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为了方便后面计算,也为了计数方便,我先定义了一个产品类型的结构体myproduct,里面包含外接Rect,质心cx,xy,还有对应索引index. 为了去除重复,每次计算每个轮廓的位置,再根据当前帧里面的所有产品坐标与上一帧图像中产品里面的坐标进行对比,如果有两个产品在上下两帧中偏移的距离很小,那么我们可以认为它是同一件产品,否则就是新出现的产品,就需要放入我们的product容器里面,这其实在实
技术细节上,Qwen-VL是以Qwen-7B为基座语言模型,在模型架构上引入了视觉编码器ViT,并通过位置感知的视觉语言适配器连接二者,使得模型支持视觉信号输入。具体来说,Qwen-VL是基于通义千问-7B打造的多模态大模型,支持图像、文本、检测框等多种输入,并且在文本之外,也支持检测框的输出。使用对话交互数据进行提示调优,得到最终的带交互能力的Qwen-VL-Chat模型。举个🌰,我们输入一张
最重要的是,开启了op_global_planner的节点,全局规划算法,里面涉及了一些参数,可以调整,比如enableReplan,代表到达终点后是否自动再次规划,一般如果到达终点想停了,就设置为false。该launch文件的关键是打开astar_avoid和pure_pursuit,一个停障的节点,一个是控制车运动的节点,twist_filter也是必须要开启的,作用是用于限定x轴线速度和z
这篇很短啊 也是搬来的哦 只为自己学习哦整体上在正负样本分配中,yolov7的策略算是yolov5和YOLOX的结合。因此本文先从yolov5和YOLOX正负样本分配策略分析入手,后引入到YOLOv7的解析中。整体上在正负样本分配中,yolov7的策略算是。首先大概回顾一下yolov5和YOLOX正负样本分配。由于笔者能力有限,文章中可能出现一些错误,欢迎大家指出。whaosoft aiot ht
总之,通过对梯度反向传播过程中产生的Gradient Timestamp和Gradient Source的分析,可以清楚地解释现有的流行网络架构以及提出的PRN所学习的信息和参数的利用效率。在ResNet中,不同的层共享相同Timestamp和相同Gradient Source的许多梯度,DenseNet将相同Timestamp但不同Source的梯度信息传递给相应的层。这部分清楚地解释了为什么基
YOLO系列算法以其强悍的性能在图像领域大放异彩。本文利用YOLOV5实现了一个有趣的功能,对手势进行训练识别,并识别显示出对应的emoji。本文给出了详细教程和完整实践代码,感兴趣的同学可以跟着动起手来复现。本文利用YOLOV5对手势进行训练识别,并识别显示出对应的emoji,如同下图:本文整体思路如下。
本文在 ImageNet-21K 上训练了从 Small 级别到 Large 级别的视觉 Transformer,证明了 ReLU-attention 可以在缩放性上接近或者匹配 Softmax-attention 的性能。作者研究了 gate 的存在是否消除了序列长度缩放的需要。本文在 ImageNet-21K 上训练了从 Small 级别到 Large 级别的视觉 Transformer,证明
因此,为了将Transformer模型应用于图像,先前的工作通常采用以下方法:要么按扫描线顺序将图像分割成补丁,并将其视为一个序列,要么使用预训练的图像tokenizer,例如VQVAE或VQGAN ,将图像特征聚类成一格一格的离散token,然后再按扫描线顺序将这些token转换成序列。随着Transformer的推出,其容量变得高得多,因此研究人员重新审视了自监督预训练,并发现了基于Trans
零一万物技术团队同时也验证了可以基于 Yi 语言模型强大的语言理解和生成能力,用其他多模态训练方法比如 BLIP、Flamingo、EVA 等快速训练出能够进行高效图像理解和流畅图文对话的多模态图文模型。Yi-34B-Chat 和 Yi-6B-Chat 大规模语言模型的引入为 Yi-VL 提供了强大的语言理解和生成能力。可以看到,基于 Yi 语言模型的强大文本理解能力,只需对图片进行对齐,就可以得
在难以用语言简单概括的复杂场景下,这种差异尤为突出。ViLa 全称是 Robotic Vision-Language Planning,它利用 GPT-4V 在视觉和语言两个模态上做联合推理的能力,把抽象的语言指令分解为一系列可执行的步骤。然而,得益于对视觉和语言的联合推理,ViLa 对于物体在特定场景中的属性有深入的理解。作者团队通过大量实验证明了 ViLa 的优势:1. ViLa 能深刻理解视