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深度学习（7）之图像抠图 Image Matting算法调研

目标检测模型综述：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD前言之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到...

LSD快速直线检测算法是由Rafael Grompone、Jeremie Jackbowicz、Jean-Michel Morel于2010年发表在PAMI上的文献《LSD:a Line Segment Dectctor》中提出的，该算法时间复杂度较霍夫变换低。LSD算法通过对图像局部分析，得出直线的像素点集，再通过假设参数进行验证求解，将像素点集合与误差控制集合合并，进而自适应控制误检的数量。

在Visual Studio 2019的C/C++项目属性页中，常规（General）选项卡下的“附加包含目录”（Additional Include Directories）是用于指定额外的头文件包含目录的设置。在项目属性中，将库文件输出目录（通常是“lib”目录）添加到链接器的附加库目录中，是确保在链接过程中能够正确找到库文件的常见做法。// 在GPU上分配内存并将矩阵传输到GPU。// 初始

【CVPR2024】Efficient LoFTR: 高效的 LoFTR：具有类似稀疏的速度的半密集局部特征匹配

在生成目标候选框阶段，排名top-k的左上角和右下角角点被从heatmaps中选择出来，然后，计算一对角点间的嵌入向量的距离，如果距离小于预设的阈值，就认为这两个点属于同一个物体，就会根据这两个角点生成一个bounding box，同时，根据两个角点的得分计算一个平均分数作为该bounding box的得分。然后在预测的时候，如果top-left的corner和bottom-right的corne

【CVPR2021】LoFTR：基于Transformers的无探测器的局部特征匹配方法

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