42、成像与计算机视觉资源及扩展SDM指标解析

最新推荐文章于 2025-12-08 20:51:10 发布
最新推荐文章于 2025-12-08 20:51:10 发布
阅读量24 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 解构视觉的数学艺术 文章标签： 成像 计算机视觉 学术资源
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jj890/article/details/155006772

成像与计算机视觉资源及扩展SDM指标解析

1. 成像与计算机视觉资源概述

在成像与计算机视觉领域，有丰富的资源可供参考。其中包括专业的学术期刊、重要的学术会议以及实用的在线资源。

1.1 学术期刊

期刊缩写 期刊全称
CVGIP Graphical Models /graphical Models and Image Processing /computer Vision, Graphics, and Image Processing
CVIU Computer Vision and Image Understanding
IJCV International Journal of Computer Vision
IVC Image and Vision Computing
JMIV Journal of Mathematical Imaging and Vision
MVA Machine Vision and Applications
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
41、成像与计算机视觉资源及扩展SDM指标解析
oo7890的博客
11-16 18
本文介绍了成像与计算机视觉领域的核心资源，包括重要期刊、会议及在线工具，并深入解析了扩展空间依赖矩阵（SDM）在图像纹理分析中的应用。结合C++代码实现，详细阐述了SDM指标的计算流程与关键函数作用。同时，文章综述了纹理分析、特征检测与图像分割等方向的代表性研究成果，并展示了其在医学成像、机器人视觉和智能安防中的实际应用，最后展望了该领域的未来发展趋势。
43、计算机视觉指标：全面解析与实践应用
jj890的博客
11-19 19
本文全面解析了计算机视觉中的关键指标与技术，涵盖从图像捕获、预处理到特征提取与描述的完整流程。深入探讨了图像传感器技术、计算成像方法、3D深度感知、图像增强与滤波、全局与局部特征分析，以及特征描述符的分类与评估。同时介绍了兴趣点检测器、鲁棒性度量、地面真值数据构建及视觉流水线的优化策略，为计算机视觉系统的实践应用提供了系统性指导。
《计算机视觉》9-16章 (硕士)
Edward2022的博客
11-23 1534
计算机视觉 9-16章 (硕士)
《计算机视觉度量深入解析》目录—导读
weixin_34297704的博客
05-02 468
版权计算机视觉度量深入解析•　著　　　　[美]Scott Krig　 译　　　　刘 波 靳小波 于俊伟 　 责任编辑　王峰松 •　人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号 　 邮编　100164 　电子邮件　315@ptpress.com.cn 　 网址　http://www.ptpress.com.cn •　读者服务热线：(010)...
PinwheelConv论文解析：AAAI 2025顶会｜PConv风车状卷积用于红外小目标检测，Pinwheel-shaped Convolution and Scale-based Dynamic
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
01-31 2893
PinwheelConv论文解析：AAAI 2025顶会｜PConv风车状卷积用于红外小目标检测，Pinwheel-shaped Convolution and Scale-based Dynamic
行人重识别综述
David Lee的博客
05-25 2788
ReID综述
51c视觉~合集28
whaosoft~aiotの开发板商城
09-18 3016
参数量减少40倍，推理速度提高6倍！结合变形卷积的网络如何克服SSM的内存问题？这篇文章介绍了一种名为UV-Mamba的新型神经网络模型，该模型结合了变形卷积和状态空间模型，用于高分辨率遥感图像中精确检测城市村庄边界。I Introduction城市村庄，作为城市化过程中的历史遗留物，由于其低层建筑和密集的建筑物，不理想的环保条件，以及过时的市政基础设施，在城市建设与经营管理中带来了较大的挑战。城市村庄的问题不仅关系到城市的形象美感和清洁，而且直接影响着居民的生活方式，公共安全和社会稳定 。传统收集城市村庄
10、空间数据管理：从特征到获取的全面解析
jwt8token的博客
08-14 58
本文全面解析了空间数据管理（SDM）的核心内容，包括空间数据的定义、特征、多样性、融合方法、无缝组织以及获取技术。同时探讨了空间数据在地理信息系统（GIS）中的广泛应用，并分析了其未来发展趋势，如智能化、大数据、多源数据融合及与虚拟现实的结合。文章旨在为读者提供空间数据管理相关技术的深入理解，并为实际应用提供参考和启示。
28、多通道人脸呈现攻击检测技术解析
vscode6remote的博客
09-19 36
本文介绍了一种基于多通道信息的人脸呈现攻击检测（PAD）方法，针对传统可见光谱方法在应对3D面具等高级攻击时性能下降的问题，提出结合RGB、热成像、近红外和深度通道的多模态检测框架。通过MTCNN与SDM实现人脸检测与对齐，采用预训练LightCNN模型扩展为四通道网络，并引入单类对比损失（OCCL）作为辅助损失函数，以增强对未知攻击的鲁棒性。训练完成后，利用固定特征提取器输出的嵌入表示，构建单类高斯混合模型（GMM）进行真实人脸分布建模，从而实现对已知和未知攻击的有效检测。实验表明，该方法在提升PAD系统
成像与计算机视觉资源及扩展SDM指标解析
# 成像与计算机视觉资源及扩展SDM指标解析 ## 1. 成像与计算机视觉资源概述 在成像和计算机视觉领域，有丰富的资源可供研究和学习。以下是一些重要的资源分类介绍： ### 1.1 期刊资源 | 期刊缩写 | 期刊全称 | | -...
计算机视觉资源与扩展SDM指标解析
# 计算机视觉资源与扩展SDM指标解析 ## 1. 计算机视觉期刊与会议资源 在计算机视觉领域，有许多重要的期刊和会议，它们是学术交流和研究成果分享的重要平台。 ### 1.1 期刊资源 | 期刊缩写 | 期刊全称 | | --- | -...
GAN 在图像增强中的双刃剑：画质提升 vs 伪影生成
最新发布
dream_it_come_in的博客
12-08 613
GAN 为图像增强带来了 “画质飞跃” 的可能，但其伪影生成的风险也让技术落地充满挑战。这把 “双刃剑” 的核心用法，不是追求 “极致的生成能力”，而是通过 “合理设计网络、优化训练策略、强化约束逻辑”，让生成器既 “敢生成”（还原真实细节）又 “不妄为”（不产生虚假伪影）。随着技术的不断演进，GAN 在图像增强中的 “可控性” 将持续提升 —— 学术界的持续研究（如损失函数优化、网络结构创新）与工业界的工程化实践（如数据扩充、后处理优化），正在不断缩小 “理想效果” 与 “落地应用” 之间的差距。
BEVDet：鸟瞰图视角下的高性能多相机 3D 目标检测
m0_65010824的博客
12-03 946
本文是对论文《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》的深度解读。在自动驾驶感知领域，3D 目标检测需兼顾精度与效率，且需统一 3D 检测与 BEV 语义分割范式，这是关键挑战。PhiGent Robotics 团队提出的 BEVDet 范式，以 BEV 视角实现多相机 3D 检测，通过模块化设计复用组件，优化双空间数据增强与 Scale-NMS 策略，在 nuScenes 数据集上表现优异，为自动
计算机视觉：从感知到生成的产业变革与未来展望
CS实验室
12-07 666
计算机视觉产业正经历深刻变革，从传统识别向3D感知、多模态融合和边缘计算转型。市场分化明显：安防、工业质检等存量市场竞争激烈；自动驾驶、机器人等高价值领域技术门槛与薪资双高；AIGC、元宇宙等前沿市场充满机遇。技术层面，3D视觉、多模态大模型和端侧智能成为核心方向。就业市场两极分化：高端人才年薪百万仍供不应求，中低端人才面临巨大压力。医疗和工业领域应用成效显著，未来将向基层下沉。行业已进入"全栈时代"，要求人才具备算法研发、工程部署和业务理解等综合能力。
数字图像处理总结 Day 3 —— 图像增强与运算
2401_87687835的博客
12-03 834
4-邻域（N₄(p)）：像素 p 的上、下、左、右4个像素。对角邻域（N_D(p)）：像素 p 的4个对角像素。8-邻域（N₈(p)），即周围的8个像素。如下图所示：若两个像素在空间上相邻，那么它们按照对应的规则可以达成邻接。4-邻接：基于4-邻域的邻接。8-邻接：基于8-邻域的邻接。m-邻接（混合邻接）：为了解决8-邻接可能引起的歧义（如对角连接穿过缝隙）而定义。如果 q 在 p 的4-邻域内，或者 q 在 p 的对角邻域内且两者的4-邻域没有交集，则 p 和 q 是 m-邻接的。
二值化——将具有丰富灰度或彩色信息的图像，转换为仅由两种像素值（通常是0和1，或0和255） 组成的图像，即黑白图像
xixixi7777的博客
12-05 667
二值化是。
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
hiliang521的博客
12-07 624
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
xulibo5828的博客
12-04 1031
imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
hiliang521的博客
12-07 700
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值