文章目录前言Faster-RCNN组成1.输入样本并数据预处理2.backone提取特征3.RPN生成候选框4.Fast-RCNN5.输出分类和回归pred总结补充：训练方式，分步训练 前言上一篇博客把Faster-RCNN的关键技术说了一下，但是流程梳理那部分我觉得写得不妥当，所以单独写一篇梳理整个网络的工作流程再挖一下网络细节。Faster-RCNN组成以训练阶段为例，我把整个网络结构模块化
自从上了研究生才让我对人工智能领域有了些许了解，然而也让我对其下一个热门领域——计算机视觉产生了浓厚的兴趣。然而目前已经快接触有一年的时间了，但还是有许多要提升的地方。现在就自己的学习路径作个总结。 计算机视觉可以分三步走我个人觉得比较适合自己，这是一些浅见。第一个阶段——图像处理(数字图像处理)，第二阶段——图像识别(机器学习)，第三阶段——图像语义的理解(深度学习)。这期间自己接触过一些书籍
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2023-10-12 12:11:30
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如果您最近在社交媒体上关注FaceApp炒作和狂热，并尝试使用此AI应用程序来查看您在成熟的年龄中的样子，那么您肯定会发现计算机视觉技术背后的所有力量。虽然他们还处于初期阶段，我们尚未在各个领域和垂直行业看到更具吸引力和发人深思的计算机视觉用例，但您有机会获得并掌握您的AI技能并通过成为计算机愿景来满足未来的需求大师。
在与几位致力于人工智能和计算机视觉项目的开发人员交谈之后，我提出了八个
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2023-10-09 21:54:16
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人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。 人类识别流程图机器视觉方案服务商朗锐智科(www.loongv.com)认为，人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测
文章目录一、人脸检测技术原理1、原理总说2、基于肤色高斯模型实现人脸区域分割提取的原理3、根据人脸特征筛选二、人脸识别程序流程三、实现步骤1、利用肤色高斯模型完成人脸区域提取2、人脸区域形态学处理3、人脸区域的筛选和标定四、结果展示 一、人脸检测技术原理1、原理总说在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提
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2023-11-27 08:00:09
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据悉，首批北大通班同学已经开课，清华通班也已启动首批招生。师资方面，清华和北大各有优势学科，在通班的合作上可以优势互补；在平台方面，以朱松纯教授牵头筹建的北京通用人工智能研究院（BIGAI）为基础，两校通班的学生在课题研究、科研实践等活动互相合作、互相促进。如今，由朱松教授带队，当得起“最强联合”一词。01朱松纯教授：三次问鼎计算机视觉最高奖朱松纯教授是全球著名计算机视觉顶级专家、统计与应用数学家
个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。
目标的检测大体框架：
目标检测分为以下几个步骤：
1、训练分类器所需训练样本的创建：
训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目
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2023-10-08 07:20:30
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1 - 引言之前我们学习了机器学习和数字图像处理的相关知识，了解了基本的概念理论和OpenCV和TensorFlow框架的使用，现在我们可以结合这些知识与工具写出属于我们自己的计算机视觉项目，本文主要介绍了如何使用OpenCV提供的函数来构建一个人脸识别和检测的应用2 - Haar级联的概念我们知道提取出图像数据的细节特征对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用，两个图像的相似程度可以通过他们对应特征的
计算机视觉任务是一个相对复杂的过程，通常需要进行以下几个步骤：数据收集和准备：首先，需要收集相关的图像或视频数据，并对数据进行预处理和清理，以确保数据的质量和可用性。这个过程可以包括图像去噪、裁剪、旋转、缩放等处理方式。特征提取：特征提取是计算机视觉任务的重要一步，通常需要通过图像处理算法，将图像转换为数字向量。可以使用各种特征提取技术，例如HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。模型选择：选择
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2023-09-06 21:07:36
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计算机图形学（Computer Graphics）讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。计算机视觉（Computer Vision）是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。 数字图像处理（Digital Image Processing）是对已有的图像进行变换、分析
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2023-08-07 07:03:30
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计算机视觉 【第二篇】面部识别 1 面部识别画蓝框import face_recognition
import cv2
# 打开摄像头，读取摄像头拍摄到的画面，
# 定位到画面中人的脸部，并用绿色的框框把人的脸部框住
# 1. 打开摄像头， 获取摄像头对象
video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 0代表的是第一个摄像头
# 2. 循环不停的去获取
这个领域有些期刊投过的，也有中过的，更多的没投过，不知道具体情况。不过应该以后会逐步按高低搭配原则来试一试吧。没投过的只好参考一下网络上的评价了。1、IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence这个不用说了，国内各大牛校动不动就提PAMI，好像PAMI数量就是评价是不是牛系的代名词。神级，确实太难了，全世界都在投
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2023-11-24 12:45:42
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1. 计算机视觉简介近年来，计算机视觉已成为创新的关键领域，越来越多的应用程序重塑了人们的生活方式，从美颜相机到以图搜图，计算机视觉的快速发展已经为人们带来了愈加便捷的工作与娱乐形式。 很难完整的定义计算机视觉这一概念，因为它涉及到多个学科，例如计算机科学、物理学、数学以及生物学等。但是，我们可以说计算机视觉的核心是从数字图像中自动提取信息。 在人类的视觉系统中，眼睛可以不断捕捉到视觉刺激，立即将
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2023-11-13 21:03:26
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计算机视觉图像识别中首先应该看到哪些信息？答：1. 三维场景的结构信息。比如让机器人可以在街道上正常的在道路上邢进而不会去撞击建筑物。2. 理解寓意概念。能够分辨出场景中的例如垃圾桶、人、车等都是些什么东西。 1. 什么是图像分类任务，它有哪些应用场合？图像分类任务是计算机视觉中的核心人物，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。 2. 图
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2023-10-11 11:55:45
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# 骨骼提取步骤详解
计算机视觉中的骨骼提取主要用于分析和解释人体的姿态与动作。若你是一名初入职场的开发者，理解骨骼提取的整体流程和实现代码将对你非常有帮助。本文将为你详细介绍骨骼提取的步骤及相应的代码示例。
## 整体流程概览
以下是实现计算机视觉骨骼提取的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
原创
2017-05-16 21:28:00
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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当给出一张图像，现在你想让电脑识别出图片中有什么，电脑首先要做的就是垂直边缘检测或水平边缘检测。垂直边缘检测： 在池化（pooling）过程中，使用一个过滤器（filter），有时也被称为核（kernel），来计算图像的卷积。原始图像是N维的，过滤器是f层的，那么会得到N-f 维的输出。 举个例子，6X6的矩阵，通过一个3X3的过滤器，就会得到一个4X4的一个矩阵。通过设置不同的过滤器，就可以得到
