深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图...

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 1.时间偏移模块（TSM） 视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来...

Github: github.com/CVHub520/X-… 简介 X-AnyLabeling 是一款全新的交互式自动标注工具，其基于AnyLabeling进行构建和二次开发，在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能，并借助Segment Anyth...

​ 在本文中，我们将详细介绍如何使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）构建一个图像分类模型。我们将从理论基础开始，然后通过编写代码来实现一个完整的模型，并在一个实际...

前文 最近遇到了一个需求，就是在一批街景图片数据中，输入一张图片进行比较精确的图片搜索。之前本来想使用孪生网络来解决这个问题，但是孪生网络(上一篇文章写了这个，感兴趣的同学可以前往)...

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutio...

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 语义分割综述（semantic segmentation） 1.初识语义分割 1.1.计算机...

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch....

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet（1998） LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手...

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的...

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可...

前文 这里使用孪生结构的深度学习网络模型，实现了对卫星图像对进行相似度判断的任务，需要准备如下： tensorflow-gpu==2.10.0 python==3.10 地图数据 huggingface.co/datasets/hu… 数据处理 ...