题目：FSVLM: A Vision-Language Model for Remote Sensing Farmland Segmentation期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/10851315年份：2025单位：中南大学。

近日， CVPR 2025（IEEE/CVF Conferenceon on Computer Vision and Pattern Recognition）论文录用结果揭晓，本次大会共2878篇被录用，录用率为22.1%。CVPR是计算机视觉领域的顶级国际会议，CCF A类会议，每年举办一次。CVPR 2025将于6月11日-15日，在美国田纳西州纳什维尔音乐城市中心召开。今年，

在传统方法里，训练视频分割模型是一项耗时且成本高昂的任务。这在很大程度上是由于端到端视频分割模型需要密集注释的视频数据，这意味着需要为每一帧进行分割掩码。虽然这并没有证明对特定的视频分割任务具有抑制作用，但这意味着需要对每个所需的任务进行等效的努力。换句话说，花费在密集注释视频对象分割数据集上的时间不会转化为视频全景分割任务，这需要其自己的注释。去耦合视频分割通过将视频分割分为两个步骤来翻转脚本，

1️⃣ 算法一头雾水：论文里的CNN、Transformer根本看不懂，代码复现全靠“玄学调参”…🔥 工业级项目实战：从图像分类到目标检测，完整流程跑通，直接移植到你的课题！2️⃣ 代码地狱模式：GitHub下载的模型一堆报错，环境配置能卡你一周！🔥 自动化实验管理：训练曲线、超参数对比可视化，审稿人爱的严谨性轻松拿捏！4️⃣ 实验一团乱麻：结果不可复现，审稿人一句“缺乏对比实验”直接破防…▸

在当今自动化和技术进步的时代，计算机视觉作为一项关键工具脱颖而出，在物体计数和分类任务中提供了卓越的功能。无论是在制造、仓储、零售，还是在交通监控等日常应用中，计算机视觉系统都彻底改变了我们感知、分析和与周围物理世界互动的方式。物体计数和分类是各行各业根据物品数量和特征进行组织和管理的过程。它涉及系统地计算一组物品的数量，并根据特定标准或属性对它们进行排列。此过程对于库存管理、质量控制和优化生产流

卷积神经网络（CNN）是AI界的“视觉拆解大师”——用数学的局部感知和参数共享，模拟人脑对视觉信号的层次化处理。。这种“局部感知-全局推理”的架构，让CNN在图像中既见树木又见森林，成为计算机视觉的基石模型。

用于数据增强、风格迁移、无监督/自监督学习。已在多个任务中与监督方法性能相当，但仍需标准化评测以全面比较不同方法效果。使用支持集（含k张已标注图像）指导模型对查询图像进行新类别分割。采用任务驱动训练（episodic training），训练与测试类别互不重叠。随着生成式AI、少样本学习、基础模型与通用模型等方向的不断演进，医学图像分割正逐步向着高精度、低依赖、高泛化的目标迈进。未来，需要在标准化

搞计算机视觉的小伙伴们肯定听说过OpenCV这个神器。它是个开源的计算机视觉库，用Python玩起来超级方便。今天我就给大家分享几个用OpenCV做图像识别的小技巧，保证让你的识别准确率蹭蹭往上涨！

通俗易懂，完全可以自学，7天带你构建神经网络，解决pytorch框架问题！PyTorch 的语法与 NumPy 高度兼容，且天然支持 Python 生态工具（如 Jupyter Notebook），降低学习门槛。PyTorch的应用场景是深度学习领域，包括计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等多个方面。传统框架（如 TensorFlow）使用静态计算图，需预先定义完整模型结构，调试困难。PyTor

机器学习算法是 AI 系统执行任务的规则或流程，通过对数据的分析学习，自动挖掘规律和模式，用于预测、分类、聚类等任务，实现智能化数据分析处理。依据输入数据（标记或未标记），对数据模式评估，用于预测或分类。比如判断邮件是否为垃圾邮件（分类），预测股票价格（预测）。评估模型预测结果。与已知示例对比，衡量模型准确性，如计算预测值和真实值的差值。若模型与训练数据拟合欠佳，调整权重缩小已知样本与模型估计的差