本文介绍如何使用OpenCV+MobileNetV2实现物种识别和个体比较。在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习...

引用插件后，导致程序包超出2M的限制的问题，是我们插件广大调用者，拿到插件后最常咨询的问题，插件由于识别引擎代码量较大，所以占用的空间确实偏大，但我们可以通过分...

如图所示，俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成，从卧到撑或者撑到卧，为一个动作，即计数加1；因此我们分别构建这两个姿态的识别规则，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可...

阅读到此，您已经对运动识别的抽帧、人体识别、骨骼图绘制、姿态识别检测环节有所了解了，接下了几章我们将以俯卧撑为例，带您了解一下如何适配一个运动，实现计时、计数。

在适配诸如跳绳、开合眺或动作交互类场景时，需要追踪某些关键点的变化趋势，插件的关键点跳跃追踪能力PointTracker可以追踪指定的关键点的x或y轴变化，趋势...

自从Vision Transformer（ViT）[12]问世以来，它由于其在建模长距离依赖方面的卓越能力而吸引了研究界的广泛关注。然而，作为ViT核心的自注意...

随着深度学习的快速发展，许多研究者们开始尝试利用深度神经网络解决多标签图像识别（Multi-label Image Recognition, MLR）任务，并已...

欧式距离是最常见的一种距离度量方式，欧氏距离（Euclidean Distance）也称欧几里得距离，指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的...

传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段

论文: CondenseNet V2: Sparse Feature Reactivation for Deep Networks

论文: Energy-based Out-of-distribution Detection

论文: LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling

论文: EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training

论文: Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image Classificat...

* **论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.09460**

论文: Is it Enough to Optimize CNN Architectures on ImageNet?

卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别任务的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件有效地提取图像特征，并实现对图像进行分类。

卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同...

（2）图像识别：支持向量机可以用于图像识别任务，如手写数字识别、人脸识别、物体检测等。通过对图像数据进行预处理，提取特征，然后使用支持向量机进行训练和预测，可以...