周围环境地图。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题；目前，SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无
使用YOLOv5实现图片、视频的目标检测
使用YOLOv5实现图片、视频的目标检测，以及一些操作细节和参数讲解
YOLO_V8训练自己的数据集
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Opencv调参神器——trackBar控件
通过trackBur控件实现调参可视化，本文通过trackBar控件调整图片颜色、案例二：trackBar控件调整Canny算子参数、trackBar控件调整图像融合参数三个不同案例详细说明了trackBur控件的是用方法，相信能给您在计算机视觉Opencv调参节省不少时间！
OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！！！）
OpenCV是Python、Ruby、MATLAB的接口，OpenCV在计算机视觉的发展中发挥了重要的作用，使成千上万的人能够在视觉上做更多的工作。由于在VSLAM技术研究过程中，经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。文章简单总结了一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的
计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（六）：语义分割基础
本系列第六篇文章主要介绍语义分割知识，了解计算机视觉框架OpenMMLab的MMSegmentation工具基本原理及使用，为后续语义分割实战做铺垫。
YOLOv5-7.0实例分割训练自己的数据，切分mask图并摆正
1、YOLOv5-7.0实例分割训练自己的数据2、取出分割的mask图并旋转摆正
车辆占用应急车道识别抓拍系统 opencv
车辆占用应急车道识别抓拍系统通过opencv+python人工智能识别技术，对高速公路应急车道进行不间断实时监测，当监测到应急车道上有车辆违规占用时，立即告警提醒后台人员及时处理避。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处
自动驾驶环境感知——视觉传感器技术
视觉传感器：利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器。通常视觉传感器，其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像，类似于人类的眼睛。 单目视觉的相机模组的组件包括了lens(镜头)、分色滤色片(IR cut)、感光元件等。 分色滤色片：对色光具有吸收、反射和透过作用的染
传感器模组：手机摄像头模组-1亿像素是如何实现的？
该文章介绍手机摄像头模组的发展历史趋势、结构组成及成像原理、多摄像组合方式的成像原理、图像质量影响因素、行业发展情况
yolov5s-6.0网络模型结构图
因为在6.0上做的了一些东西，所以将6.0得网络模型画了出来，之前也画过5.0的网络模型，有兴趣的小伙伴可以看下。yolov5s-5.0网络模型结构图_zhangdaoliang1的博客-CSDN博客_yolov5s模型结构看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的
改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）
🎄🎄魔改YOLOv5/YOLOv7目标检测算法——各位小伙伴可根据自身研究方向及专业领域自主搭配各类创新新颖且行之有效的网络结构，以此实现论文实验高效涨点。主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等
【OpenCV】 Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法
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YOLOv8代码上线，官方宣布将发布论文，附精度速度初探和对比总结
【YOLOv8 注意事项】1.YOLOv8 的官方仓库和代码已上线，文档教程网址也刚刚更新。2. YOLOv8 代码集成在ultralytics项目中，目前看不会再单独创建叫做 YOLOv8 的项目。3.YOLOv8 即将有论文了！要知道 YOLOv5 自从 2020 年发布以来，一直是没有论文的。
AAAI | 达摩院经典自适应多域联合优化训练框架及其应用
本文简要介绍一下我们在AAAI上的论文"Robust Optimization over Multiple Domains"。在这篇文章中，我们提出了一种新的优化方法，通过自适应的多域联合优化框架使得模型在多个域上都能取得较好的识别效果。
扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码
扩散模型原理公式推导，以及如何将扩散模型应用于图像恢复任务，包括可运行实现代码
官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）
🚀🚀YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO（You Only Look Once）物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
2023英伟达显卡排名天梯图(已更新)
这里没有更新4070Ti, 它的性能应该在3090和3090ti之间。
YOLO算法创新改进系列项目汇总（入门级教程指南）
🎄🎄改进YOLOv5/YOLOv7——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐 | 主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等。
