昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
在网页设计和前端开发中，CSS属性是非常重要的一部分。掌握常用的CSS属性不仅可以使你的网页看起来更美观，还能提升用户体验，今天小编为大家介绍8个常见的CSS小技巧：
最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。
涉及知识点： vue动态绑定class 动态绑定class失效时使用行内样式 uvue的image图片不显示问题 源码： <view class="gui-comments-imgs gui-flex gui-rows gui-wrap" v-if="item.enclosures"> <vi
在AI绘画过程中，经常需要调整图像的尺寸以满足不同的需求。然而，在调整尺寸时，我们往往会遇到一个问题：如何保持图像的纵横比？这是一个挑战，因为一旦我们改变了图像的宽度或高度，图像可能会变形，失去其原始的比例和形状。
喜爱摄影的朋友可能都有这样的体会，相机里面存了大量的图片，一般都是2048×1536或者更大像素的照片，每张都有1M以上，如果设置的清晰度高，则照片就更大，这样的图片是无法上传到博客中的（博客要求每张图片的大小不能超过300K，宽度超过550像素时也无法全部显示）。这就需要对每张图片进行处理，可是一次拍摄了几十张上百张照片，一张一张处理岂不是太浪费时间。下面就教大家一招，让你轻轻松松批量处理图片，嘻嘻！ 第一步：建立一个文件夹，将需要处理的照片放入这个文件夹中（注意：图片要纵横一致）。不如我上篇文章中拍摄的满洲里照片，将欲发表的照片放入新建的文件夹“边城满洲里” 文件夹中，然后再建一个文件夹，起名“边城满洲里发表”，待用。 第二步：打开PHOTOSHOP处理软件，这个软件现在网上很多，大家可以搜索下载。打开PS处理软件，然后打开欲发表文件夹中的任意一张照片。
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
像ChatGPT成功抢了Claude的头条一样，这一次，谷歌核弹级大杀器Gemini 1.5才推出没几个小时，全世界的目光就被OpenAI的Sora抢了去。
对于第二个和第三个任务，可以以某一个很小的方框依次扫描整个图，从每一个采集到的图像中，送到识别器中，看是否是想要的。然后把方框逐渐变大，再从头到尾扫描。
生成基于您提供的提示的图像的主要命令。您还可以添加参数到此命令以指定图像的纵横比、大小、随机性等。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
此前，我已经写了三篇关于 Ui 界面的文章，分别是：猜数游戏、计时器程序和天气查询软件。这次，我们使用 Python 实现 PDF 阅读器。
静电说：边缘填充在英文中翻译为Outpainting，它其实就是将图像延续到其原始边界之外——以一致的风格合并额外的视觉元素或探索新的叙事路径。
当我们对一个页面进行布局时，性能瓶颈通常是 style、layout、paint。
image可以用来显示图像，这些图像可以是本地的，也可以是网络图像。例如，下面的布局代码显示了本地图像。
我选择放弃该方案，使用Servlet 3.0提供的热插拔来实现插件模式，只是需要重新加载应用上下文，因此，建议各位部署多实例节点，在升级服务时，采用灰度发布来降低影响。
这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚，于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文。
方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后网络的训练方
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关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。 简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，
大家好，我是千与千寻，今天给大家介绍的AI算法可以称得上是图像分割领域的GPT-4.0，号称可以分割一切的AI图像分割算法——Segment Anything。
回看过去的照片可以帮助人们重温一些最难忘的时刻。去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差。在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。
对于还没听说过Midjourney的人，这里有一句话介绍：Midjourney是一个文字-图片生成APP，类似于OpenAI的DALLE-2和Stable Diffusion的DreamStudio，使用了大量网络图片（大约6亿5千万）——基于提供的文字线索生成令人惊艳的图片。现在进入了测试阶段——但是每周都会增加更多的特征……并且未来还有待想象！（目前他们的AI引擎到了3.0版本）。
OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数，它们分别是方框滤波，均值滤波和高斯滤波。
Excel近期推出了Image函数，该函数的作用是将网络图片直接显示到Excel。在这之前，图片批量导入Excel需要借助VBA，现在一个函数足以，这使得提取产品信息更为方便。
交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的规模变化很大，会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问题的常用方法，但它可能会破坏交通标志在不同尺度上的特征一致性。而且，在实际应用中，普通方法难以在保证实时检测的同时提高多尺度交通标志的检测精度。 本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN，该模型利用自适应注意模块(adaptive attention module, AAM)和特征增强模块(feature enhancement module, FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失，进而提高特征金字塔的表示能力。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN，在保证实时检测的前提下，提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。 此外，提出了一种新的自动学习数据增强方法，以丰富数据集，提高模型的鲁棒性，使其更适合于实际场景。在100K (TT100K)数据集上的大量实验结果表明，与几种先进方法相比，本文方法的有效性和优越性得到了验证。
有一个Gif图片，我们想要获取它的总帧数，超过一定帧数的图片告知用户不可上传，在服务端有很多现成的库可以使用，这种做法不是很友好，前端需要先将gif上传至服务端，服务端解析完毕后将结果返回，大大降低了用户体验。
像素化（类似于马赛克）被许多领域用来加密图像中的重要信息， 例如很多公司会将内部文档中的密码像素化以加密数据，但之后并没有工具来恢复被像素化的图像。
CSS Viewport units(视口单位)在过去几年已经出现了，随着时间的推移，越来越多的开发人员开始使用它们。它们的好处在于为我们提供了一种不需要使用J avaScript 就能以动态的方式调整大小的方法。而且，如果它失效，也有很多备用方案。
里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容。
JAVA用于开发图形界面应用的 SWING 组件包功能强大，使用方便。接下来我们就使用其写一个简单的图形界面小程序：加法计算器。
过去一年里，BBC 视觉与数据新闻（Visual and Data Journalism）团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
在 WWDC 2017 中，Apple 发表了许多令开发者们为之振奋的新框架（Framework） 及 API 。而在这之中，最引人注目的莫过于 Core ML 了。藉由 Core ML，你可以为你的 App 添增机器学习(Machine Learning)的能力。而最棒的是你不需要深入的了解关于神经网络(Neural Network)以及机器学习(Machine Learning)的相关知识。接下来我们将会使用 Apple 开发者网站上提供的 Core ML 模型来制作示例 App。话不多说，Let’s
R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues，然后进行SVM分类与bbox的回归
我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法 一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题：
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
像素化（又称马赛克）是一种常见的打码方式，通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息，比如：
image组件主要用于加载一个远程或本地图像，并进行各种缩放比例控制。最常用的三种：
1 导读 本文详细讲解了 RoIPooling 、RoIAlign 和 RoIWarp ，用非常的图来帮助理解，相信通过本文阅读能让你对这三者有更加深刻的理解 如果对你有所帮助请点个在看、点或分享，鼓励一下小编
Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。Joseph Redmon是华盛顿大学的博士，主要研究就方向为计算机视觉，这是Joseph Redmon的个人主页，Ali Farhadi是华盛顿大学的副教授，也是Joseph Redmon的导师，这是AIi Farhadi的个人主页。
在上篇文章Tars-C++ 揭秘篇：Tars-RPC收发包管理中，客户端收发包流程的缓存都用到了TC_Buffer结构，利用“水位”完成了内存的动态管理。本章对其进行介绍
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】继GPT-4之后，Midjourney V5上线。网友纷纷试玩，画出了一对中国情侣，视觉炸裂，碾压人类画师。 昨天，由Midjourney V5画的一对中国情侣在网上引起轩然大波。 许多人纷纷惊呼：人类画师别活了。 有人不相信这是Midjourney之作，也亲手体验了一把。在输入以下的prompt后，画风瞬间惊艳了。 「A pair of young Chinese lovers, wearing jackets and jeans, sitti
Logo尺寸 background-size：设置背景图片尺寸 background-size: 30px 30px; background-size: cover / contain; cover：保持图像的纵横比并将图像缩放成将完全覆盖背景定位区域的最小大小 contain：保持图像的纵横比并将图像缩放成将适合背景定付区域的最大大小 子绝父相 给nav-box相对定位(relative)，img绝对定位(absolute) 定时器 setTimeout let timer = setTimeout(函数
用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。如果是用show()展出的图，再右键保存，这样的图是失帧而非矢量的
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。
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