小白學(xué)視覺

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá) 來源丨opcv學(xué)堂編輯丨極市平臺(tái)本文來自光頭哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，僅做學(xué)習(xí)分享。原文鏈接：https://w

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá) 鏈接：https://www.zhihu.com/question/436008648聲明：僅做學(xué)術(shù)分享，侵刪作者：知乎用戶https://www.zhihu.com/question/436008648/answer

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá) 編輯丨極市平臺(tái)極市導(dǎo)讀 本文收集和整理了一些目標(biāo)跟蹤相關(guān)的開源數(shù)據(jù)集，均附有下載鏈接，希望能給大家的學(xué)習(xí)帶來幫助。 Temple Color 128數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2dK

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá) 原文鏈接：https://www.zhihu.com/question/317551129/answer/2879979737三種方案PPS+GPRMC、PTP、gPTP1（1）PPS+GPRMCGNSS輸出兩條信息，

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)探索 CIFAR-10 圖像分類介紹你一定聽說過“Attention is all your need”？Transformers 最初從文本開始，現(xiàn)在已無處不在，甚至在圖像中使用了一種稱為視覺變換器 (ViT) 的東西，這種變換

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)前言 圖像噪聲是指存在于圖像數(shù)據(jù)中的不必要的或多余的干擾信息。噪聲的存在很多情況下會(huì)嚴(yán)重影響圖像的質(zhì)量，因此進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜ピ胩幚硎呛苡斜匾?。圖像噪聲噪聲對(duì)人的影響噪聲可以理解為“ 妨礙人們感覺器官對(duì)所接收的信源信息理解的

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)來源｜知乎—Jason 地址｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/82312421Transformer是一個(gè)利用注意力機(jī)制來提高模型訓(xùn)練速度的模型。關(guān)于注意力機(jī)制可以參看這篇文章(https://

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對(duì)計(jì)算有著大量需求的領(lǐng)域，從一定程度上來說，GPU的選擇將從根本上決定深度學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。因此，選擇購買合適的GPU是一項(xiàng)非常重要的決策。那么2022年，如何選擇合適的GPU呢？這篇文章整合了網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)有的GPU選擇標(biāo)準(zhǔn)和

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)經(jīng)?？吹接腥讼雽W(xué)習(xí)如何快速開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，他們學(xué)習(xí)了PyTorch或Tensorflow等庫的基礎(chǔ)知識(shí)，但他們還沒有真正理解他們使用的這些神奇功能背后的含義。這種情況經(jīng)常發(fā)生，當(dāng)某些功能不起作用或需要自定義某些功能時(shí)，沒有人

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)來源：機(jī)器之心還記得 Meta 的「分割一切模型」嗎？這個(gè)模型在去年 4 月發(fā)布，被很多人認(rèn)為是顛覆傳統(tǒng) CV 任務(wù)的研究。時(shí)隔一年多，剛剛，Meta 在 SIGGRAPH 上重磅宣布 Segment Anything Model

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)近日，中國薪酬網(wǎng)發(fā)布了《2024年全國高校畢業(yè)生薪酬排行榜TOP200》，位列前10名的分別為清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)、浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、北京外國語大學(xué)、中山大學(xué)、電子科技大學(xué)。數(shù)據(jù)顯示，985、

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)僅作學(xué)術(shù)分享，不代表本公眾號(hào)立場(chǎng)，侵權(quán)聯(lián)系刪除轉(zhuǎn)載于：作者丨博學(xué)的咖喱醬@知乎（已授權(quán)）來源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/599936122編輯丨極市平臺(tái)語義分割技巧選擇模型使用小尺寸圖片選擇模型，因

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)背調(diào)，可以很精準(zhǔn)的檢驗(yàn)應(yīng)聘者簡(jiǎn)歷中所寫和所講的是否屬實(shí)，已經(jīng)成為招聘企業(yè)檢驗(yàn)員工是否合格的重要手段之一，也是應(yīng)聘者在面試過程中十分反感的一點(diǎn)。我們經(jīng)常會(huì)看到有人在網(wǎng)絡(luò)上吐槽自己因?yàn)楸痴{(diào)錯(cuò)失了高薪offer，而企業(yè)也會(huì)因?yàn)楸痴{(diào)感到頭

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)什么是卡爾曼濾波器？卡阿爾曼濾波器為每個(gè)結(jié)果狀態(tài)找到最佳的平均因子。另外，以某種方式保存過去的狀態(tài)。它針對(duì)每個(gè)時(shí)間范圍對(duì)變量執(zhí)行聯(lián)合概率分布。該算法對(duì)每個(gè)步驟使用新的均值和新方差，以便計(jì)算結(jié)果的不確定性，并嘗試為測(cè)量更新（傳感/預(yù)

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)編者薦語 激活函數(shù)是向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性因素，通過激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以擬合各種曲線。激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)至關(guān)重要的概念，決定了某個(gè)神經(jīng)元是否被激活，判斷該神經(jīng)元獲得的信息是否有用，并決定該保留還是該去掉此神經(jīng)元。

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)作者丨Aryan Jadon來源丨DeepHub IMBA編輯丨極市平臺(tái)極市導(dǎo)讀 本文簡(jiǎn)要總結(jié)了四種小樣本學(xué)習(xí)圖像分類算法的方法，并使用pytorch實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的分類模型，附有操作代碼。 近年來，基于深度學(xué)

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)來源：知乎最近互聯(lián)網(wǎng)裁員，有網(wǎng)友熱議：202X年大規(guī)模裁員后，計(jì)算機(jī)專業(yè)會(huì)不會(huì)成為下一個(gè)土木？今年是我進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的第 10 年，算是抓住了這個(gè)行業(yè)的紅利期，不用依靠家里也可以在一線城市買房、成家立業(yè)。但反觀現(xiàn)在，“被畢業(yè)、逃離互

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)前言這段時(shí)間在和學(xué)弟打軟件杯的比賽，有項(xiàng)任務(wù)就是機(jī)器人的視覺巡線，這雖然不是什么稀奇的事情，但是對(duì)于一開始不了解視覺的我來說可以說是很懵了，所以現(xiàn)在就想著和大家分享一下，來看看是如何基于opencv來實(shí)現(xiàn)巡線的。我這里以u(píng)bunt

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)A Universal Event-Based Plug-In Module for Visual Object Tracking in Degraded Conditions一種通用的基于事件的插件模塊，用于降級(jí)條件下的視覺目標(biāo)

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)作者丨h(huán)elton_yan@CSDN（已授權(quán)）來源丨h(huán)ttps://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/114340066導(dǎo)讀 本文基于代碼實(shí)戰(zhàn)復(fù)現(xiàn)了經(jīng)典的Backbone結(jié)構(gòu)

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)YOLO（You Only Look Once）是一個(gè)標(biāo)志性的目標(biāo)檢測(cè)模型，可以快速分類并定位圖像中的多個(gè)對(duì)象。本文總結(jié)了YOLO模型中所有關(guān)鍵的數(shù)學(xué)操作。第一步：定義輸入要使用YOLO模型，首先必須將RGB圖像轉(zhuǎn)換為448 x

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)異常檢測(cè)(也稱為離群點(diǎn)檢測(cè))是檢測(cè)異常實(shí)例的任務(wù)，異常實(shí)例與常規(guī)實(shí)例非常不同。這些實(shí)例稱為異常或離群值，而正常實(shí)例稱為內(nèi)部值。異常檢測(cè)可用于多種應(yīng)用，例如：① 欺詐識(shí)別② 檢測(cè)制造中的缺陷產(chǎn)品③ 數(shù)據(jù)清理——在訓(xùn)練另一個(gè)模型之前從

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)編者薦語 損失函數(shù)用來評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值不一樣的程度，損失函數(shù)越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的損失函數(shù)一般也不一樣。轉(zhuǎn)載自作者丨機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)本質(zhì)上是給定一系列訓(xùn)練樣本 &

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)作者 l 對(duì)白   出品 l 對(duì)白的算法屋一份955神仙公司名單供有需要的朋友參考也歡迎大家校正信息~下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可

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點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)編者薦語 本篇文章將回顧那些年的一些經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并提煉要點(diǎn)且從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、工作亮點(diǎn)、核心實(shí)現(xiàn)代碼方面來進(jìn)行闡述。作者丨鯤China@知乎鏈接丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/57610080

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點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)在泛函分析中，卷積、旋積或摺積(英語：Convolution)是通過兩個(gè)函數(shù)f和g 生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子，表征函數(shù)f與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分函數(shù)值乘積對(duì)重疊長(zhǎng)度的積分。卷積是分析數(shù)學(xué)中一種重要的運(yùn)算。簡(jiǎn)單定義：設(shè)f（χ

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)題目：Monocular Depth Estimation: A Thorough Review單目深度估計(jì)：全面綜述作者：Vasileios Arampatzakis; George Pavlidis; Nikolaos Mit

現(xiàn)在搞AI科研，基本上都離不開大模型。不管是水篇論文還是沖頂會(huì)，結(jié)合LLM的創(chuàng)新點(diǎn)都非常多。但是LLM相關(guān)的內(nèi)容很多，學(xué)校的老課程老教材關(guān)于LLM又太少。所以現(xiàn)在小白入門就只能靠自學(xué)，學(xué)習(xí)成本和門檻很高。針對(duì)所有自學(xué)遇到困難的同學(xué)們，我?guī)痛蠹蚁到y(tǒng)梳理大模型學(xué)習(xí)脈絡(luò)，并邀請(qǐng)多位高校博士、國際頂會(huì)審稿人