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仅仅一个树莓派就可以做的目标检测
操作系统
对象
视频
树莓派
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目标检测是各种应用中使用的强大工具，从安全系统到机器人技术。通过OpenCV和树莓派，您可以在小巧、经济实惠的平台上实现目标检测。在这篇文章中，我们将引导您通过在树莓派上使用OpenCV设置目标检测系统。
小白学视觉
2024-09-18
28
0
TPAMI 2024 | 逐点监督下的噪声标注建模
函数
模型
数据
网络
性能
在计算机视觉任务中，如人群计数和人体姿态估计，广泛采用了逐点监督。在实践中，点注释中的噪声可能会显著影响算法的性能和鲁棒性。在本文中，我们研究了逐点监督中注释噪声的影响，并为不同任务提出了一系列鲁棒的损失函数。特别是，点注释噪声包括空间位移噪声、遗漏点噪声和重复点噪声。空间位移噪声是最常见的一种，存在于人群计数、姿态估计、视觉跟踪等场景中，而遗漏点和重复点噪声通常出现在密集注释中，如人群计数。在本文中，我们首先通过将真实位置建模为随机变量，将注释点视为真实位置的噪声观测，来考虑位移噪声。中间表示（由点注释生成的平滑热图）的概率密度函数被推导出来，并使用负对数似然作为损失函数，以自然地模拟中间表示中的位移不确定性。遗漏和重复噪声进一步通过经验方式建模，假设噪声以高概率出现在高密度区域。我们将该方法应用于人群计数、人体姿态估计和视觉跟踪，为这些任务提出了鲁棒的损失函数，并在广泛使用的数据集上实现了优越的性能和鲁棒性。
小白学视觉
2024-09-18
20
0
为什么 Batch Normalization 那么有用？
优化
normalization
笔记
函数
网络
How Does Batch Normalization Help Optimization?
小白学视觉
2024-09-18
13
0
Python异常值的自动检测实战案例
python
模型
数据
算法
异常
异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测:
小白学视觉
2024-09-11
143
0
对比学习在学啥？
算法
对象
函数
论文
模型
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/634466306
小白学视觉
2024-09-10
87
0
卷积核的基本概况
卷积神经网络
函数
模型
性能
深度学习
在机器学习篇章中，我们简单介绍了卷积核，今天，我们借助知乎的一篇文章，梳理一下对卷积核一些基本情况。
小白学视觉
2024-09-10
105
0
语义分割中的 loss function 最全面汇总
function
函数
集合
论文
模型
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/101773544
小白学视觉
2024-09-10
70
0
重新聚焦Attention在微调大模型中的重要性
论文
模型
迁移
工作
继承
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/632301499
小白学视觉
2024-09-10
102
0
一文了解Numpy核心语法和代码梳理
语法
numpy
数组
索引
统计
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
小白学视觉
2024-09-10
97
0
TPAMI 2024 | 真是天才！浙江大学提出跨尺度、长距离注意力Transformer，胜任多项视觉任务！
设计
性能
工作
连接
模型
虽然不同尺度的特征在视觉输入中具有感知重要性，但现有的视觉Transformer尚未显式利用这些特征。为此，我们首先提出了一种跨尺度视觉Transformer，即CrossFormer。它引入了跨尺度嵌入层（CEL）和长短距离注意力（LSDA）。一方面，CEL将每个标记与不同尺度的多个补丁混合，为自注意力模块本身提供跨尺度特征。另一方面，LSDA将自注意力模块分为短距离和长距离部分，这不仅减少了计算负担，还保留了标记中的小尺度和大尺度特征。此外，通过对CrossFormer的实验，我们观察到影响视觉Transformer性能的另外两个问题，即自注意力图的扩展和幅度爆炸。因此，我们进一步提出了渐进组大小（PGS）范式和幅度冷却层（ACL）来分别缓解这两个问题。结合PGS和ACL的CrossFormer称为CrossFormer++。大量实验表明，CrossFormer++在图像分类、目标检测、实例分割和语义分割任务上均优于其他视觉Transformer。
小白学视觉
2024-08-30
201
0
机器学习模型的可解释性算法汇总！
数据
算法
机器学习
代理
模型
目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。
小白学视觉
2024-08-27
98
0
YOLO 的“数学”实现
模型
内核
数学
yolo
函数
YOLO（You Only Look Once）是一个标志性的目标检测模型，可以快速分类并定位图像中的多个对象。本文总结了YOLO模型中所有关键的数学操作。
小白学视觉
2024-07-29
92
0
“卷积”的形象理解
设计
数学
系统
函数
计算机
在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。
小白学视觉
2024-07-29
121
0
顶刊 IJCV | 时空鲁棒跟踪器：搭载空间-通道Transformer与抖动抑制机制
工作
事件
数据
性能
对象
Jiqing Zhang, Bo Dong, Yingkai Fu, Yuanchen Wang, Xiaopeng Wei, Baocai Yin, Xin Yang
小白学视觉
2024-07-29
114
0
为什么建议大家使用 Linux 开发？真的很很很优雅！
系统
linux
脚本
开发
软件
编者荐语 Linux 开发不算简单，要求同学们掌握的知识广且复杂，有一定难度。但是同学们只要静下心来，一步一步循序渐进的学习，一定可以掌握的，并且掌握后会越用越省心。 链接丨cnblogs.com/summertime-wu/p/11140052.html
小白学视觉
2024-07-17
124
0
理解如何处理计算机视觉和深度学习中的图像数据
测试
计算机视觉
模型
数据
深度学习
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。
小白学视觉
2024-07-17
101
0
双边监督网络在半监督医学图像分割中的应用
性能
图像分割
模型
数据
网络
Along He, Tao Li, Juncheng Yan, Kai Wang, Huazhu Fu
小白学视觉
2024-07-16
119
0
使用Python Pip的10个技巧
技巧
兼容性
python
pip
工具
众所周知，pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库，非常方便。你们中的许多人可能已经使用 pip 很长时间了，但不清楚它有哪些还不错的功能。希望我今天分享的技巧能让你从 Python pip 中受益。
小白学视觉
2024-06-18
144
0
基于深度学习的直线检测算法
深度学习
架构
数据
算法
网络
直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。
小白学视觉
2024-05-09
199
0
深度学习水果识别系统-python
python
深度学习
图像识别
测试
系统
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
小白学视觉
2024-04-24
178
0
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