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CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，自2006年问世以来，已成推动人工智能、科学计算等领域技术突破的核心引擎。其架构涵盖硬件抽象层、运行时环境及开发工具链三层，通过SIMT架构、内存层次优化等实现性能突破，在金融、医学等多领域广泛应用。CUDA构建了从硬件到软件的闭环生态，拥有庞大开发者群体和行业认证标准。尽管面临华为CANN等开放生态竞争及光子计算等能效挑战，CUDA仍持续进化，其开创的
1 Halcon数据结构学习思路：halcon有自己的编程语言（类似于MATLAB的脚本语言），所以第一步：学习语法与数据结构，第二步：实战（学习halcon自带例程）。 因为本人熟悉MATLAB、Python、C++等编程语言，对halcon语法简单看一看即可，所以直接跳过halcon语法部分直接学习其数据结构。 Halcon数据结构主要有图像参数和控制参数两类参数。图像参数包括：image
位图的深入解析：从数据结构到图像处理与C++实现
医学影像数据格式转换
球面配准会计算一个平滑的球面变形场，驱动球面配准的特征也会被映射到对应的球面顶点上，建立不同表面之间的顶点对应关系，对组成三维大脑皮层的每一个三角形网格的顶点进行移动。首先要读取同一个被试左右半脑的表面，找到上边各个点的位置，将左脑上边的各个点分别与右脑上的全部点计算出距离，只要由一个右脑点与该左脑点的距离小于给定的阈值，那么这个左脑点就属于半脑连接处的点，反之亦然。注意偶尔使用paraview查
FMC211是一款基于VITA57.1标准规范的实现16路LVDS数据采集、1路光纤数据收发处理FMC子卡模块。
色彩空间颜色通常用三个独立属性描述，这三个变量类比于三维空间坐标，直观上会形成一个空间上的区域，这块立体的区域就是色彩空间(color space)。不同的色彩空间，是这个坐标系的三个轴的用来衡量颜色的标准不同所产生的。色彩空间的基本结构主要有两大类：基本颜色空间（RGB）以及色度、亮度分离颜色空间（YUV,HSV）。通常ISP芯片都带有CSC（color space conversion）功能，
CCV涵盖了广泛的计算机视觉研究领域，包括但不限于图像处理、目标检测与识别、图像分割、三维重建、人脸识别、行为分析、深度学习、计算摄影学、虚拟现实等。ICCV的论文经过严格的同行评审，只有通过评审的高质量和创新性论文才能被录用。ICCV由国际计算机视觉学会（International Association for Pattern Recognition，简称IAPR）和IEEE计算机学会（IEE
运用四叉树结合高斯模糊，对图像进行模糊操作
数字图像处理中常用的数据结构有矩阵，链表，拓扑结构和关系结构。图像的数据结构用于目标表示和描述。矩阵矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。矩阵中的一个元素表示图像的一个像素。矩阵描述黑白图像时，矩阵中的元素取值只有0和1两个值，因此黑白图像又叫二值图像或二进制图像。矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素由一个量化的灰度级描述，灰度级通常为8位，即0-255之间的整数，其中0表示黑...
https://blog.csdn.net/weixin_38141453/article/details/106019221
150个GPT-4o文生图核心提示词案例精选 本文精选了150个OpenAI多模态模型GPT-4o生成图片的优质提示词案例，涵盖多种创意风格和应用场景。案例包括： 乙烯基玩具风格卡通人物 Gorillaz风格角色设计 怀旧午后阳光场景 玻璃变形海报效果 全息叠加彩虹渐变 文化特色棋盘设计 蒸汽波失真效果 迪士尼风格鸡尾酒 品牌运动鞋设计 监控时尚风格等 提示词包含中英文版本，适用于GPT-4o、M
定性分析中，其能识别关键异常，但存在过度泛化和幻觉现象见下图3。：基于MLP - Mixer设计双流式投影器，融合低层次空间细节和高层次抽象语义特征，通过两个平行的 MLP - Mixer 模块分别处理不同层的图像特征，然后与文本嵌入融合，比简单线性投影更能捕捉丰富的跨模态交互，提高LLM解码准确性。：采用 DCFormer，将3D卷积分解为三个平行的1D 卷积，降低计算复杂度，有效捕捉3D图像的
ComfyUI工作流指的是一种基于节点式的工作流程，它通过将稳定扩散的流程分解成多个节点，实现了更加精细化的流程定制和更高的结果可重用性。这种工作流的设计使得用户能够通过直观的节点式界面设计和执行复杂的稳定扩散工作流程，无需编写任何代码。在图像生成方面，ComfyUI相较于传统的WebUI具有更快的速度和更经济的显存占用，特别是在生成大图片时，不会导致显存爆满，而是通过切块运算来避免图片碎裂的问题
源数据：1/0 二值数据，30m 分辨率，WGS_1984_UTM_Zone_53N 坐标系，东北区域。目标：将源数据制成与 MODIS tile 的坐标系（Sinusoidal）、分辨率（463.3127165m）都一致的tif。。
lmageSets文件夹下面有个Main子文件夹，其下面存放了 train.txt、val.txt、test.txt 和 trainval.txt 四个文件，它们是通过split_train_val.py 文件来生成的。上面的代码，如果直接在pycharm运行tranin.py，会下载YOLOv5自身的数据集并进行训练，而不是会训练自己提供的数据集，需要对tranin.py进行修改才可以训练自己的
在具体的图像数据处理过程中，面对数据集过小、担心过拟合等问题的出现，无意间发现了以下专栏更新着数据增强的新方法（甚至看到文本数据增强方案），推荐网址：https://www.zhihu.com/question/319291048...
打开上面的标注数据的工具（原来用于dnf挂机的脚本工具，用了发现他的自动截图功能不错，而且标记出来的数据labels可以直接用，不用xml转txt了）选择使用GPU还是CPU。最后再试试调小 --batch-size，降低 --epoch。文件夹用于放置你标记的数据集的数据xml或者是txt，再在VOCData文件夹里面创建一个。epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代（训练）了多少次，
图象分割/语义分割数据集 COCO json格式~各种语义分割数据集，持续更新~~
解决方法：降低python和numpy的版本，我一开始下载安装的都是最新版的python和numpy，后来降低了版本后就不报错且可正常使用了，这里给出我使用的版本作为参考（记得卸载之前版本的python和numpy再重新安装），网上有python不同版本适配的python可以自行搜索，建议使用的python版本不要超过3.10。
该数据集包括在 2018 年和 2019 年期间获得的 162 个心尖 4 腔 (A4C) 视图二维超声心动图 (echo) 记录的集合.用于检测心脏左心室 (LV) 壁上的心肌梗塞(心脏病发作). 视频来自一年内执行的 10, 000 多个检查, 其中包括 800 多例因急性 ST 段抬高心肌梗死 (MI) 入院的病例. HMC-QU 数据集中包含的回声属于 93 名 MI 患者(均为首次和急性
当物体变幻时，它的外观可能转瞬即逝。例如当鸡蛋被打碎或者纸张被撕破时，他们的颜色、形状和质地都会发生巨大的变化。除了身份本身外，几乎不保留任何原始特征。然而在现有的视频分割基准中，基本上都没有注意这一重要现象。在这项工作中，我们通过收集一个新数据集（变换下的视频对象分割-VOST）来填补这一空白。该数据集由700多个在不同环境中捕获的高分辨率视频组成，这些视频平均长度为21秒，并用实例掩码进行密集
本课程介绍图像边缘检测的基本概念及Canny算法的实现原理，包括噪声去除、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘跟踪五个关键步骤。通过Python和OpenCV库，演示了从读取图像到完整边缘检测的全过程，包括高斯滤波平滑图像、Sobel算子计算梯度、非极大值抑制细化边缘、双阈值确定真实边缘点以及边缘跟踪形成连续轮廓。课程结合理论讲解和代码实践，帮助学员掌握Canny这一经典边缘检测算法，并能够独
人工智能安全、AI安全
遥感影像多标签分类数据集1.AIDRelation Network for Multi-label Aerial Image Classificationhttps://drive.google.com/open?id=1he18p2yNI6IjW_cuT2lRs545pQAG7usZ2.MultiSceneA Large-scale Dataset and Benchmark for Multi
返回工作空间，再打开一个新的终端，输入命令 bash model.sh ，当系统输出 Uvicorn running on 一个链接时表示模型已配置完成，然后我们返回到之前的模型 Demo 界面，点击刷新，可以看到可以选择模型了。稍等 15s 左右，打开一个新的终端，输入命令 bash gradio.sh，模型将会输出一个 Running on public URL 的链接，我们点击进入。模型较大
yolov5s训练
AnimateDiff凭借与Stable Diffusion的深度融合，成为风格化视频创作的利器。文生视频适合从零构建动态场景，图生视频擅长让静态作品焕发活力，而关键帧与补帧技术则能进一步提升作品质量。随着运动模块的持续优化，AnimateDiff将支持更长时长、更复杂动作的视频生成。建议进阶用户重点练习关键帧控制，这是实现专业级AI动画的核心技能。
最近邻插值和双线性插值是两种常见的用于图像处理的方法，主要是用于实现图像的放大和缩小。本文中将以最为简单粗暴的方式介绍两种方法的原理，以及底层的代码实现。
LaMa 需要特定版本的 PyTorch、CUDA 等，直接安装在系统 Python 中可能与其他项目冲突。Conda 允许创建独立环境，避免版本混乱。Miniconda 是 Anaconda 的精简版，仅包含 Conda（环境管理工具）和 Python，不预装科学计算包（节省空间）。）都在该环境中运行，使用的是 Conda 安装的 Python 和依赖包，而非系统全局环境。是 LaMa 项目的环
今天推荐一个非常适合小白的人工智能系列文章，我一直在学习，现在推荐给大家。下面是文章内容：如果想继续
本文主要讲解了常用于消除噪声的图像平滑方法，常见方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。这篇文章介绍了均值滤波、方框滤波和高斯滤波，通过原理和代码进行对比，分别讲述了各种滤波方法的优缺点，有效地消除了图像的噪声，并保留图像的边缘轮廓。
是一个用于生成角色一致性视频的文生视频模型（IPT2V）。通过参考角色图片，该模型能够生成身份一致的视频。这个模型现已完全开源，包括数据集，并且提供了一个。
1、论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.11823v12、代码地址：https://github.com/eezkni/ssiu3、数据集地址：（1）训练数据集：https://www.kaggle.com/datasets/anvu1204/df2kdata?select=DF2K_train_HR（2）验证数据集：https://drive.google.com/d
近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展取得了显著的成果，并逐渐应用于多模态领域，例如视觉语言模型 (VLM)。VLM 旨在将 LLM 的强大能力扩展到视觉领域，使其能够理解和处理图像和文本信息，并完成诸如视觉问答、图像描述生成等任务。然而，现有的 VLM 通常缺乏对视觉语言预训练过程的深入研究，导致模型在多模态任务上的性能和泛化能力受限。
大语言模型通常是指那些拥有数亿甚至数十亿参数的自然语言处理模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT等。这些模型通过深度学习算法在海量文本数据上进行训练，从而能够理解和生成自然语言。大语言模型本身并不具备图像处理能力，但是可以与图像处理技术结合起来，实现图像与文本之间的相互转换和融合。
摔倒检测数据集助力AI守护生命安全。该数据集包含10787张图像，专注摔倒检测，采用yolo格式标注。通过多源采集确保多样性，严格质量控制剔除模糊图像，并注重隐私处理。适用于计算机视觉研究、毕业设计等场景，为AI识别摔倒行为提供关键数据支持，助力独居老人监护、公共场所安全等应用场景。数据集涵盖完整处理流程：采集-清洗-标注-校验，确保样本均衡性和可用性。
智能科学与技术专业与人工智能专业的区别
简单粗暴理解伽马变换，没有枯燥苦涩，全是干货，结尾附上代码实现。
本文系统介绍了图形图像的基础概念与常见文件格式。首先阐述了像素、分辨率和颜色模型等基本概念，区分了位图和矢量图两大类型及其特点。重点解析了JPEG、PNG、GIF、BMP等位图格式以及SVG、EPS、AI等矢量格式的特性与应用场景。最后探讨了如何根据用途、存储空间和传输需求选择合适的文件格式，并展望了未来图像格式在压缩技术、设备适配和兼容性方面的发展趋势。为读者提供了全面的图形图像格式知识框架和实
LLaVA 是一种大型多模态模型，通过指令微调将视觉编码器与大型语言模型（LLM）相结合，显著提升了视觉和语言任务的性能，尤其在多模态对话和指令遵循方面表现出色。
每行的第一个元组表示图像数组的大小（行、列、颜色通道），紧接着的字符串表示数组元素的数据类型。绘制轮廓需要对每个坐标 [x, y] 的像素值施加同一个阈值，所以首先需要将图像灰度化，这里用 PIL 的 convert() 方法将图像转换成灰度图像。在图像点击三次，则程序会自动将这3个点的坐标点[x, y]保存到x列表里。上面的代码首先绘制出原始图像，然后在 x 和 y 列表中给定点的 x 坐标和
链接: https://pan.baidu.com/s/1TlE3r0hJs1OFVoUNtxGDWg
coco数据集处理；目标检测；深度学习
本文介绍了 Kolors 模型的部署与使用方法，并结合丹摩算力平台提供的计算资源，实现了高效的文本到图像生成任务。Kolors 模型凭借其优秀的视觉效果和强大的中英文语义理解能力，展示了领先的 AIGC 技术实力。在未来的项目实践中，Kolors 可以帮助开发者实现更多创新的应用场景，为用户提供更加丰富多彩的视觉体验。
1.下载realsense2.安装依赖项3.编译与安装cd buildcmake ..make4.测试。
Arcgis制作数据集标签
大白话方式介绍直方图均衡化，不懂概率论也能看懂，适合定性理解，内附python实现代码
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