[Starford University] Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

最新推荐文章于 2025-05-10 20:52:53 发布
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文章标签： 计算机视觉
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Introduction

dark matter of the Internet in analogy with dark matter in physics

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dynamic coattention networks for question answer ,动态attention 对于问答的解释以及代码
chenmingwei000的博客
12-10 1919
本文章主要是利用的是斯坦福的SQuAD的问答数据进行的实验，曾经获取高分，本次阐释论文两个核心思想，并且编写代码在第二数据集的结果进行尝试。                 首先通过以下论文概述： 图（1） 从上图可以看出，论文共有两部分构成，第一部分是caottention encoder ，主要是负责利用文档以及问题对文档进行语义理解表示；第二部分是dynamic pointer dec...
Individual Reading Assignment
anyao1449的博客
10-15 183
1.What exactly does 'agile' mean? 　　1)Agile software development does not means a invariable mode of progeramming, rather, it plays a directing and guiding role during programming. There is a bu...
java基础知识
gacmy的专栏
11-02 675
bin 文件夹里有 都是可执行文件 cmd执行java 因为将bin目录配置到环境变量path里面 binary 二进制 lib library 里面都是jar文件 java run environment jre jvm java virtual machine src = source 程序 完成特定任务 的指令 程序集合 数据指令集合。 进程在内存中运行。
2011-2-14
helen_PhDing的专栏
02-14 374
During the past week, Justin and I attend the international conference meeting, WSDM 2011(Web Search and Data Mining), which is very interesting. This is my first experience attending an international conferences. And too much feelings. It is not a very
重温Naive Bayes
weixin_30376323的博客
09-07 155
今天通过starford的机器学习课件，重温了下Naive Bayes算法，其中几个关键知识点记录如下： 1.Naive Bayes公式的推导过程 2.分类准确率的计算 （1）调和平均数(harmonic mean) 调和平均数用在计算相同距离但速度不同时，平均速度的计算；如一段路程，前半段时速60公里，后半段时速30公里〔两段距离相等〕，则其平均速度为两者的调和平均数时速40公...
计算机视觉——基于树莓派的YOLO11模型优化与实时目标检测、跟踪及计数的实践
知来者逆的博客
05-01 2589
YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。
# YOLOv3：深度学习中的目标检测利器
www_pp_的博客
05-10 793
在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，它涉及到识别图像或视频中的物体，并确定它们的位置。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法也在不断进步。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其速度快、易于实现而受到广泛关注。本文将深入探讨YOLOv3，这是YOLO系列中的一个重要版本，它在准确性和速度之间取得了很好的平衡。
【计算机视觉】OpenCV项目实战：基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
weixin_43988131的博客
05-10 558
OpenCV项目实战：基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
UniRepLknet助力YOLOv8：高效特征提取与目标检测性能优化
shrgegrb的博客
05-10 680
本文介绍了UniRepLknet特征提取网络及其在YOLOv8目标检测模型中的应用。UniRepLknet通过大核心卷积层设计，结合非扩张和扩张小核心层，显著扩大了感受野，增强了空间信息捕获能力，同时保持了计算效率。其核心组件LaRK块和Dilated Reparam Block通过重新参数化技术，优化了参数利用和模块化设计。实验表明，集成UniRepLknet的YOLOv8在COCO和VOC数据集上实现了mAP的提升和推理时间的优化。未来研究可探索UniRepLknet在其他视觉任务中的应用，并进一步优化
【计算机视觉】3DDFA_V2中表情与姿态解耦及多任务平衡机制深度解析
最新发布
weixin_43988131的博客
05-10 569
3DDFA_V2中表情与姿态解耦及多任务平衡机制深度解析
【计算机视觉】OpenCV实战项目：FunnyMirrors：基于OpenCV的实时哈哈镜效果实现技术解析
weixin_43988131的博客
05-10 434
FunnyMirrors：基于OpenCV的实时哈哈镜效果实现技术解析
【计算机视觉】目标检测：yoloV1~yoloV11项目论文及对比
weixin_43988131的博客
05-03 1186
目标检测：yolo系列项目论文地址 及详细对比
【深度学习】【目标检测】【Ultralytics-YOLO系列】YOLOV3核心文件detect.py解读
yangyu0515的博客
05-09 576
【深度学习】【目标检测】【Ultralytics-YOLO系列】YOLOV3核心文件detect.py解读
【计算机视觉】OpenCV实战项目：Deep Machine Learning Tutors：基于OpenCV的实时面部识别系统深度解析
weixin_43988131的博客
05-10 421
Deep Machine Learning Tutors：基于OpenCV的实时面部识别系统深度解析
ABAQUS三维CT重建插件CT2Model3D V2版本
weixin_45591526的博客
05-06 1020
CT2Model 3D V2.0插件采用Python 3.10研发，适配2024及以上版本的Abaqus软件，具备在Abaqus平台中基于CT断层扫描图像的三维重建功能，插件支持批量导入tif、tiff、png、jpg等格式的图像文件，推动了数字化建模技术与有限元仿真的融合。该插件通过集成化的图像处理流程，能够自动完成从CT图像导入、三维结构重构到有限元网格生成的全过程，显著提升了建模效率与操作便捷性。插件内置图像压缩算法，可通过调整参数兼顾模型精度与单元数量，使模型三维重建有限元模拟具备可行性。
【计算机视觉】Car-Plate-Detection-OpenCV-TesseractOCR：车牌检测与识别
weixin_43988131的博客
05-09 637
Car-Plate-Detection-OpenCV-TesseractOCR：车牌检测与识别技术深度解析
【计算机视觉】OpenCV实战项目: opencv-text-deskew：实时文本图像校正
weixin_43988131的博客
05-09 727
OpenCV实战项目: opencv-text-deskew：基于OpenCV的实时文本图像校正
计算机视觉与深度学习 ｜ 激光雷达 vs. RTK+摄像头：谁是智能割草机器人的最优选择？
尘世冰封的专栏
05-10 87
激光雷达与RTK+摄像头是智能割草机器人领域两种主流技术路线，各有其适用场景与优劣势。
YOLOv11改进：利用RT-DETR主干网络PPHGNetV2助力轻量化目标检测
weixin_39818775的博客
05-03 1210
目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、视频监控、医疗影像分析等领域有着广泛应用。YOLO(You Only Look Once)系列作为实时目标检测的代表性算法，以其高效性和准确性著称。YOLOv11作为该系列的最新演进版本，在保持实时性的同时进一步提升了检测精度。本文提出将RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)的主干网络PPHGNetV2引入YOLOv11，旨在实现模型轻量化的同时提升检测性能。
计算机视觉】OpenCV项目实战：eye_mouse_movement：基于opencv实战眼睛控制鼠标
weixin_43988131的博客
05-09 472
基于opencv实战眼睛控制鼠标
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