人工智能画画 yyds
最近 AI 绘画火的一塌糊涂，你输一句话 AI 自动把你描述的场景画出来。本文盘点 GitHub 上几个较火的 AI 绘画开源项目。本期推荐开源项目目录：1. Latent Diffusion2. PI-REC3. Disco Diffusion4. DALLE01Latent DiffusionS
人工智能算法面试大总结-总目录
涉及秋招、春招、社招
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
文章目录一、引言 - 背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1. 单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2. 多样本数据增强(1) SMOTE(2) SamplePairing(3) mixup五、无监督的数据增强1. GAN2.Conditional
AI自主图像生成 之 stable-diffusion—运行效果展示
这几天跑省外出差被隔离在酒店，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，现在就来试试搭建这个试试水。硬件环境：显卡3060 12G显存，内存32G 主要就这两，cpu没太大要求，除非你想用cpu跑深度学习
人工智能--遗传算法求解TSP问题
文章目录前言一、遗传算法的概念遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：二、解决的问题对象三、 程序步骤1.针对TSP问题，确定编码2.针对TSP问题，适应度函数可定义为3.针对TSP问题，确定交叉规则对于采用整数编码表示的染色体，可以有以下交叉规则：(1)顺序交叉法（Order Cr
U-Net介绍
Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Unet主要可分为
yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.3.1还更新）
CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中，5.0版本
TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
1 前言 实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CN
人工智能实验——八数码难题
人工智能实验 八数码难题 利用了BFS算法DFS算法A*算法
yolov7 网络架构深度解析
yolov7网络结构深度解析
基于pyskl的poseC3D训练自己的数据集
基于骨骼点的视频目标识别
图像融合论文及代码整理最全大合集
本博文全面整理了图像融合领域的论文及代码。主要包括红外和可见光图像融合，医学图像融合，多聚焦图像融合，多曝光图像融合以及全色图像锐化等众多融合场景。同时提供了每个融合场景中常用数据集的下载地址并整理了常用评估指标。有助于新人系统地了解图像融合领域的脉络及发展。............
改变conda虚拟环境的默认路径
conda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，如果选择默认路径，那么之后创建虚拟环境，也是安装在用户目录下。不想占用C盘空间，可以修改conda虚拟环境路径。(1)首先，找到用户目录下的.condarc文件（C:\Users\username）。**(2
CVPR 2022 结果出炉，最全论文下载及分类汇总（更新中）
CVPR2022/2021/2020/2019论文分类整理、代码汇总、论文解读、技术直播
如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址：link
最新目标检测算法回顾2022笔记
目标检测算法回顾2022笔记[附PPT]总目录篇章1：目标检测的应用与需求篇章2：目标检测的定义与挑战篇章3：目标检测损失函数的进展篇章4：目标检测IOU的发展历程篇章5：目标检测评价指标及数据集篇章6： 目标检测算法的发展概览篇章7：目标检测传统算法的发展篇章8：基于anchor based的目标
【2022】保姆级Anaconda安装与换国内源教程
一、Anaconda的安装由于Anaconda官网在境外，为了提升下载速度，我们选择从北京外国语大学镜像站下载Anaconda的安装包。Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirrorhttps://mirr
【第十七届智能车】智能车图像处理（3）-元素识别（十字）
智能车十字的识别与循迹过程
【计算机视觉】数字图像处理（四）—— 图像增强
数字图像处理（四）—— 图像增强图像增强的定义图像增强方法一、图像增强的点运算（一）灰度变换1. 线性变换2. 分段线性变换3. 非线性灰度变换对数变换指数变换（二） 直方图修整法1. 直方图均衡化2. 直方图规定化二、图像的空间域平滑（一）局部平滑法1. 超限像素平滑法2. 灰度最相近的K个邻点平
新冠疫情预测模型--逻辑斯蒂回归拟合、SEIR模型
通过构建统计学模型、数学模型，或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势，利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测，比如说，逻辑斯蒂生长曲线拟合数据，预测未来几天可能的发展趋势；或者利用时间序列模型构建预测模型；也可用LSTM构建预测模型，一种特殊的RNN网络。以上方法，除生长曲线外，
