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PyTorch框架提供了一个方便好用的trick：开启半精度。直接可以加快运行速度、减少GPU占用，并且只有不明显的accuracy损失。之前做硬件加速的时候，尝试过多种精度的权重和偏置。在FPGA里用8位精度和16位精度去处理MNIST手写数字识别，完全可以达到差不多的准确率，并且可以节省一半的资源消耗。这一思想用到GPU里也是完全可以行通的。即将pytorch默认的32位浮点型都改成16位浮点
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/22745559作者：毛星云（浅墨） 邮箱： happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：2.4.8本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图
训练时CPU占用太高了，导致无法在电脑上跑多个程序，调整num_works与batchsize大小，成功解决
最近来自人民大学李崇轩课题组的研究者们提出了一种基于能量函数的扩散模型生成指导方法 EGSDE。该方法旨在通过预定义的能量函数对预训练好的扩散模型进行指导，从而实现可控生成。现有指导生成方法如 classifier-guidance 等可以理解为 EGSDE 的特例。理论上，研究者从专家乘积（PoE）的角度解释了 EGSDE 的采样分布。值得一提的是，该项目利用了幻方AI深度学习训练平台的算力及加
双目视觉原理1. 双目视觉的视差与深度1.1 总览2. 视差原理2. 双目相机的坐标系2.1 针孔相机的模型2.2 四大坐标系1 像素坐标系（单位：像素（pixel））2 图像坐标系（单位：mm）3 相机坐标系（单位：mm）4 世界坐标系（单位：mm）2.3 四个坐标系之间的关系1 图像坐标系和相机坐标系2 像素坐标系和图像坐标系3 相机坐标系到世界坐标系的关系4 总的关系3. 双目相机的标定3.
总结：在离合片这个项目中，重点在于如何提取凸出部的位置（即为齿所在的位置）。在使用模板匹配的时候对于精密定位是有很大的偏差，精准度低的现象。所以我们在良好的打光的情况下可以直接使用blob分析，将多种手法运用在其中。其中差值算子最常用于对毛刺的缺陷检测，取交集最常用于OCR的识别。Blob分析在基本所有的视觉问题都非常常见。本程序为本人自己练习书写，非交付实际使用源码，仅供学习参考。
闭环检测5、闭环检测、全局优化、局部优化和位姿跟踪之间如何在不同频率之间协调：闭环检测和全局优化，局部优化都是为了减小漂移，保持全局一致，而跟踪只跟踪前一帧或几帧，只负责当前帧与之前帧的漂移，即局部一致将后端优化结果传到前端的方法，前端相当于可以一直存在漂移，但相对位姿是准确的，后端结果不传不影响前端的工作，但后端拿到有漂移的结果需要先校正再用，否则优化也就没意义了...
1-四种坐标系描述一、世界坐标系客观三维世界的绝对坐标系，也称客观世界坐标系，是以目标为原点建立起来的坐标系。二、摄像机坐标系摄像机坐标系是以摄像机的光心作为坐标系的原点，Ｚc．轴与光轴重合，并垂直于成像平面，且取摄像头的朝向为正方向，Xc轴、Yc轴与图像坐标系的ｘ、ｙ轴平行。三、图像坐标系以电荷耦合元件（ＣＣＤ图像传感器）获得的图像平面的中心为图像坐标系的坐标原点，图像坐标系的ｘ轴、ｙ轴分别平行
机器视觉/人工智能：OPENCV二维码的发现和定位（python）
计算机视觉——单目相机标定文章目录计算机视觉——单目相机标定前言OpenCV相机标定流程1. 数据集2. 角点提取3. 内参外参求解4. 误差评估实验分析前言什么是相机标定：在计算机视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。相机参数可以分为内参和外参。求解内参和外参的过程称之为相机标定。其中内参包括焦
【本学期选修国科大计算机视觉课程，本人方向也是cv，因此想通过博客方式记录课程中比较重要的点，巩固并且进行一些扩展学习】【从本章节开始由董秋雷老师为我们讲述相关知识】【本章节内容针对视觉跟踪进行讲解】接下来我们将主要针对以下内容进行介绍：目标跟踪模板匹配法基于Kalman滤波器的跟踪方法基于相关滤波的跟踪方法基于CNN的跟踪方法视觉定位基于Kalman滤波器的定位方法基于关键帧的定位方法运动分析的
本文思路：对于推荐系统，往往一个地方有用户评论，以及图片信息，还会有视频信息，涉及多种形式的视觉，声学和文本信息，这个时候融合多个模型的特征进行推荐。同时，多任务学习（MTL）模型也可以关注。最直接的就是对多模态抽取特征，然后多模态融合，参加到推荐系统中。论文：Hashtag Our Stories: Hashtag Recommendation for Micro-Videos via Harn
1.多模态数据含义：狭义：多媒体数据，如文本，音频，视频广义：对原始数据集采用不同的特征提取方法得到的不同特征组合2.数据融合：整合从多模态数据中得到的补充信息，以提升模型分类性能，被视为多模态机器学习方面的五大核心技术挑战之一fusion,representation,translation,alignment,co-learning3.数据融合：分类一模内融合多核学习，两个子模型：MLP（mu
遥感领域多模态综述
一般来说多模态感知融合在自动驾驶环境中的任务包括了经典的目标检测、语义分割、深度估计和深度预测这类的工作品。其实常见的任务也主要也还是语义分割和目标检测。
在这篇文章里，我将分享我实现这篇论文的方法。问题描述数据集关于数据使用的损失函数准备检测数据准备识别数据训练检测模型和识别模型代码整合显示结果引用问题描述我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。FOTS的完整形式是快速定向文本点亮。可以在任何自然场景中检测和识别任何文本。在上面的图像中，FOTS给出了结果，它检测到“间隙”
本文主要讲解图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。这些算法可以广泛应用于图像增强、图像去噪、图像去雾等领域。
文章目录1 图像和数字图像1 图像和数字图像 数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点： 图像数字化： 图像进入计算机后，对图像进行数字化（映射）。数字图像三要素： （1）像素：大小决定了图像存储、显示的清晰度； （2）灰度值：通常为0-255，因为在计算机中通常用一
图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。假定类别集为categories = {dog, cat, panda}，之后我们提供一张图片给分类模型，如下图所示：分类模型给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如dog:95%，cat:4%，panda:1%，根据概率值的大小将该图片分类为dog，那就完成了图像分类
目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab 相关函数介绍四、算法原理五、参考代码及扩展代码流程图(1)参考代码流程图(2)扩展代码流程图六、参考代码七、实验要求（1）尝试不同的阈值选择方法，实现灰度图像二值化（2）变换参数实现形态学滤波，查看滤波效果（3）更改重建边界点数，查看效果（4）自行设计方法实现图像分割，并计算分割区域相关参数一、实验意义及目的（1）进一步掌握图像处理工具 Matl
本文介绍了特征金字塔的概念及其一般过程，以及其思想在数字图像处理中的常见应用
SIFT，(Scale-invariant feature transform,SIFT)，尺度不变特征转换。是用于图像处理领域的一种特征描述，具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，也就是说在图片发生旋转、伸缩、明暗变化时，图片的SIFT特征都保持稳定。与HOG在整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同，SIFT是一种局部特征，可在图像中检测出关键点，SIFT特征提取分为在图片上寻找关键
文章目录一、文本识别论文一、文本识别论文时间-期刊题目亮点备注2021-TIPFREE: A Fast and Robust End-to-End Video Text Spotter视频流的文本检测识别文本检测主要结合了时域信息，即采用一个窗口计算文本识别：增加了Quality Scoring 的分支时间-期刊题目亮点备注2021-ICCVFrom Two to One: A New Scene
基于Advanced_EAST的文本检测算法Advanced_EAST算法使用全卷积网络结构，输入图像通过全卷积神经网络后直接获得候选文本的位置，再通过非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS）获得最后的文本检测结果。网络结构实际文本检测过程中，可能会出现文字大小不一的情况。文字尺寸较大时我们需要卷积神经网络后期提取的更高级的特征，尺寸较小时则需要前期提取的低级特征
你好呀首先安装好pycharm，我所使用的语言是python，并且利用Tesseract，安装的教程Tesseract OCR 安装过程_清都散闲客的博客-CSDN博客首先选择网站Tesseract User Manual | tessdocTesseract documentationhttps://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html因为我需要的是
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视...
计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。我们可以将其任务目标拆分为：那我们在OpenCV阶段，主要学习图像处理，而图像处理主要目的是对图像的处理，比如平滑，缩放等，想、从而为其他任务（比如“计算机视觉”）做好前期工作。根据上述对计算机视觉目标任务的分解，可将其分为三大经典任务：图像分类、目
图像分割
图像分割（image segmentation）是指把图像分割成各个具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。基于阈值的分割方法是一种应用十分广泛的图像分割技术，其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的阈值，一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一部分的像素是同一个物体。
基于-计算机视觉-实例分割-实现-物体识别本文以动画片《喜羊羊与灰太狼》为例，通过对卡通人物的训练学习，达到识别场景图中的人物的目的最后通过代码将整个功能串联在一起
文章目录语义分割反卷积反池化跳层结构Skip-Layer构建FCNDeepLabDeepLab V1CRF 条件随机场DeepLab V2DeepLab V3数据集语义分割传统CNN就是全连接层，太多权重参数，而且丢失了图像的空间信息。但是注意FC在英语里，全卷积fully convolutional 和 fully connect是一样的。当我们说FCN时，说的是全卷积。反卷积的上采样比之前的上
VisualTransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 自从Transformer在视觉领域大火之后，一系列下游视觉任务应用研究也随...
matlab-图像分割：固定阈值分割、迭代法以及区域生长法
最近看了图像分割的基础内容，希望对读者有用
目录目标分割介绍图像分割的定义任务类型任务描述任务类型常用的开源数据集VOC数据集城市风光Cityscapes数据集评价指标像素精度平均像素精度平均交并比总结目标分割介绍学习目标知道图像分割的目的知道图像分割的任务类型知道图像分割的常见数据集知道图像分割的评估方法计算机视觉旨在识别和理解图像中的内容，包含三大基本任务：图像分类(图a)、目标检测(图b)和图像分割,其中图像分割又可分为：语义分割(图
deeplab，空洞卷积，
之前看PointCNN的时候，里面解释说点云进行Conv和DeConv的差别就是后者的输出比输入相比具有的维度更低（通道数更少），分辨率是从早期的Conv层转发的，遵循U-Net。当时就没有看懂这句话的含义，于是就去看了下U-Net这篇文章，这篇文章是利用卷积神经网络对生物医学图像进行分割，算是一种图像分割，其实它与三维点云分割的思想是一样的， 了解完这篇文章，对点云分割可能就会更加了解。我们在深
1.稀疏点云分割（从有组织的激光雷达数据分割地面点）主要函数（segmentGroundFromLidarData）将三维激光雷达数据分割成地面和非地面部分。激光雷达必须水平安装2.欧氏距离点云聚类分割主要函数（pcsegdist）采用KD-Tree近邻搜索，将距离小于设定阈值的点云聚类分割成簇；为点云中的每个点分配一个整数簇标签，并返回所有点的标签、集群的数量。3.简单形态滤波（SMRF）地面分
表格单据识别相关理论过程
AAAI2020，DIoU, CIoU, GIoU, IoU提升目标检测性能必备 《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》
轮廓检测边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。OpenCV 提供了查找图像轮廓的函数 cv2.findContours()，该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数 cv2.drawContours()能够将轮廓绘制出来。APIcontours, hierarchy = cv2.findContours(
目标检测(object detection)学习笔记文章目录目标检测(object detection)学习笔记一.目标检测任务概述1.图像识别的任务2.图像识别的两种模式3.目标检测的定义4.目标检测中的位置信息5.目标检测技术发展历史以及基本算法分类6.目标检测的应用领域二.目标检测基础算法原理1.图像分类和目标定位(classification+localization)2.一个目标定位的实
YOLO3D将YOLO应用于3D点云的目标检测，与Complex-YOLO类似，不同的是将yolo v2的损失函数扩展到包括偏航角、笛卡尔坐标下的三维box以及直接回归box的高度。
带钢表面缺陷检测分类不同图像增强方式的对比研究1、直接使用图像数据进行深度学习2、图像增强图像分析形态学top-hat变换图像锐化3、图像增强后的深度学习总结基于钢材表面缺陷库进行多种缺陷检测分类实验，对比分析了使用卷积神经网络、Top-Hat变换、边缘检测等方式处理图像产生的结果和原因分析。在直接使用卷积神经网络分类的基础上，对图像进行不同方式的处理，重新评估在同样模型下，经过不同方式处理过的图
限制因素人脸识别复杂场景：比如多人物，多元素表情变化光照变化年龄变化姿态变化图像相减通常用于在生产线上检测缺失的元件。方法是存储一幅对应于正确组装的"金"图像;然后，从相同产品的传入图像中减去该图像。理想情况下，如果新产品组装正确，则差值应为零。对于缺失元件的产品，在不同于金图像的位置，差值图像将不为零。在实际中，您认为在什么条件下使用这种方法工作才是合适的?（习题2.22）（1）元件：相机与元件
深度学习模型（主要是感知类模型）接受的输入信号，主要包括图像、文本、语音等信号。不同模态的输入信号，经过模型的逐层抽象、转换之后，转变为不同程度的抽象表示，并应用于不同的任务场景。如上图所示，深度学习模型包含前处理、浅层、深层、任务相关层与后处理多个阶段，不同阶段的输入/输出具备不同的含义，简述如下（图像信号处理以CNN模型为例、语音/文本信号处理以BERT/Transformer模型为例）：输入
文本生成图像指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程，其可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，文本生成图像的技术难点主要有两个：- 如何捕捉文本和图像之间的复杂关系；- 如何生成高质量的图像。
扩散模型（Diffusion Models）发表以来其实并没有收到太多的关注，因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解。不过最近这几年正在生成模型领域异军突起，当前最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2和 Google 的 Imagen，都是基于扩散模型来完成的。...
本文将逐渐介绍近两年关于生成扩散模型的一些进展。据说生成扩散模型以数学复杂闻名，似乎比VAE、GAN要难理解得多，是否真的如此？扩散模型真的做不到一个“大白话”的理解？让我们拭目以待。
IS分数（Inception Score）：衡量图像质量和多样性FID距离（弗雷彻特初始距离）：衡量图像质量和多样性VSS（VisualSemantic Similarity）视觉语义相似度：衡量图像与输入文本的语义匹配度补充信息熵的计算：IS分数，越高越好。对于图像质量。借助了一个外部图像分类器。p(y|x)的熵越小，说明数据分布较为集中（熵越大，代表分布越混乱）。y表示类别标签，x表示生成的
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