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首页标签计算机视觉

#计算机视觉

强化学习研究者的成长之路与技术探索

用户11764306

Alexander Long 原计划追随父亲的脚步,在石油和天然气行业工作。在他的祖国澳大利亚,该行业是电气工程师的主要雇主,因此在他于昆士兰大学获得学士学位后...

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图像到地图转换技术获最佳论文奖

用户11764306

今天,在2022年国际机器人与自动化会议上,笔者与萨里大学同事合作撰写的论文《将图像转换为地图》获得了大会最高优秀论文奖。我们的论文解决了基于标准侧向视角照片构...

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数据管理与版本工具如何加速73%计算机视觉工作流

用户11764306

某机构致力于通过机器人技术、人工智能和计算机视觉来保护全球蜜蜂种群。其机器人蜂箱可以监测蜂群健康、及早发现问题,甚至自动采取行动——无需人工干预即可实现全天候、...

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96%准确率!中科院提出ACLNet,攻克骨架动作识别最难问题:相似动作区分

CoovallyAIHub

在计算机视觉领域,基于骨架的人体动作识别一直备受关注。相比传统视频流,骨架数据不仅计算高效,还对环境光照、背景干扰有着天然的免疫力。然而,骨架模型也有自己的“心...

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模型太大跑不动?工业视觉轻量化,降低延迟、减少功耗、提升稳定性

CoovallyAIHub

车间里的景象总是带着某种永恒的韵律:传送带不知疲倦地滚动,机械臂精准地起落,金属部件泛着冷冽的光泽。就在这井然有序的乐章里,一个视觉检测工位却像是卡了壳的齿轮—...

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什么是图像计算?解析AI视觉背后的科学,快速入门指南

CoovallyAIHub

当你走过购物中心或繁忙的公共街道时,安装在入口和走道上方的摄像头记录着人们的一举一动。它们每秒都在产生视觉数据,而大多数时候我们甚至毫无察觉。

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字节跳动开源HUVR:一个视觉模型同时搞定识别与生成,96倍压缩令牌性能不减!

CoovallyAIHub

近日,字节跳动旗下研究团队发布了一项颠覆性研究,提出了名为“用于统一视觉表征的超网络”(Hyper-networks for Unified Visual Re...

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我用Gemini的提示词,7天搞定了3个月的工作量

用户11203141

辛辛苦苦肝完一篇论文,最怕什么?不是实验失败,也不是数据跑偏,而是信心满满投出去,几个月后等来一封拒稿信,理由还特别扎心:“逻辑有断层”、“创新性不足”、“语言...

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顶尖学府与科技中心联合发布AI研究基金与学者奖项

用户11764306

某知名大学(JHU)与某中心今日宣布了JHU + 某中心交互式人工智能倡议(AI2AI)的首批博士研究员和教职研究奖获得者。AI2AI倡议于四月启动,隶属于JH...

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10亿参数刷新OCR记录:LightOnOCR-2如何以小博大?

CoovallyAIHub

最近,法国AI公司LightOn在文档理解领域投下了一枚重磅炸弹——他们推出的LightOnOCR-2-1B模型仅凭10亿参数,就在权威OCR评测基准OlmOC...

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今日,DeepSeek再次“拆掉重做”,开源架构炸场:OCR 2只是起点,这次要重构AI的“眼睛”和“大脑”?

CoovallyAIHub

就在今年十月,DeepSeek 放出其全新的 DeepSeek-OCR 模型时,业内还在消化它在文档解析上带来的震动。没想到,短短时间,他们又抛出了一篇重磅论文...

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人工智能与计算机视觉赋能下一代仓储机器人

用户11764306

某中心正在测试一类新型机器人,它们利用人工智能和计算机视觉技术在履约中心内自由移动。这些机器人旨在帮助处理超大和笨重物品的运输任务,使其能够在由人员、托盘和立柱...

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诊断、分割、解释三位一体:医学AI如何从“工具”进化成“助手”?

CoovallyAIHub

在医学影像的世界里,AI模型大多还停留在“工具”阶段:它们能精准勾画病灶轮廓,却无法告诉你这意味着什么;它们能回答疾病名称,却指不出病灶的具体位置。医生面对的,...

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YOLO26技术详解:原生NMS-Free架构设计与实现原理

CoovallyAIHub

最近,计算机视觉领域再掀波澜!YOLO 家族最新成员——YOLO26横空出世,以“彻底移除NMS”为核心变革,开启了真正的端到端目标检测新时代。虽然官方论文尚未...

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基于深度学习与计算机视觉的高精度表格识别技术,让复杂表格“看得懂、理得清、用得上”

中科逸视OCR专家

在传统财务工作中,面对成百上千份格式各异的银行对账单、资产负债表和税务申报表,人工录入不仅效率低下,还极易引入错误。如何从非结构化或半结构化的纸质/电子文档中快...

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YOLO26、RF-DETR、D-FINE… 2026模型混战,工程师选择困难症怎么破?

CoovallyAIHub

YOLO26的亮相,与其说是一次升级,不如说是一声宣言:那个拼参数、卷规模的时代,正在悄悄退场。现在轮到“小身材、大智慧、拎包入住”的模型登场了。但有趣的是,擂...

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Meta ShapeR重磅开源:多模态3D生成,从真实杂乱视频中稳健重建

CoovallyAIHub

近年来,3D内容生成领域发展迅猛,但许多令人惊艳的模型演示背后,都隐藏着一个不为人知的秘密:它们大多依赖于“温室数据”。

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Alexa新功能实现自然多轮对话交互

用户11764306

“对话模式”代表了语音AI领域的一个重要里程碑。该功能将让Echo Show 8和Echo Show 10的用户能够更自然地与Alexa互动,而无需重复说出唤醒...

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【计算机视觉】深入理解Transformer:架构、原理与视觉应用

果粒蹬

引言:自2017年Vaswani等人提出Transformer架构以来,这一以自注意力机制为核心的模型彻底重塑了自然语言处理(NLP)领域的技术格局。随着研究的...

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【OpenCV 二值化cv::threshold 函数】参数、作用、应用场景

flos chen

cv::threshold 是图像处理中用于 像素分类 的基础工具,通过灵活选择阈值和类型,可以实现图像二值化、噪声抑制、目标分割等功能。结合自适应阈值方法(如...

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