一文读懂计算机视觉4大任务：分类任务、检测任务、目标分割任务、关键点检测任务
引言 在人工智能的浪潮中，计算机视觉领域正迅速发展，它赋予机器“看”的能力，让机器能够理解和解析视觉信息。今天，我们就来深入探讨计算机视觉中的四大核心任务：分类任务、目标检测任务、目标分割任务和关键点检测任务。 分类...
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
对于VIT来说，Transformers虽然功能强大，但通常需要大量的计算资源，特别是对于高分辨率图像。Vision Mamba旨在通过提供更有效的替代方案来解决这个问题。 Vision Mamba vs Transformers 这篇论文主要由华中科技大学、地平线机器人、北京人工智能研究院的研究人员贡献，深入研究了Mamba 是如何处理视觉任务的。Mamba的效率来自于它的双向状态空间...
计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析
本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。一、引言计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史....
详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，卷积层是CNN的核心组成部分之一，具有重要的作用。本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。 1. 卷积层原理 1.1 基本思想 卷积层是CNN中非常重要的一种层级结构，其基本思想是通过卷积操...
计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析
本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、引言计算机视觉....
【计算机视觉】如何利用 CLIP 做简单的人脸任务？（含源代码）
一、数据集介绍 CELEBA 数据集（CelebFaces Attributes Dataset）是一个大规模的人脸图像数据集，旨在用于训练和评估人脸相关的计算机视觉模型。该数据集由众多名人的脸部图像组成，提供了丰富的人脸属性标注信息。 以下是 CELEBA 数据集的一些详细信息： 规模：CELEBA 数据集包含超过 20 万张名人的脸部图像样本。图像内容：数据集中的图像涵盖了各种不同种族...
【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
一、导读 目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。 诸如Faster R-CNN、Mask R-CNN等经典方法虽然非常有效，但由于其固有的固定大小输出空间...
【计算机视觉】OFA：通过一个简单的seq2seq的学习框架来统一架构、任务和模态
一、导读 OFA支持的各种任务的示例： 在这项工作中，我们追求多模态预训练的统一范式，以打破复杂任务/特定模态定制的框架。 我们提出OFA，一个支持任务全面性的任务不可知论和模态不可知论框架。 OFA在一个简单的序列到序列学习框架中统一了一系列不同的跨模式和单模式任务，包括图像生成、视觉基础、图像字幕、图像分类、语言建模等。OFA在预训练和调优阶段都遵循基于指令的学习（instruc...
计算机视觉概述：视觉任务+场景领域+发展历程+典型任务
一、什么是计算机视觉定义：计算机视觉（Computer vision）是⼀⻔研究如何使机器“看”的科学，更 进⼀步的说，就是指⽤摄影机和计算机代替⼈眼对⽬标进⾏识别、跟踪和测量 等，⽤计算机处理成为更适合⼈眼观察或传送给仪器检测的图像。比如下图，做到的不仅仅是检测到图像前景中有四个⼈、⼀条街道和⼏辆⻋。除了这些基本信息，⼈类还能够看出图像前景中的⼈正在⾛路，其中⼀⼈⾚脚，我们甚⾄知道他们是谁。我....
一文尽览 | 计算机视觉中的鱼眼相机模型及环视感知任务汇总！（下）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）全景相机系统1.可视化与系统排列在SVC系统中使用鱼眼摄像机的主要动机是覆盖整个360◦ 车辆周围的近场区域。这是通过四个鱼眼摄像头实现的，其水平视场（hFOV）约为190◦ 垂直视场（vFOV）约为150◦。鱼眼相机具有非常大的角....
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