新機器視覺

點擊上方“新機器視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時間送達(dá)轉(zhuǎn)自：知乎鏈接：https://www.zhihu.com/question/428800593聲明：僅做學(xué)術(shù)分享，侵刪如題，本人21屆渣渣研三碩士，實習(xí)、項目和應(yīng)聘方向都是圖像算法，cv算法崗內(nèi)卷程度有目共睹，看了不少業(yè)內(nèi)前輩的

夢晨 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI剛剛，OpenAI正式進(jìn)軍搜索，發(fā)布SearchGPT原型。奧特曼直言：我們認(rèn)為今天的搜索還有改進(jìn)空間。官方演示中的問題比較有特色，并不是搜索一些泛泛的知識，而是與具體的時空有關(guān)聯(lián)。這周末什么時間可以在半月灣（舊金山附近）看到海兔？SearchGPT

本文作者：火星少女  |  編輯：極市平臺https://zhuanlan.zhihu.com/p/146453159導(dǎo)讀 本文主要講解如何將pytorch的模型部署到c++平臺上的模型流程，按順序分為四大塊詳細(xì)說明了模型轉(zhuǎn)換、保存序列化模型、C ++中加載序列化的Py

來源 | 知乎、留德華叫獸以下來自該知乎問答的回答：1 留德華叫獸的回答2 紅燒胖大海的回答3 Miss穆勒的回答4 根鳥的回答5 于子醬的回答

來源：機器之心本研究評估了先進(jìn)多模態(tài)基礎(chǔ)模型在 10 個數(shù)據(jù)集上的多樣本上下文學(xué)習(xí)，揭示了持續(xù)的性能提升。批量查詢顯著降低了每個示例的延遲和推理成本而不犧牲性能。這些發(fā)現(xiàn)表明：利用大量演示示例可以快速適應(yīng)新任務(wù)和新領(lǐng)域，而無需傳統(tǒng)的微調(diào)。論文地址：https://arxiv.org/abs/2405

在數(shù)字藝術(shù)與技術(shù)的交匯點，顯卡不僅是工具，更是創(chuàng)造奇跡的畫筆。我們最新發(fā)布的測評視頻，深入探討了 NVIDIA RTX 系列頂級專業(yè)顯卡在生成式 AI 和渲染領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)。立即觀看視頻，開啟視覺與技術(shù)的全新旅程！

一. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation技術(shù)路線：selective search + CNN + SVMsStep1:候選框提取(selective 

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformers是一項機器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展，提供了一類用于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Transformers與圖學(xué)習(xí)的結(jié)合在各種圖相關(guān)任務(wù)中表現(xiàn)出強大的性能和多功能性。本綜述對圖Transformers研究的最新進(jìn)展和挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入的回顧。我們首先介紹圖和Transformers

以下文章來源于微信公眾號：糯鹽作者：糯鹽鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/nVRA0JlkOmSUXpaub1VPTg本文僅用于學(xué)術(shù)分享，如有侵權(quán)，請聯(lián)系后臺作刪文處理導(dǎo)讀TensorRT是NVIDIA開發(fā)的一個可以進(jìn)行高性能推理的C++庫，是一個高性能推理優(yōu)化引擎，其核心

日前，國際學(xué)術(shù)期刊《自然》發(fā)表了我國科研團(tuán)隊的最新研究成果——用太陽能供電的超輕無人機（文章標(biāo)題《Sunlight-powered sustained flight of an ultralight micro aerial vehicle》）。巴掌大小的無人機，僅靠兩片微型太陽能電池就能驅(qū)動。一張

轉(zhuǎn)自 | 51CTO技術(shù)棧微軟對中國安卓設(shè)備下手了！近日，彭博社報道了一則微軟對中國員工的通知，消息一出就引起了業(yè)界的關(guān)注。微軟已經(jīng)通知中國所有員工，他們很快將被限定使用蘋果公司的iPhone用于工作目的。安卓平臺的智能手機將不再被允許用于工作相關(guān)的的活動。彭博社還放出了一張微軟內(nèi)部備忘錄。該備忘錄

點一、Python OpenCV 入門歡迎閱讀系列教程，內(nèi)容涵蓋 OpenCV，它是一個圖像和視頻處理庫，包含 C ++，C，Python 和 Java 的綁定。OpenCV 用于各種圖像和視頻分析，如面部識別和檢測，車牌閱讀，照片編輯，高級機器人視覺，光學(xué)字符識別等等。你將需要兩個主要的庫，第三個

作者：王軍，張霽云，程勇來源：《計算機系統(tǒng)應(yīng)用》期刊編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能原文：https://www.c-s-a.org.cn/html/2024/7/9588.html摘要：在語義分割任務(wù)中，編碼器的下采樣過程會導(dǎo)致分辨率降低，造成圖像空間信息細(xì)節(jié)的丟失，因此在物體邊緣會出現(xiàn)分割不

實現(xiàn)功能實習(xí)公司的項目，復(fù)現(xiàn)Cognex VisionPro 3D的大部分內(nèi)容，涵蓋眼在手外、眼在手上，包括相機標(biāo)定、手眼標(biāo)定、3D定位計算位移偏差。最后的位移偏差與Cognex的結(jié)果在1mm左右。實施路線用python實現(xiàn)原型驗證算法，再移植成C++編譯為dll，供C#調(diào)用。python的庫主要用

來源 | 軟科綜合整理轉(zhuǎn)自 | 學(xué)術(shù)志日前，有網(wǎng)友在人民網(wǎng)領(lǐng)導(dǎo)留言板詢問，青島市張家樓街道原對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)何時有新學(xué)校入駐？對此，青島人民政府辦公廳政務(wù)服務(wù)熱線辦公室回復(fù)稱：青島西海岸新區(qū)管委進(jìn)行了落實，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)已與西海岸新區(qū)解約，暫無新項目落地。其實早在2023年10

       機器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類：1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式，其中n代表訓(xùn)練樣本的

一. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation技術(shù)路線：selective search + CNN + SVMsStep1:候選框提取(selective 

點計算機視覺是當(dāng)前行業(yè)中比較熱門的領(lǐng)域之一。由于技術(shù)和研究的飛速發(fā)展，它正在蓬勃發(fā)展。但這對于新來者來說仍是個艱巨的任務(wù)。XR開發(fā)者或數(shù)據(jù)科學(xué)家在過渡到計算機視覺時面臨著一些常見的挑戰(zhàn)，包括：1.我們?nèi)绾吻謇韴D像數(shù)據(jù)集？圖像有不同的形狀和大小2.數(shù)據(jù)獲取中一直存在的問題。在建立計算機視覺模型之前，我

計算機視覺的十大算法之圖像分割法什么是圖像分割算法圖像分割算法是計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法之一，它的主要任務(wù)是將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。圖像分割是計算機視覺中的基礎(chǔ)而關(guān)鍵的任務(wù)，它利用圖像中的像素相似性和差異性，將圖像劃分為多個具有特定性質(zhì)的區(qū)域。   今次分享就到這里啦圖像分

概述YOLOv10 是由清華大學(xué)研究人員利用 Ultralytics Python 軟件包開發(fā)的，它通過改進(jìn)模型架構(gòu)并消除非極大值抑制（NMS）提供了一種新穎的實時目標(biāo)檢測方法。這些優(yōu)化使得模型在保持先進(jìn)性能的同時，降低了計算需求。大量實驗表明，YOLOv10 在各種模型規(guī)模上提供了更優(yōu)的準(zhǔn)確率-延

來源 | 3D視覺工坊為了解決外參逐漸漂移的問題，提出了一種基于線的方法，可以在真實場景中實現(xiàn)激光雷達(dá)和相機的自動在線外參標(biāo)定。首先，從點云和圖像中提取和過濾線特征。然后，利用自適應(yīng)優(yōu)化方法提供精確的外部參數(shù)。然后在KITTI基準(zhǔn)上用地面真值對其進(jìn)行了評估。實驗驗證了標(biāo)定方法的準(zhǔn)確性。在數(shù)百幀的在線

作者 | Mockingjay  編輯 | 汽車人原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134595781本文只做學(xué)術(shù)分享，如有侵權(quán)，聯(lián)系刪文概述總的來說，卡爾曼濾波器是一個狀態(tài)估計器，它利用傳感器融合、信息融合來提高系

來源 | 菜鳥教程1、這爬蟲有想法大一學(xué) Python 爬蟲的時候，在當(dāng)時還很火的人人網(wǎng)上寫了個踩所有好友主頁的腳本，每天跑一次。過了一周不到，收到了這么一條留言：2、看起來沒錯不是有一個笑話嗎？老板說要在節(jié)假日搞一個充值活動，所有的充值一律打八折。后來程序一更新上線，就出現(xiàn)了問題。老板火急火燎的找

三維重建技術(shù)通過深度數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、點云配準(zhǔn)與融合、生成表面等過程，把真實場景刻畫成符合計算機邏輯表達(dá)的數(shù)學(xué)模型。這種模型可以對如文物保護(hù)、游戲開發(fā)、建筑設(shè)計、臨床醫(yī)學(xué)等研究起到輔助的作用。三維重建技術(shù)的重點在于如何獲取目標(biāo)場景或物體的深度信息。在景物深度信息已知的條件下，只需要經(jīng)過點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)

我們在視覺應(yīng)用取圖時經(jīng)常會遇到一種情況，被攝物不在一個平面內(nèi)，這時就涉及到了景深的概念。下面討論下鏡頭景深的定義、與景深相關(guān)的參數(shù)和關(guān)于景深的誤區(qū)。景深的定義和計算景深是指能清晰成像的最遠(yuǎn)平面和最近平面的距離。也就是說，在景深范圍內(nèi)，不同工作距離的物體都可以“清晰”的成像。   

來源：DeepHub IMBA本文約2000字，建議閱讀7分鐘本文詳細(xì)展示了Transformer在圖推理方面的能力，并且涵蓋了不同的參數(shù)縮放模式。當(dāng)Transformer模型發(fā)布時，它徹底革新了機器翻譯領(lǐng)域。雖然最初是為特定任務(wù)設(shè)計的，但這種革命性的架構(gòu)顯示出它可以輕松適應(yīng)不同的任務(wù)。隨后成為了T

01. 導(dǎo)語在之前的某個教程里，我們探討了如何控制Pan/Tilt Servo設(shè)備來安置一個PiCam（樹莓派的相機）。這次，我們將使用你的設(shè)備來幫助相機自動地跟蹤某種顏色的物體，像下邊的動圖里那樣：盡管這是我第一次使用OpenCV，但我必須承認(rèn)，我已經(jīng)愛上了這個“開源計算機視覺庫”。OpenCV對

轉(zhuǎn)自 | 新智元【導(dǎo)讀】超越Transformer和Mamba的新架構(gòu)，剛剛誕生了。斯坦福UCSD等機構(gòu)研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力機制，語言模型方法從此或?qū)氐赘淖儭Ｒ挥X醒來，超越Transformer和Mamba的新架構(gòu)誕生了？斯坦福、UCSD、UC伯克利和Meta的研究人員提出了一

以下文章來源于微信公眾號：Angry Bugs作者：Angry Bugs鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/693252663本文僅用于學(xué)術(shù)分享，如有侵權(quán)，請聯(lián)系后臺作刪文處理導(dǎo)讀隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言訓(xùn)練模型作為其中的重要分支，近年來取得了顯著的進(jìn)步。但是在

今天和大家一起學(xué)習(xí)使用 lazypredict 庫，我們可以用一行代碼在我們的數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)許多 ML 模型，這樣我們就可以簡要了解哪些模型適合我們的數(shù)據(jù)集。步驟1使用以下方法安裝 lazypredict 庫：pip install lazypredict第2步導(dǎo)入 pandas