AI visual 101笔记

简介: 视觉生产技术

视觉产生定义:怎么去产生视觉?
通过一个/系列视觉过程,产出新的视觉表达
人工通过设计软件生成图像
生成、扩展、摘要、升维
鹿班,画蝶……

输入:(参数,草案,成品,案例,素材)
生产类型:~
视觉生产引擎:模型+知识 素材+案例
输出:3D,作品等

视觉产生的五个关键维度
1)可看 2)符合逻辑 3)多样 4)可控 5)可用

  1. 精细理解:
    知道是什么,知道在哪,知道每个像素是什么

分割抠图
难点 标注成本高,数据严重不足
方法:粗mask估计+精准matting,设计图像mask统一模型
物体扩展抠图
场景扩展抠图

  1. 视觉生成
    鹿班 平面

照图生图
个性化设计
Alibaba Wood 视频生成
视频封面

  1. 视觉编辑(精细理解)
    视频植入

动态检测分割
视频内容擦除 特定目标 分割(对像素的理解)
视频长宽比修改 内容补全

  1. 视觉增强-修旧如新
    分辨率,插帧,HDR色彩扩展,风格迁移,颜色扩展
  2. 视觉制造-由虚入实
    实体制造

数字商品,到制造出商品
衣服 快速试版

  1. 视觉智能开放平台
相关文章
|
2月前
|
人工智能 测试技术 API
AI计算机视觉笔记二十 九:yolov10竹签模型,自动数竹签
本文介绍了如何在AutoDL平台上搭建YOLOv10环境并进行竹签检测与计数。首先从官网下载YOLOv10源码并创建虚拟环境,安装依赖库。接着通过官方模型测试环境是否正常工作。然后下载自定义数据集并配置`mycoco128.yaml`文件,使用`yolo detect train`命令或Python代码进行训练。最后,通过命令行或API调用测试训练结果,并展示竹签计数功能。如需转载,请注明原文出处。
|
2月前
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
|
2月前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
AI计算机视觉笔记十八:Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始,逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置,并解决了安装过程中遇到的各种问题,如cython版本冲突等。最后,通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码,请联系作者。原文链接:[原文链接](请在此处插入原文链接)。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
AI计算机视觉笔记三十二:LPRNet车牌识别
LPRNet是一种基于Pytorch的高性能、轻量级车牌识别框架,适用于中国及其他国家的车牌识别。该网络无需对字符进行预分割,采用端到端的轻量化设计,结合了squeezenet和inception的思想。其创新点在于去除了RNN,仅使用CNN与CTC Loss,并通过特定的卷积模块提取上下文信息。环境配置包括使用CPU开发板和Autodl训练环境。训练和测试过程需搭建虚拟环境并安装相关依赖,执行训练和测试脚本时可能遇到若干错误,需相应调整代码以确保正确运行。使用官方模型可获得较高的识别准确率,自行训练时建议增加训练轮数以提升效果。
|
2月前
|
人工智能 开发工具 计算机视觉
AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练
本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活,然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码,并使用指定命令开始训练,过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后,可使用相应命令进行预测测试。
|
2月前
|
人工智能 PyTorch 算法框架/工具
AI计算机视觉笔记二十二:基于 LeNet5 的手写数字识别及训练
本文介绍了使用PyTorch复现LeNet5模型并检测手写数字的过程。通过搭建PyTorch环境、安装相关库和下载MNIST数据集,实现了模型训练与测试。训练过程涉及创建虚拟环境、安装PyTorch及依赖库、准备数据集,并编写训练代码。最终模型在测试集上的准确率达到0.986,满足预期要求。此项目为后续在RK3568平台上部署模型奠定了基础。
|
2月前
|
人工智能 TensorFlow 算法框架/工具
AI计算机视觉笔记十七:实例分割
本文介绍了计算机视觉中的实例分割技术,通过结合目标检测和语义分割的方法,实现对图像中不同实例的精确区分与标记。以识别多只猫为例,详细描述了使用Mask R-CNN模型进行实例分割的过程,并提供了相关代码及环境搭建指南。通过实例演示,展示了如何利用该技术成功识别并分割出图像中的各个对象。
|
2月前
|
人工智能 并行计算 测试技术
AI计算机视觉笔记三十一:基于UNetMultiLane的多车道线等识别
该项目基于开源数据集 VIL100 实现了 UNetMultiLane,用于多车道线及车道线类型的识别。数据集中标注了六个车道的车道线及其类型。项目详细记录了从环境搭建到模型训练与测试的全过程,并提供了在 CPU 上进行训练和 ONNX 转换的代码示例。训练过程约需 4 小时完成 50 个 epoch。此外,还实现了视频检测功能,可在视频中实时识别车道线及其类型。
|
2月前
|
传感器 人工智能 算法
AI计算机视觉笔记二十七:YOLOV8实现目标追踪
本文介绍了使用YOLOv8实现人员检测与追踪的方法。通过为每个人员分配唯一ID,实现持续追踪,并可统计人数,适用于小区或办公楼出入管理。首先解释了目标检测与追踪的区别,接着详细描述了使用匈牙利算法和卡尔曼滤波实现目标关联的过程。文章提供了基于IOU实现追踪的具体步骤,包括环境搭建、模型加载及追踪逻辑实现。通过示例代码展示了如何使用YOLOv8进行实时视频处理,并实现人员追踪功能。测试结果显示,该方法在实际场景中具有较好的应用潜力。
|
2月前
|
人工智能 测试技术 PyTorch
AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
本文介绍了通过正点原子的ATK-3568了解并实现YOLOP(You Only Look Once for Panoptic Driving Perception)的过程,包括训练、测试、转换为ONNX格式及在ONNX Runtime上的部署。YOLOP由华中科技大学团队于2021年发布,可在Jetson TX2上达到23FPS,实现了目标检测、可行驶区域分割和车道线检测的多任务学习。文章详细记录了环境搭建、训练数据准备、模型转换和测试等步骤,并解决了ONNX转换过程中的问题。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面