精选计算机视觉工具：AI应用、网站与开源项目大全
pytorch-grad-cam学习资料汇总 - 计算机视觉高级AI可解释性工具
pytorch-grad-cam是一个强大的计算机视觉可解释性工具包,支持CNN、Vision Transformer等多种模型架构,可用于分类、目标检测、分割等多种任务。本文汇总了该项目的学习资源,帮助读者快速上手使用。
2023年人工智能领域最具影响力的研究论文综述
本文汇总了2023年人工智能领域最重要、最具突破性的研究论文,涵盖大语言模型、多模态AI、图像生成等多个前沿方向,为读者提供全面的AI研究进展概览。
YOLOv8与Streamlit结合打造实时目标检测与跟踪应用
本文详细介绍了如何使用YOLOv8目标检测算法和Streamlit Web应用框架,构建一个功能强大的实时目标检测与跟踪应用。该应用可以对图像、视频和实时视频流进行目标检测和跟踪,具有高效、易用的特点,是一个优秀的计算机视觉项目示例。
医学影像中的基础模型: 综述与未来展望
基础模型作为大规模预训练的深度学习模型,能够适应多种下游任务,近年来在医学影像领域引起广泛关注。本文全面综述了医学影像基础模型的研究现状,包括基本概念、分类方法、应用领域、成像模态等,并探讨了实际应用案例、未来发展方向及面临的挑战。
Awesome Tiny Object Detection: 小目标检测技术的最新进展与应用
本文全面介绍了小目标检测领域的最新研究进展、重要数据集和相关技术应用,为从事该领域研究的学者和工程师提供了一个系统的技术综述。
DiffGesture: 利用扩散模型实现音频驱动的协同语音手势生成
DiffGesture是一种新型的基于扩散模型的框架,旨在有效捕捉跨模态的音频到手势关联,并保持时间连贯性,实现高保真度的音频驱动协同语音手势生成。该方法在CVPR 2023会议上发表,相比现有方法取得了显著的性能提升。
Awesome-Avatars：探索人类虚拟形象技术的前沿进展
深入解析Awesome-Avatars项目，全面介绍人类虚拟形象的生成、重建和编辑等最新技术进展，为数字人领域的研究者和开发者提供宝贵的资 源汇总。
PedSurvey:从手工特征到深度特征的行人检测综述
本文对PedSurvey项目进行了全面介绍,详细阐述了从手工特征到深度特征的行人检测技术发展历程,包括检测流程、单光谱和多光谱行人检测方法、数据集以及面临的挑战等内容。
从单目图像恢复3D人体网格:一项全面综述
本文对近年来从单目图像恢复3D人体网格的研究进行了全面综述,涵盖了人体建模、网格恢复方法、多人重建、视频重建等多个方面,并总结了相关数据集和评估基准,为该领域的研究者提供了系统性的参考。
图像数据增强技术综述:深度学习中的关键工具
本文全面介绍了图像数据增强的概念、方法和工具,探讨了其在深度学习领域的重要应用,并对未来发展方向进行了展望。文章涵盖了传统和最新的数据增强技术,为研究人员和实践者提供了宝贵的参考。
Fast-BEV：快速而强大的鸟瞰视角感知基线
Fast-BEV是一种面向自动驾驶的快速而强大的鸟瞰视角(BEV)感知框架。它通过创新的设计实现了高效率和高性能,为自动驾驶感知提供了一个强大的基线方法。
AGI论文研究进展:从大语言模型到通用人工智能
本文全面梳理了人工通用智能(AGI)领域的最新研究进展,重点关注大语言模型及其在多模态、推理、工具使用等方面的突破,探讨了AGI的发展方向和关键挑战。
Papers in 100 Lines of Code: 深度学习论文的简洁实现
Papers in 100 Lines of Code 项目旨在用100行左右的代码实现深度学习领域的经典论文,让读者快速理解论文核心思想并掌握实现细节。本文介绍了该项目的背景、特点及主要内容,并探讨了其对深度学习教育和研究的重要意义。
机器学习指南:从入门到精通
这篇文章全面介绍了机器学习的基础知识、常用工具和框架、学习资源,以及在各个领域的应用,是机器学习初学者和从业者的实用指南。
ECON: 从单张图像重建高保真3D人体模型的革新性方法
ECON是一种创新的3D人体重建技术,可以从单张2D图像生成高度逼真的3D人体模型,即使对于挑战性的姿势和宽松服装也能取得出色效果。本文详细介绍了ECON的工作原理、主要特点和应用前景。
ArUco标记检测与姿态估计: OpenCV和C++实现教程
本文详细介绍了如何使用OpenCV和C++实现ArUco标记的生成、检测和姿态估计。文章涵盖了从OpenCV安装、ArUco标记生成到摄像机标定、姿态估计等完整流程,并提供了丰富的代码示例和可视化结果。
MIVisionX: AMD的开源计算机视觉和机器智能工具包
MIVisionX是AMD推出的一套综合性计算机视觉和机器智能库、实用程序和应用程序的工具包。它提供了高度优化的OpenVX实现,以及支持多种深度学习框架的神经网络模型编译器和优化器。
HOLD: 突破性的手部与物体3D重建技术
HOLD是一种创新的计算机视觉技术，能够从单目视频中同时重建手部和物体的3D模型，无需预先扫描的物体模板或3D手部-物体交互训练数据。本文详细介绍了HOLD的特点、应用场景以及未来发展方向。
Face-X:人脸识别与处理的全方位解决方案
Face-X是一个综合性的人脸识别和处理项目,集成了从人脸检测、识别到各种有趣效果的多种算法和操作,为开发者和研究者提供了丰富的人脸相关功能。
打造自动驾驶视觉基础模型:挑战、方法与机遇
本文全面介绍了自动驾驶领域视觉基础模型的发展现状、关键挑战以及未来机遇,涵盖了数据准备、自监督训练、模型适应等多个方面,为该领域的研究者和从业者提供了系统的概述和深入的洞察。
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