打瞌睡_的博客

给定RGB视频或图片，目标是分割出图像中的指定目标掩码。我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。首先使用目标检测方法GroundingDINO，输入想检测目标的文字提示，可以获得目标的anchor box。将上一步获得的box信息作为SAM的提示，分割出目标mask。具体效果如下（测试数据来自VolumeDeform数据集）：其中GroundingDINO根据的文字输入计算的box信息为：。项目实测下来单张图片的预测速度Gro

【代码】【小贪】Python实现传统2D/3D配准——SIFT/SURF/ BRISK/ORB/AKAZE/ICP。

对Kinect V2相机标定。

计算机视觉

Open3d从RGBD生成点云附相机模型

对比学习论文综述；CLIP改进论文综述；视频理解论文综述

OpenCV基本操作

文章目录1.图片基本处理2.图片和视频人脸检测3.训练数据和人脸识别2020年5月29日学习了b站人脸识别的简单教程，笔记记录于此1.图片基本处理import cv2 as cv# 读取图片，路径中不能有中文img = cv.imread('img.jpg')# 显示图片cv.imshow('BGR_img', img)# 修改图片尺寸resize_img = cv.resize(img, dsize=(210, 210))print('原来图片的尺寸', img.shape, '\