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实时目标检测与跟踪：机器视觉的挑战与机遇
实时目标检测与跟踪是机器视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到在视频或图像序列中准确地定位和跟踪多个目标对象。这个任务具有很高的挑战性，同时也带来了许多机遇。 挑战：1. 复杂背景：目标检测与跟踪需要在复杂的背景中准确地识别和定位目标对象。这需要算法能够有效地处理遮挡、光照变化、背景干扰等问题。2. ......
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
机器视觉在生产线上的应用：提高生产效率和产品质量
机器视觉在生产线上的应用可以提高生产效率和产品质量。 首先，机器视觉可以用于零件的识别和分类。通过图像识别技术，机器可以自动识别零件的特征，确保在生产过程中使用正确的零件，避免错误和浪费。这不仅可以提高生产效率，还可以减少废品率，提高产品质量。 其次，机器视觉可以用于生产线上的产品质量检测。通过图像 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
机器视觉在农业、医疗等领域的应用与拓展
机器视觉在农业、医疗等领域有着广泛的应用和拓展，以下是具体的介绍： 在农业领域，机器视觉技术可以用于农作物生长状态监测、品质检测、产量预测等方面。通过对农作物的生长状态进行实时监测，可以及时发现病虫害、营养不足等问题，采取相应的补救措施，提高农作物的质量和产量。同时，机器视觉技术还可以用于农产品质量 ......
【专题】2023工业视觉技术与应用白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34132 自18世纪中期工业革命以来，人类进入工业社会。在历次工业革命中，人类通过发明创造和管理革新，改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化，人际关系和社会结构也得以重塑。如今，数字化技术的发展为工业注 ......
ZEGO 教程 | RTC + AI 视觉的最佳实践（移动端）
摘要：帮助开发者在音视频场景中快速获得 AI 视觉功能 —— 美颜、滤镜、背景抠图等。 文｜即构 Native SDK 开发团队 Z世代作为社会新的消费主力，追求个性、热爱新奇事物，青睐与酷炫新奇的玩法、紧跟娱乐潮流。AI+音视频的结合，作为在音频和视频之外第三个场景玩法创新的支撑点，刚好迎合 ......
影响机器视觉精度的关键因素
1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）时，可以使用长波长的颜色，例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......
Please take a look at the provided example service unit files in this directory, and adapt and install them. Sorry!
安装Redis，执行 install_server.s 脚本时，出现如下报错： 解决方案，注释掉 install_server.sh 中的部分代码，注释代码详情如下： 再次执行 install_server.sh 脚本，结果如下： ......
Graph Neural Networks with Adaptive Residual
目录概符号说明AirGNN代码 Liu X., Ding J., Jin W., Xu H., Ma Y., Liu Z. and Tang J. Graph neural networks with adaptive residual. NIPS, 2021. 概 基于 UGNN 框架的一个更加鲁 ......
ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding
abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
即构发布 | 移动端实时超分辨率技术，迭代视觉新体验
超分辨率（Super Resolution，简称 SR），是计算机视觉的一个经典应用。SR 是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，简单来说就是通过 AI 算法来放大原有图像的分辨率以达到提升画质的效果。在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视... ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Swin-transformer论文阅读笔记（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）
论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者：Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......
视觉惯性SLAM
IMU基本模型 IMU信号本身带有误差，为了更好的在优化问题中使用IMU信号，一般需要建立IMU误差模型（IMU对实际运动的观测和实际的运动的值之间的误差）。其中，最常用的是将其误差模型简化为偏移和测量噪声两个部分。 则，角速度和加速度的观测值一般被表示为： \[\tilde{\boldsymbol ......
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记
将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
Transformer 相关资料列表
Transformer 相关资料列表 Encoder-Decoder框架 1 Transformer 模型 1 连续词袋模型（CBOW） Word2vec Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解 Transformer 模型中的positional ......
HuggingFace机器视觉学习
Hugging Face 中计算机视觉的现状：https://huggingface.co/blog/zh/cv_state 从0开始 timm 库的 quickstart https://huggingface.co/docs/timm/quickstart 例子中通过调用模型 mobilenet ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
目标识别、目标追踪等计算机视觉技术在视频监控领域的应用
随着科技的不断进步和发展，人们的科技意识也在不断提高，人工智能技术也在逐渐改变着人类的生产和生活方式，尤其是在安防监控领域，人工智能技术的落地应用越来越多。 计算机视觉技术是指设备能够“看到”它正在进行的操作，并根据它所看到的情况做出快速的决策。计算机视觉使用全新的人工智能技术，使设备能够观察和分析 ......
长程 Transformer 模型
Tay 等人的 Efficient Transformers taxonomy from Efficient Transformers: a Survey 论文 本文由 Teven Le Scao、Patrick Von Platen、Suraj Patil、Yacine Jernite 和 Vic ......
给react native 添加transform translateY动画报错：Transform with key of "translateY" must be a number:{translateY“:0}
初学react native，想实现一个相机扫描功能时，报错，报错描述如标题 这是我的主要逻辑代码 const fadeAnim = useRef(new Animated.Value(0)).current; const move = () => { fadeAnim.setValue(0); A ......
大语言模型基础-Transformer模型详解和训练
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
8.Transformer模型
1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......