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标签 > 计算机视觉
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本文中，来自 Picsart AI Resarch (PAIR) 、得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究者在 zero-shot 以及无需训练的情况下，在...
AVM（Around View Monitor），中文：全景环视系统。AVM已经是一种较为成熟的技术，中高端车型均有部署，但详细讲述AVM系统算法的技术...
Hough变换是一个比较有名的计算机视觉处理算法，该算法可以用来做很多的任务，常用的任务包括直线检测、圆检测、椭圆检测等，下面我们将对该算法进行简单的分...
OpenCV以一种叫Mat的结构存储图像，你可以把它理解为一种数据结构，结构上是下图这样的一个表格，表格的行列分布代表像素的行列。
人们曾经认为生成的任务是不可能的，并且被 GAN 的力量所震惊，因为传统上，根本没有任何事实可以比较我们生成的图像。
相机模型，是指采用一个几何模型来描述三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程。其中，最简单的模型就是针孔相机模型。
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。...
图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。
自深度学习出现之后，研究者设计出了多种多样的基于卷积神经网络的解决方案。和传统方法一样，早期的深度学习方法依然需要依赖一定量的人工辅助信息，例如三分图（...
2D视觉技术主要在二维空间下完成工作，三维信息基本上没有得到任何利用，而三维信息才真正能够反映物体和环境的状态，也更接近人类的感知模式。近年来，学术界和...
正则化方法DropKey: 两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学在 CVPR 2023 上发表了一篇文章，提出一种新颖且即插即用的正则化器 DropKey，该正则化器可以...
我们生活在三维空间中，如何智能地感知和探索外部环境一直是个热点难题。2D视觉技术借助强大的计算机视觉和深度学习算法取得了超越人类认知的成就，而3D视觉则...
使用Google Colab快速体验ScaledYOLOv4
由于csp和large(p5)在模型定义的格式略有不同，前者为cfg，后者是采yaml，权重值亦有不同，前者为weight，后者为pt，所以这里有两个范...
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
港中大IDEA开源首个大规模全场景人体数据集Human-Art
然而，现有的计算机视觉任务、训练的数据集等大多只关注到了真实世界的照片，这导致相关模型在更丰富的场景下，常常出现性能下降甚至完全失效的问题。即使是SOT...
在增强图像时，确保应用的增强技术保留图像的类别并且类似于现实世界中遇到的数据。例如，对狗的图像应用裁剪增强可能会导致增强后的图像不像狗。在某些目标使用旋...
该数据集包括了不同仿真环境下生成的合成数据，以及不同场景下由各类真实相机采集到的图像和视频序列。每一个数据样本均提供了准确的标定结果、相机参数、或视觉线索。
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