Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移 文章目录 Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移一、Segment-Anything介绍二、Grounded-Segment-Anything1、简介2、测试 一、Segment-Anything介绍 代码链接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文地址&#xff1a 继续阅读

参考： https://github.com/google/mediapipe https://developers.google.com/mediapipe/solutions/guide 框架也支持cv、nlp、audio等项目，速度很快： 1、图形识别 参考：https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector/python https 继续阅读

OpenCV算法精解：基于Python与C++，由电子工业出版社在2017-10-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 张平 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121324956，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有412页，字数50万5000字，值得推荐。 此书内容摘要开篇先介绍如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然后过度到核心章节，从灰度图像、彩色图像、图像平滑、边缘检测、霍夫变换等几个维度入手讲解， 继续阅读

生成式AI急速发展 GPT-4的上线、文心一言的发布、加上GPT-4植入Office全家桶，不少人感叹：我们每天醒来都被AI的快速发展所震惊，但是更多人感叹自己没有参与其中。 国内可用！ 今天小A介绍一款新的机器人爱丽丝，这是一个免费的网页程序 Chat D-ID——世界上第一个允许用户与数字人进行实时对话的应用程序，由D-ID的技术和ChatGPT相结合，可让我们以人类的方式与AI进 继续阅读

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对YOLOv5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况，提出一种基于YOLOv5改进的光学遥感图像舰船目标检测方法。首先对路径聚合网络结构进行改进，设计语义信息增强模块 继续阅读

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号 ADAS巨卷干货，即可获取 点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群 后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！ 1、简介 目标检测的任务已经被仔细研究了相当长的时间。在深度学习时代，近年来，已经提出了许多精心设计的目标检测方法，并将检测性能提高到了令人惊讶的高水平。尽管如此，仍然存在许多根本性问题没有得到根 继续阅读

问题描述 在  n x n  的网格  grid  中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的  1 x 1 x 1  立方体。 每个值  v = grid[i][j]  表示  v  个正方体叠放在单元格  (i, j)  上。 现在，我们查看这些立方体在  xy 、yz  和  zx  平面上的投影。 投影  就像影子，将  三维  形体映射到一个  二维  平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时&#x 继续阅读

检测缺失值 我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。 import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': [None, 2, None, 4], 'B': [10, None, None, 40], 'C': [100, 200, None, 400], 'D': [None, 2000, 3000, None 继续阅读

本文将围绕Python如何生成实时数据表格展开讨论。 一、数据采集与处理 1、数据源获取 在生成实时数据表格前，首先需要获取数据源。Python提供了丰富的库和工具来采集数据，比如Requests库可以用于从网页中抓取数据，API可以用于获取其他数据源的数据。 示例代码： import requests response = requests.get('http://example.com/api/data') data = response.json() 继续阅读

随着3D打印、三维数字化及全自动化智能检测技术的不断进步和应用领域的扩大，全球市场在高速增长。CASAIM作为国内领先的3D打印、三维数字化及全自动化智能检测技术研发及制造商，一直致力于为全球智能制造企业提供高精度、高效率的智能制造及检测解决方案。 基于CASAIM在国内市场的成功经验，近期CASAIM与AMOOL TRADING COMPANY LTD达成战略合作，正式签约AMOOL TRADING COMPANY LTD作为其在中东市 继续阅读

图像聚类：概念、原理与方法 1. 背景介绍 图像聚类（Image Clustering）是一种无监督学习方法，主要用于将相似的图像分组到同一个类别。这种技术在计算机视觉、机器学习和数据挖掘等领域具有广泛的应用，例如图像搜索、图像分割、图像压缩、异常检测等。 2. 原理介绍与推导 2.1 特征提取 在进行图像聚类之前，首先需要从图像中提取特征。特征提取的方法有很多，主要包括&#x 继续阅读

GPU 云服务器 (GPU Cloud Computing)是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。 FPGA 云服务器 (FPGA Cloud Computing)是基于FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程阵 继续阅读