数据采集接口分类：数据采集、数据的采集有哪些?
文章浏览阅读714次，点赞9次，收藏9次。比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一个汽车的图片它是无法识别的，我们必须对汽车图片进行标注打上标签注明“这是一个汽车”，当机器获得大量打上标签的汽车图片进行学习之后，我们再给机器一个汽车的图片，机器就能知道这是一个汽车了。采集类项目一般不会通过平台进行大部分都是在线下进行，使用工具也比较多样，常见的类型有语音采集，视频采集，人脸采集，采集的数据一般都会进行清洗后才能投入使用。数据标注的类型非常多，比如文本采集，图片采集，语音采集，人像采集等。常见的采集有人体采集，互联网电商平台。
13. UE5 RPG限制Attribute的值的范围以及生成结构体
文章浏览阅读618次，点赞12次，收藏26次。前面几章，我们实现了通过GameplayEffect对Attribute值的修改，比如血量和蓝量，我们都是有一个最大血量和最大蓝量去限制它的最大值，而且血量和蓝量最小值不会小于零。之前我们是没有实现相关限制的，接下来，我们需要在AttributeSet函数里面实现一下对实际值的范围限制。
Objective-C中的“description“方法
文章浏览阅读1k次。在Objective-C中，每个对象都继承自NSObject类，在NSObject类中定义了一个名为`description`的方法。默认情况下，`description`方法返回的字符串是该对象的类名和其在内存中的地址。重写了`description`方法，使用`NSString`的`stringWithFormat:`方法。定义了一个叫做`MyClass`的类，它包含了`name`和`age`两个属性。将`name`和`age`的值拼接到一个描述字符串中，并返回。
相机图像质量研究(10)常见问题总结：光学结构对成像的影响--光圈
文章浏览阅读421次，点赞6次，收藏3次。光圈/快门/感光度是摄影三要素，光圈排前列意味着它对摄影成像效果的影响至关重要。一、光圈的概念光圈的计算公式是F=f/d,F表示光圈数，其值和光圈的大小成反比，f表示焦距，d表示数值孔径。光圈大小反映光通量的大小，光圈越大，光圈数越小，进光亮越大，senor感光元件积累电荷越多，图像月亮。光圈的大小和数值孔径成正比，肉眼也很容易看出，焦距相同的情况下，镜头透光孔径越大，光圈也就越大。光圈的大小和焦距成反比，焦距从肉眼上看和镜片的厚度有关，镜片越厚，焦距越小，光圈越大，聚光能力越强。
架构学习(四)：scrapy下载中间件实现动态切换User-Agent
文章浏览阅读1.2k次，点赞28次，收藏19次。请求头User-Agent是比较常规的反爬手段，不同站点对其检测机制各异，有的是检测是否是合规的浏览器User-Agent，有的是在这基础上检测使用次数与频率，更有甚者是跟ip和cookie绑定在一起检测，这就要求我们能够动态去切换User-Agent（随机or判定切换）。
开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
文章浏览阅读1.5k次，点赞45次，收藏16次。使用OpenCV的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器可以检测行人。开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。通过学习和掌握OpenCV的功能和应用方法，可以有效地进行图像处理和计算机视觉方面的研究和实践。：使用OpenCV实现人脸检测和识别是常见的应用之一。一、OpenCV的模块和功能。
GAM：保留信息以增强通道-空间交互
文章浏览阅读1k次。卷积神经网络（CNNs）已被广泛应用于计算机视觉领域的许多任务和应用中（Girshick等，2014年；Long等，2015年；He等，2016年；Lampert等，2009年）。研究人员发现，卷积神经网络在提取深度视觉表征方面表现良好。随着与卷积神经网络相关的技术进步，ImageNet数据集（Deng等，2009年）上的图像分类准确度在过去九年中从63%提高到了90%（Krizhevsky等，2012年；Zhai等，2021年）。
YoloV8改进策略：全局注意力机制|注意力改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图
文章浏览阅读1.7k次。卷积神经网络（CNNs）已被广泛应用于计算机视觉领域的许多任务和应用中（Girshick等，2014年；Long等，2015年；He等，2016年；Lampert等，2009年）。研究人员发现，卷积神经网络在提取深度视觉表征方面表现良好。随着与卷积神经网络相关的技术进步，ImageNet数据集（Deng等，2009年）上的图像分类准确度在过去九年中从63%提高到了90%（Krizhevsky等，2012年；Zhai等，2021年）。
YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点
文章浏览阅读1.1k次，点赞2次，收藏2次。深度学习已经成为一系列模式识别应用的有力工具，包括分类、检测、分割和控制问题。由于其数据驱动的本质和大规模并行计算的可获得性，深度神经网络在大多数领域都取得了最先进的结果。研究人员已经通过多种方式来提高性能，例如设计优化器[28,48]，提出对抗训练方案[11]，或针对特定任务的元架构，如两阶段架构[37]进行检测。提高性能的基本方法是设计一个好的主干网络架构。
YoloV8改进策略：改进BackBone|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图
文章浏览阅读1.4k次。本文尝试改进了新的注意力，使用空间注意力和多轴频域注意力融合改进。改进后的注意力超越了GAM、BAM和CBAM等常用的注意力。
YoloV8改进策略：改进Neck|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图
文章浏览阅读1.4k次。本文尝试改进了新的注意力，使用空间注意力和多轴频域注意力融合改进。改进后的注意力超越了GAM、BAM和CBAM等常用的注意力。
YoloV8改进策略：改进Head|自研频域和空间注意力，超越GAM，CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图
文章浏览阅读853次。本文尝试改进了新的注意力，使用空间注意力和多轴频域注意力融合改进。改进后的注意力超越了GAM、BAM和CBAM等常用的注意力。
YoloV8改进策略：BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译
文章浏览阅读1k次。在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
FlashInternImage实战：使用FlashInternImage实现图像分类任务（一）
文章浏览阅读1.2k次，点赞9次，收藏9次。论文介绍了Deformable Convolution v4（DCNv4），一种针对广泛视觉应用的高效有效运算符。DCNv4通过两个关键改进解决了其前身DCNv3的局限性：1）在空间聚合中移除softmax归一化，以增强其动态特性和表达力；2）优化内存访问，以最小化冗余操作并加速处理速度。这些改进使得DCNv4相比DCNv3具有更快的收敛速度和显著的性能提升，处理速度提高了三倍以上。DCNv4在图像分类、实例和语义分割等任务中表现出色，尤其在图像生成方面表现突出。_dcnv4_op
YoloV8改进策略：Conv改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译
文章浏览阅读872次。在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
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