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近年来，视觉 Transformer 模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中的特征数量更多。由于Softmax 注意力是平方复杂度，直接进行全局自注意力的计算往往会带来过高的计算量。针对这一问题，先前的工作通常通过减少参与自注意力计算的特征数量的方法来降低计
如何量化评价不同处理算法得到的图片哪个更接近真实呢？ΔE帮你解决！
就在昨天（12月27日）2023年中科院分区表公布，本文总结了有关计算机领域（尤其是AI（机器学习，CV，NLP，数据挖掘等））的一些期刊的SCI分区，供大家参考学习。
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导 读本文主要介绍基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割，并给出详细步骤和代码。背景介绍在本文中，我们使用YOLOv9+SAM在RF100 Construction-Safety-2 数据集上实现自定义对象检测模型。这种集成不仅提高了在不同图像中检测和分割对象的准确性和粒度，而且还扩大了应用范围...
1）突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2）可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一，引言：AOI（automatically optical inspection）是光学自动检测，顾名思义是通过光学...
状态空间模型（State Space Model, SSM）是一种用于描述动态系统的数学模型，特别适用于时间序列分析和控制系统设计。它将系统的状态表示为一个状态向量，并通过状态方程和观测方程描述系统的动态行为和观测过程。因此，SSM是可以用于描述这些状态表示并根据某些输入预测其下一个状态可能是什么的模型，这就符合了作为深度学习模型基础架构的条件。SSM的计算示意图具体来说，可以用下面的公式描述上述
发表日期：2023年10月。
一、imshow函数imshow是MATLAB工具软件中用于显示图像的函数，它支持多种图像类型，包括灰度图像、真彩色图像、索引图像等。以下是对imshow常用用法:imshow(I) 在图窗中显示灰度图像 I。imshow 使用图像数据类型的默认显示范围，并优化图窗、坐标区和图像对象属性以便显示图像。imshow(I[low high]) 显示灰度图像 I，以二元素向量 [low high] 形式
grounded-sam官方demo本地部署，参照官方文档一步一步的操作发现还是有些问题，之后又参考了相关博客，基本已经能够运行，但有些细节还需指出。
深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）
奇技 · 指南本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标图像匹配的应用及背景图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。应用：遥感（制图更新），计算机视觉...
本文整理了图像传感器的尺寸、像素大小等成像基础知识，并探究了图像画质与传感器尺寸、像素大小的关系；并在第二章介绍了高像素（Remosaic）的原理。
然后进入Thirdparty→DBoW2，打开CMakeLists.txt，找到find_package(OpenCV 3.2 QUIET)，把版本号改成自己的版本，也就是4.2。如果是用小鱼方法安装的ros，以下安装opencv的方式可以忽略，直接运行最后一行查看版本号指令查询一下是否有opencv即可。在ORB-SLAM3文件夹下新建一个datasets文件夹吗，在datasets文件夹下新建
CoOp是对CLIP的改进工作，主要是对prompt进行学习从而不用来手动设置prompt。自定义CLIP模型:上述两个模块结合而成的CLIP。文本编码器，接收文本的输入，并输出相应的编码表示。将图像和文本进行编码并计算它们之间的相似性。permute后变成了（4，2，3）Prompt学习器，用于学习生成提示。
为了解决多模态人工智能系统中语言理解与视觉感知之间的交互与融合问题，以实现更智能、更灵活的多模态数据处理和理解能力。视觉定位通过将自然语言描述与图像内容相匹配，实现了对图像中对象、场景和行为的准确理解，为图像标注、视觉问答等任务提供了基础。本文对视觉定位的常用方法进行简单介绍。
流式细胞术（Flow Cytometry，FCM）是一种对液流中排成单列的细胞或其它生物微粒（如微球、细菌、小型模式生物等）逐个进行快速定量分析和分选的技术，被广泛的运用于从基础研究到临床...
相机标定是计算机视觉中的一个重要问题，它的目的是确定相机的内部参数和外部参数，以建立从相机到图像的映射关系。相机标定的算法通常分为两个步骤：第一步是检测棋盘格角点并计算相机的内部参数，第二步是计算相机的外部参数。第一步：检测棋盘格角点并计算相机的内部参数棋盘格标定法是一种常用的相机标定方法，它基于在棋盘格上已知的角点坐标和实际测量的角点在图像中的位置，通过最小化重投影误差来求解相机的内部参数。具体
PETR系列文章解读
Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具，其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口，用以处理数据集以及直观地展示检测结果。。Supervision库需要在Python3.8及以上版本的环境下运行。
①端到端之前的方法都需要进行NMS操作去掉冗余的bounding box或者手工设计anchor， 这就需要了解先验知识，增加从超参数anchor的数量，
数据集名称下载地址瓷砖瑕疵检测数据集VOC+YOLO标注.zip点我下载道路路标交通标志检测数据集VOC+YOLO格式877张4类别.zip点我下载钢材缺陷检测数据集VOC+YOLO格式386张5类别.7z点我下载中国交通标志检测数据集VOC+YOLO格式5998张58类别.7z点我下载道路交通事故检测数据集VOC+YOLO格式11819张2类别.7z点我下载钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+Y
仔细观察图像，亮度较高的两条斜线是由正样本对产生的，说明经过训练的编码器，实现了正样本对之间的特征向量尽可能的相似，而与其他的负样本尽可能的不相似，达到了想要的效果。我们的目的是让softmax函数的分子尽可能的变大，分母尽可能的变小，也就是样本正样本之间的余弦相似度尽可能的大，与负样本之间的余弦相似度尽可能的小。接下来就要通过不同的特征向量，计算其InfoNCE损失，并根据损失，在反向传播的过程
提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一.
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