CV第六次打卡

最新推荐文章于 2025-12-07 20:32:27 发布
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pytorch学习第三次打卡
qq_43872663的博客
02-25 579
Pytorch学习第三次打卡 目录 文章目录Pytorch学习第三次打卡目录批量归一化对输入的标准化（浅层模型）批量归一化（深度模型）代码实现残差网络残差块（Residual Block）ResNet模型稠密连接网络主要构建模块目标检测基础锚框风格迁移GAN 批量归一化 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布...
第四次打卡 建模调参
lianqi1020的博客
04-01 164
建模调参
DataWhale 深度学习 第三次打卡
H_opeful的博客
02-23 1281
第三次打卡学习笔记
Datawhale 第二次打卡
qq_45820344的博客
01-17 203
Datawhale 第二次打卡 开源： Datawhale开源内容 主题： 对论文作者统计 统计出所有论文作者出现频率Top10的姓名。 重点： 数据统计 统计所有作者姓名出现频率的Top10 统计所有作者姓氏的出现频率的Top10 统计所有作者姓的第一个字符的频率 # 选择类别为cs.CV下面的论文 data2 = data[data['categories'].apply(lambda x: 'cs.CV' in x)] # 拼接所有作者 all_authors = sum(data2['auth
第三次打卡
qq_44737078的博客
02-23 341
cv方向错题 1.关于非极大值抑制说法错误的是 A用于解决边界框预测时同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框的问题 B预测边界框按置信度轮流作为基准。 C将所有与基准预测边界框的交并比大于某阈值的非基准预测边界框移除 D将所有与基准预测边界框的交并比小于某阈值的非基准预测边界框移除 正确答案：将所有与基准预测边界框的交并比小于某阈值的非基准预测边界框移除 保留效果最好的，不需要将所有进行移除 ...
《街景字符编码识别CV组队学习》第3次打卡
liculture的博客
05-26 207
一、学习内容 字符识别模型 1.CNN基础与原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN实质上是协方差计算，并不是数学意义上的卷积运算。 每层通过卷积核对输入像素进行卷积运算。随着层数增加，图像持续逐渐减小，卷积核的感受野变大（即对应于原图上，能够影响输出值的区域变大）。 CNN包括卷积层、池化层（Maxpooling,AveragePooling）、ReLU（非线性激活层）、DropOut、全连接层等构成。 2.CNN的发展 从LeNet、AlexNet、VGG16
ai训练营打卡笔记第四次
m0_56547296的博客
02-07 184
2月6日，ai训练营第四次课，主讲人是还是王老师。在这次课程中老师主要讲的是目标检测个MMDetection，先讲了目标检测的几个应用场景以及目标检测和图像分类的区别，然后对目标检测的基础知识，两阶段目标检测算法，多尺度检测技术，到阶段目标检测算法，无锚框目标检测算法等进行详细的介绍，最后讲了mmdetction的环境搭建和代码库结构等，干货很多
DataWhale数据挖掘（二手车价格预测）第四次打卡
JerryZengZ的博客
04-01 305
建模调参 特征工程目标 1、了解常用的机器学习模型， 2、掌握机器学习模型的建模与调参流程 （主要通过模型的效果来调参） 线性回归模型 sample_feature=sample_feature.dropna().replace('-',0).reset_index(drop=True) sample_feature['notRepairedDamage']=sample_feature['not...
《街景字符编码识别CV组队学习》第4次打卡
liculture的博客
05-30 291
一、学习内容 模型训练与验证 1、在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证 首先需要构造验证集，本赛题已经将训练集和验证集分开。验证集的划分一般有3种方法。 a.留出法 一般地，可以取训练集的30%左右作为训练集，用于调整模型的超参数。 b.交叉验证法 将训练集划分成K份，将其中的K-1份作为训练集，剩余的1份作为验证集，循环K次训练 c.自助采样法 有放回的采样 2、保存最优权重，并读取权重 torch.save(model.state_dict(),‘model.pt’) torch.load(‘mod
精选资源
winform开发的人脸识别打卡系统.zip
12-10
【标题】"winform开发的人脸识别打卡系统.zip"揭示了这是一个...以上就是关于"winform开发的人脸识别打卡系统"的关键知识点，这个项目结合了计算机视觉、C#编程和数据库管理等多个领域，是学习和实践C#开发的优秀实例。
《昇思25天学习打卡营第10天|计算机视觉-FCN图像语义分割》
jc_56的博客
07-03 1139
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化：FCN模型使用卷积层来提取图像特征。与传统的CNN不同，FCN中的卷积层不使用池化层，以保持图像的空间分辨率。这使得网络能够学习到更精细的特征，有助于图像分割的精确性。
《昇思25天学习打卡营第12天|计算机视觉-SSD目标检测》
jc_56的博客
07-05 1091
SSD目标检测算法原理介绍和应用实例解析
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 六 课 语义分割
qq_53589322的博客
02-10 1452
OpenMMLab AI实战营第六课！语义分割是目标检测和图像分类的进阶工作，它在像素级别给图像内容做标注，把图片中不同的物体分割开。语义分割就是把一个图像上所有像素都把它归类进行分类，从宏观上来看就是抠图的效果。所以表面上来看，它是图像分割，但本质上是像素密度的图像分类。任务：将图像按照物体的类别分割成不同的区域等价于：对每个像素进行分类代码库： https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation。
昇思25天学习打卡营第20天|CV-ResNet50图像分类
wwt72的博客
07-25 1184
传统的 CNN 是将一系列的卷积层和池化层堆叠，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题，即 网络层数的加深并不能改善网络的训练/测试误差。ResNet网络提出了残差网络结构 (Residual Network) 来减轻退化问题，使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构（突破1000层）。研究表明ResNet网络层数越深，其训练误差和测试误差越小 (见ResNet 论文。
【OpenCV】Python图像处理之掩膜
棒棒的皮皮
12-03 906
OpenCV-Python中的掩膜（Mask）是一种二值图像（通常单通道，0或255像素值），用于限定图像处理区域。掩膜尺寸需与原图一致，非零区域表示有效处理范围。创建方式包括手动绘制、阈值分割和轮廓检测。典型应用包括：区域提取（bitwise_and）、局部滤波、图像合成、直方图计算和形态学操作。掩膜能精准控制处理范围，提升图像处理效率和准确性，是OpenCV中实现局部操作的核心工具。
OpenCV 第14课 图像处理之颜色识别（一）
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12-07 431
本文摘要介绍了两个关键技术：1.Lab色彩空间是一种基于人类视觉感知的颜色表示方法，包含亮度(L)和颜色对立维度(a,b)。它支持精确的颜色平衡调整，色差值△E的计算公式及不同△E范围对应的视觉差异。2.OpenCV的findContours函数用于轮廓检测，需输入二值图像，支持多种检索模式和轮廓近似方法，返回轮廓点集和层级关系。不同OpenCV版本的返回值处理方式有所差异。
OPENCV(python)--初学之路（十一）
WGK1005的博客
12-04 1097
本文介绍了模板匹配技术在图像处理中的应用。作者通过OpenCV的cv.matchTemplate()函数演示了6种匹配方法，并提供了完整的代码实现，包括单对象和多对象匹配案例。文章指出当前方法的局限性，建议后续使用YOLO等更先进的算法改进效果。作者还分享了个人学习规划的调整，建议读者定期复盘学习方向。最后以加缪的名句作结，鼓励读者在寒冬中保持学习热情。全文包含详细的技术讲解、完整代码示例和实用建议，适合计算机视觉初学者参考。
[免费]基于Python的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV实现）【论文+源码+SQL脚本】
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OpenCV(三十八)：什么是特征检测
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www_dong的博客
12-07 576
角点的本质角点 = 图像中梯度（方向变化）在两个方向上都很大且不同的点。边缘（edge）：像山脊，只在一个方向上变化明显角点（corner）：像山峰或拐角，在两个方向上都剧烈变化为什么角点重要？可重复性：不同角度、旋转、光照下仍能被检测到定位清晰：位置容易精确到像素级信息足够多：比边缘更有特征性目标跟踪（如 Lucas-Kanade 光流）SLAM、三维重建模板匹配图像拼接（全景图）特征匹配（如 Harris、Shi-Tomasi、FAST）
企业专用：指纹打卡软件提升考勤便捷性
5. 用户界面设计：描述中提到的“应用方便快捷”，说明该指纹打卡软件在用户界面设计上追求直观易用，这需要综合考虑交互设计、视觉设计以及用户体验。 6. 硬件交互：指纹打卡软件的运行需要与指纹识别器等硬件设备...
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