本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。

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——从增强自动驾驶系统到改进医学成像中的诊断过程。通过利用 YOLOv9 的高效检测功能和 SAM 以零样本方式分割对象的能力，这种强大的组合最大限度地减少了对大量再训练或数据注释的需求，使其

本文介绍了2025年18款最佳计算机视觉图像标注工具，涵盖商业和开源解决方案。商业工具如Encord、Amazon SageMaker Ground Truth等提供AI辅助标注、协作功能和企业级安全性，适合大规模项目；开源工具如LabelMe、CVAT等则更具灵活性且免费。这些工具支持多种数据类型（图像、视频、DICOM等）和标注方式（边界框、多边形等），广泛应用于医疗、自动驾驶等领域。文章还对

在计算机上配置 GPU 可能非常困难。配置步骤会根据计算机的操作系统和计算机所具有的 NVIDIA GPU 类型而变化。更难的是，当 Docker 启动容器时，它几乎需要从头开始。在本文中，我们将介绍在 Docker 容器内访问机器 GPU 所需的步骤。

OpenCV常用图像拼接方法(二) ：基于模板匹配的图像拼接。基于模板的图像拼接特点和适用范围：图像有重合区域，且待拼接图像之间无明显尺度变化和畸变。常用实例：两个相邻相机水平拍摄图像拼接。优点：简单、快速(相比于SIFT特征匹配拼接)。

本文提出了一种用于检测极小型无人机的端到端框架。作者生成运动差异图以捕捉小物体的运动特征，并通过双模态自适应融合网络将其与RGB图像融合。为了评估YOLOMG的有效性，作者引入了ARD100数据集，该数据集具有复杂背景、突然的相机运动、低光照条件和微型无人机等特点。在ARD100和NPS-Drones数据集上的实验表明，YOLOMG能够有效地检测小型无人机，并超越了现有方法。

本文介绍了一种改进的DETR目标检测框架DEIM，通过增加正样本数量和优化匹配质量的损失函数，显著加快了DETR模型的收敛速度，并在多个数据集上提升了性能，成为当前最优的实时目标检测方案。DEIM通过Dense O2O和MAL两项技术改进，解决了DETR在监督信号和匹配质量上的不足，使其在实时目标检测领域的表现超越了YOLO系列模型。

2025年目标检测技术取得显著突破，RF-DETR、YOLOv12等新型模型展现出卓越性能。RF-DETR采用DINOv2骨干网络，在COCO数据集上实现54.7%mAP且仅4.52ms延迟，同时在领域适应性测试中表现优异。YOLOv12引入注意力机制和优化结构，在精度与速度间取得平衡。零样本模型YOLO-World和GroundingDINO展现出灵活检测能力。文章通过五大标准评估模型性能，并对

关于Demo：尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo：https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World ，但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好，近期Ultralytics（YOLOv8）也新增了对YOLO-World的支持，我们不如直接体验一把。

对于像 YOLO 这样的模型，使用带有标注图像数据集进行训练有时可能会有点令人望而却步。如果你需要处理自定义数据，并围绕其定义标注，那可能会有些耗时。但我找到了完美的解决方案——Grounding DINO！这种方法的突破之处在于，它将基于 Transformer 的检测器 DINO 与基础预训练相结合，可以从有限的人类输入中检测到任意对象。这篇简易指南向你解释了如何有效地将你的自定义数据集格式化