3、计算机视觉模型架构、技术及PyTorch入门

最新推荐文章于 2025-12-15 11:30:43 发布
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分类专栏： PyTorch视觉实战精讲 文章标签： 计算机视觉 卷积神经网络 VGG
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计算机视觉模型架构、技术及PyTorch入门

1. 经典卷积神经网络架构
  • VGG架构
    • 结构 ：VGG架构图包含conv 1 - conv 5卷积块，每个卷积块使用ReLU激活函数，随后是最大池化层，最后连接FC 6、FC 7和FC 8全连接网络。
    • 优势与问题 ：它开创了深度网络应用的先河，但提出时未使用批量归一化，存在内部协变量偏移和梯度中途消失问题。采用3x3和1x1卷积组合，堆叠三个3x3卷积在参数上优于一个7x7卷积（3x3卷积参数为27C²，7x7卷积参数为49C²），且三个3x3卷积的感受野与一个7x7卷积相同，同时具有更多自适应功能。
    • 1x1卷积作用 ：作为特征图特征的混合器，起到z轴降维作用，可作为跨通道池化，虽可增加通道数但实际较少使用，因其能轻松总结特征图内容。VGG是对传统CNN架构的重大改进，是2015年的先进算法。
  • ResNet架构
    • 背景与优势 ：是用于图像下游任务的先进架构，凭借残差学习框架赢得2015年ILSVRC竞赛，也是YOLO和Faster R - CNN等目标检测算法的骨干网络。
    • 残差结构 ：基本结构是将上一层输出X同时传递给残差函数f(x)和恒等函数，最终结果为f(x) + x。该结构旨在解决深度网络准确率下降
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14、计算机视觉中的目标检测架构：SSD 与 YOLO 详解
flink9streamer的博客
08-27 98
本文详细解析了计算机视觉中两种流行的目标检测架构——Single Shot Multibox Detector (SSD) 和 You Only Look Once (YOLO)，涵盖其核心原理、架构特点、代码实现以及性能对比。通过代码示例展示了如何使用OpenCV DNN模块加载预训练模型并进行目标检测，帮助读者更好地理解和应用这些高效的目标检测方法。文章还总结了SSD与YOLO的优缺点，并展望了未来目标检测技术的发展方向。
计算机视觉的下一站：通用视觉模型（GVM）？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-09 6万+
计算机视觉的下一站：通用视觉模型（GVM）？​ 人工智能，计算机视觉，大模型，AI，通用视觉模型是一种旨在能够处理多种不同视觉任务以及多种视觉模态输入的模型架构。与传统的计算机视觉模型不同，传统模型通常针对单一的视觉任务（如仅进行图像分类或者仅进行目标检测）设计，并且往往只适用于特定类型的输入数据（如仅处理 2D 图像）。而通用视觉模型则期望打破这些限制，通过一个统一的模型框架，能够对图像、视频、点云等多种视觉数据进行处理，同时还能完成分类、检测、分割、目标跟踪、图像生成、视频理解等一系列不同的视觉任务。
计算机视觉：单阶段目标检测模型YOLO-V3
紫芝的博客
08-22 4475
与R-CNN系列算法不同，YOLO-V3使用单个网络结构，在产生候选区域的同时即可预测出物体类别和位置，不需要分成两阶段来完成检测任务。另外，YOLO-V3算法产生的预测框数目比Faster R-CNN少很多。Faster R-CNN中每个真实框可能对应多个标签为正的候选区域，而YOLO-V3里面每个真实框只对应一个正的候选区域。这些特性使得YOLO-V3算法具有更快的速度，能到达实时响应的水平。
10 大深度学习架构：计算机视觉优秀从业者必备（附代码实现）
荪荪的博客
08-11 2759
近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章，总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构，并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 时刻跟上深度学
【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理...
weixin_34006468的博客
01-24 2610
本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。 图像分类(image classification) 给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。 (1) 图像分类常用数据集 以下是几种常用分类数据集，难度依次递增。http://rodrigob.g...
PyTorch深度学习与计算机视觉实践
weixin_43178406的博客
07-30 8万+
本文主要介绍了PyTorch深度学习与计算机视觉实践，希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 3. 购买链接
PyTorch入门到实战自然语言处理及计算机视觉01为什么选择Pytorch
编辑编辑器
03-18 6858
为什么选择学习Pytorch 活跃度：资源完善，开发者活跃形成了生态圈 入门上手快。使用动态图架构，运行速度快 代码简洁优雅框架的优雅，易于理解和调试 需要的基础 线性代数 优化理论 机器学习 深度学习 学习工程中遇到的问题 深度学习的框架如何选择 开源代码如何阅读和修改 如何理清思路，着手解决实际问题 学术方向选择困难，如何开始 课程中引导解决这些问题 实操+工程+学术 课程目标 Pytorch框架基础概念介绍 Pytorch核心操作和API 搭建网络结构解决
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
计算机视觉模型可解释性：Grad-CAM与Attention可视化
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本书深入讲解使用PyTorch构建生产级计算机视觉模型的核心技术。涵盖图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、异常检测等关键任务，结合项目实践与代码实现，帮助读者从入门到精通。通过ResNet、YOLO、Mask R-CNN等...
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对于研究人员和开发者而言，PyTorch能够加速计算机视觉模型的开发与训练过程。 在计算机视觉领域中，图像分类和目标检测是两个基础且重要的任务。图像分类旨在将图像分配给特定的类别，例如将一张猫的图片识别为...
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ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《PyTorch语音识别实战》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。
roi生成 二值图
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YOLO12-ADown改进算法：两轮车辆行驶环境中的多目标检测与识别_1
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本文提出了一种改进的YOLO12-ADown算法，用于两轮车辆行驶环境中的多目标检测与识别。该算法通过创新的ADown模块实现自适应下采样，采用多尺度特征融合策略处理不同尺寸目标，并优化损失函数设计提升检测精度。实验结果表明，YOLO12-ADown在保持较高检测速度的同时，mAP达到89.7%，优于现有算法，特别在处理小目标和遮挡目标时表现突出。该算法可应用于智能交通管理、自动驾驶等领域，具有较好的实用价值。
halcon求图像灰度最大值和最小值——min_max_gray
qq_34059233的博客
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我们在图像处理中有时候需要求图像的最小灰度和最大灰度，本文就来介绍如何实现
【YOLOv8-Ultralytics】 【目标检测】【v8.3.235版本】 模型专用预测器代码predict.py解析
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AI大模型时代，计算机视觉课程如何™教”与“学”？
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摘要 在AI大模型时代背景下，职业本科计算机视觉课程面临教学重构的挑战。职业本科学生具有鲜明的实践导向和就业需求，而行业对人才要求呈现高端化趋势：2025年计算机视觉算法工程师岗位减少50%，但高端岗位需求激增，硕士学历需求达56.8%。课程定位应为培养"理论+大模型技术+工程实践"的复合型人才。 理论教学需重构传统框架，融入多模态大模型(GPT-4V)、基础模型(SAM)、视觉Transformer(ViT)和跨模态技术(CLIP)等前沿内容，采用模块化递进设计：从基础理论到核心技术，
ROD-MLLM：迈向多模态大语言模型中更可靠的目标检测
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多模态大语言模型（MLLMs）已展现出强大的语言理解和生成能力，在指代（referring）和定位（grounding）等视觉任务上表现卓越。然而，由于任务类型限制和数据集稀缺，现有的 MLLMs 仅能定位图像中存在的目标，无法有效拒绝不存在的目标，导致预测结果不可靠。本文提出了 ROD-MLLM，一种用于可靠目标检测的新型 MLLM，支持自由形式的语言描述。我们提出了一种基于查询的定位机制来提取低层次目标特征。
PyTorch计算机视觉开发从入门到实战
《Pytorch框架CV开发-从入门到实战》是一门系统性讲解如何使用PyTorch进行计算机视觉（Computer Vision, CV）项目开发的综合性课程，涵盖理论基础、代码实践、数据集应用以及完整项目的实现。该课程通过视频教学、...
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