cv

【目标检测】检测网络中neck的核心作用1. neck最主要的作用就是特征融合，融合就是将具有不同大小感受野的特征图进行了耦合，从而增强了特征图的表达能力。

【目标检测】backbone究竟有何关键作用？backbone的核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合，以满足对不同尺度和类别的目标检测。

Python实现自动物体识别---基于深度学习的AI应用实战在AI和CV领域，自动物体识别是一个非常热门且实用的任务，通过深度学习，我们可以让计算机自动识别图片或视频中的各种物体，比如人、车、动物等。现在我将带你一步步用Python和PyTorch实现一个简单的自动物体识别系统，助你快速上手AI项目实战，赶紧行动起来吧。。。😎

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战（本片为InsCode）计算机视觉（CV）技术是一种利用计算机和算法来模拟人类视觉实现图像和视频处理的技术。它在各个领域都有着广泛的应用，具有许多优势和挑战。

吃鱼不卡次

视觉大模型专栏导航关于视觉大模型专栏，暂时还没有比较明确的更新计划，最近会在本专栏上更新关于Sam模型的基本原理，包括Image Encoder、Prompt Encoder及Mask Decoder等模块的实现；还有记录下如何利用Sam代码跑通一个demo。

github发布个人中英文简历网站CaoYongshengcys.github.io在GitHub上创建个人主页（也称为GitHub Pages）是一个展示个人项目、技能和经历的好方法。以下是详细步骤：

使用OpenCV和MediaPipe库——增强现实特效（在手腕添加虚拟手表）目录代码实现思路整体代码配套资源说明关键实现细节效果优化效果展示初始化：打开摄像头并开始捕捉视频流：姿势检测：

Chatopera 研发团队

使用 AlexNet 实现图片分类 | PyTorch 深度学习实战前一篇文章，CNN 卷积神经网络处理图片任务 | PyTorch 深度学习实战本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

深度求索（DeepSeek）的AI革命：NLP、CV与智能应用的技术跃迁Deepseek官网：DeepSeek近年来，人工智能技术以指数级速度重塑全球产业格局。在这场技术革命中，深度求索（DeepSeek）凭借其前沿的算法研究、高效的工程化能力以及对垂直场景的深度理解，逐渐成为AI领域的核心参与者之一。本文将从自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）两大核心技术领域切入，结合智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等场景，解析DeepSeek的技术突破及其对行业的深远影响。

OpenCV学习——图像融合

OpenCV(python)从入门到精通——运算操作

Vision - 开源视觉分割算法框架 Grounded SAM2 配置与推理教程 (1)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143388189

VQGAN（2021-06：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis）论文：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksMobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络，准确率更高，模型更小。

图像特征与边缘检测：从Sobel算子到Canny边缘检测【计算机视觉】在日常生活中，人类通过观察图像的特定特征来识别物体，如通过颜色、形状或纹理。对于计算机视觉而言，图像特征是计算机识别、理解图像的基础，帮助机器学习如何“看懂”图像。

CVPR2024 | PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示论文名称：PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection

C++编程：生产者-消费者模型中条件变量的使用问题及优化方案在C++多线程编程中，生产者-消费者模型是一种常见的并发模式。然而，由于我们项目中不当的设计导致消费者线程偶尔处于永远等待状态。本文将探讨这一现象的原因，并提出相应的解决方案。

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战计算机视觉（CV）技术是一种利用计算机和算法来模拟和实现人类视觉处理能力的技术。它通过使用图像和视频数据进行分析和解释，以自动识别、理解和处理视觉信息。下面是一些计算机视觉技术的优势和挑战的例子：

江畔柳前堤

CV07_深度学习模块之间的缝合教学(2)--维度转换教学（1）：链接问题：假如说我们使用的模型张量是三维的，但是我们要缝合的模块是四维的，应该怎么办？方法：pytorch中常用的函数：(1)view函数（2）reshape函数（3）permute函数（4）flatten函数

使用pycharm+opencv进行视频抽帧(可以用来扩充数据集）+ labelimg的使用（数据标准）注：然后要做一个前期工作创建opencv环境这里可能会报错：如果你用的是base环境，那么原样输入上面两个命令。如果创建的是虚拟环境，把上面两条语句中的--user去掉。