计算机视觉

机器学习笔记——30种常见机器学习算法简要汇总本笔记介绍机器学习中常见的30种机器学习算法。总结：总结：总结：总结：总结：1. 线性回归（Linear Regression）

数据集-目标检测系列- 花卉鸡蛋花检测数据集 frangipani ＞＞ DataBall数据集-目标检测系列- 花卉鸡蛋花检测数据集 frangipani >> DataBallDataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。

OpenCV自学系列（2）——核心操作（core operations）OpenCV官网指导教程第二期，对应官网的 core operation。主要包括三大类：1、图像基本操作

GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussians——点云论文阅读（11）本文提出了一种快速从文本生成3D资产的新方法，通过结合3D高斯点表示、3D扩散模型和2D扩散模型的优势，实现了高效生成。该方法利用3D扩散模型生成初始几何，通过噪声点扩展和颜色扰动丰富细节，并使用2D扩散模型优化生成质量。相比现有方法，它不仅生成速度快（单GPU训练仅需15分钟），且生成资产具有更高的几何一致性和细节质量，同时支持实时渲染，为文本生成3D技术提供了更高效的解决方案。

做程序员的第一天

深度神经网络中不同的卷积层提取的特征有什么不同？不同层次的卷积层（尤其是在深度卷积神经网络中）提取的特征有明显的差异，它们对图像的表示能力越来越抽象。具体来说，卷积神经网络通常从低级特征到高级特征逐渐构建每一层的表示。下面是不同层次卷积层提取特征的区别：

盘古开天1666

第一讲，Opencv计算机视觉基础之计算机视觉概述计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的重要分支之一，旨在让机器通过视觉感知和理解环境。随着深度学习的快速发展，计算机视觉在自动驾驶、安防监控、医疗影像等多个领域得到了广泛应用。计算机视觉技术不仅仅在图像理解方面取得了突破性进展，更在改变着我们的生活方式和产业结构。本文将从计算机视觉的定义、核心任务和发展趋势三个方面深入探讨其理论基础和应用前景。

不当菜鸡的程序媛

图像编辑一些概念:Image Reconstruction与Image Re-generation在图像编辑任务中，有时希望既保留原始图像的细节（重建），又能够实现所需的显著变化（再生成）。如果偏向重建，可能缺乏创新性；如果完全再生成，可能失去了原图的特征。比如：

深度学习lover

＜项目代码＞YOLOv8 草莓成熟识别＜目标检测＞YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

基于OpenCV的图片人脸检测研究目录摘要第一章引言第二章基于 OpenCV 的图片人脸检测2.1 实现原理2.2 代码实现与分析2.3 代码详细分析

迪菲赫尔曼

即插即用篇 | YOLOv11 引入高效的直方图Transformer模块 | 突破天气障碍：Histoformer引领高效图像修复新路径本改进已同步到YOLO-Magic框架！摘要：摘要。基于Transformer的恶劣天气图像修复方法取得了显著进展。大多数方法通过沿通道维度或在空间上固定范围的块内使用自注意力，以减少计算负担。然而，这种折中方式在捕获长距离空间特征方面存在局限性。受到恶劣天气导致的退化因素主要引发类似遮挡和亮度变化的观察启发，本文提出了一种高效的直方图Transformer（Histoformer）用于修复受恶劣天气影响的图像。其核心机制是直方图自注意力，该机制根据强度将空间特征排序并分割到不同的bin中，然后在bin之

PaddleNLP的环境配置：PaddleNLP的环境配置：更换版本

医学图像语义分割：前列腺肿瘤、颅脑肿瘤、腹部多脏器 MRI、肝脏 CT、3D肝脏、心室图像语义分割 = 对每个像素点分类。只需要把传统神经网络，最后全连接层变成全卷积网络（得到 2 维特征图），再接 softmax 获取每个像素点的分类信息。

VS2022编译32位OpenCV使用环境一、使用CMake工具生成vs2022的openCV工程解决方案打开cmake，选择opencv的源代码目录，创建一个文件夹，作为VS工程文件的生成目录

WeeJot嵌入式

计算机视觉：赋予机器“看”的能力计算机视觉是一门科学，它试图使计算机能够像人类一样解释和理解视觉信息。这个领域结合了人工智能、机器学习、计算机科学和认知心理学等多个学科的知识，旨在创建能够“看”和“理解”图像和视频的系统。随着技术的进步，计算机视觉已经成为人工智能领域的一个重要分支，其应用范围从简单的图像识别扩展到了复杂的场景理解。计算机视觉的目标不仅仅是复制人类的视觉能力，还包括超越它，通过机器的计算能力来处理和分析大规模的视觉数据，从而在各种行业中实现自动化和智能化。这一领域的进步不仅推动了技术的发展，也为我们提供了新的视角来观察和

[论文阅读] 异常检测 Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（三）总结梳理-疑点记录《深度异常检测综述》总结梳理一、数据类型层面的异构性二、异常行为层面的异构性三、模型应对层面的异构性挑战

[论文阅读] 异常检测 Deep Learning for Anomaly Detection: A Review （四）三种分类方法对比

计算机科研之友（Friend）

【图像处理识别】数据集合集！本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。1CNN-ImageProc-Robotics 机器人

图像预处理之图像滤波目录图像滤波概览均值滤波（Mean Filter）中值滤波（Median Filter）高斯滤波（Gaussian Filter）

爱写代码的小朋友

使用Python和OpenCV连接并处理IP摄像头视频流随着智能设备的发展，越来越多的家庭和企业开始使用IP摄像头进行安全监控或远程查看。这些摄像头通常可以通过网络访问，提供了丰富的功能，如实时视频流、云台控制等。本文将详细介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库来访问并处理来自IP摄像头的视频流。

《Camera-free Image to PanoramaGeneration with Diffusion Model》论文解析——CamFreeDiffCamFreeDiff（Camera-free Diffusion）的模型，用于从单个无相机参数的图像和文本描述生成360度全景图像。这种方法与现有的策略（如MVDiffusion）不同，它消除了对预定义相机姿态的需求。相反，该模型在多视图扩散框架内直接预测单应性变换。