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基于YOLOv8的反光衣服检测识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目利用YOLOv8实现了反光衣服检测与识别,通过摄像头或视频输入,可以实时识别人员所穿衣物是否为反光衣服,适用于工地安全监管、交通巡逻、夜间施工安全防护等场景。
干货,淘宝拍立淘按图搜索,淘宝API(json数据返回)
淘宝拍立淘按图搜索API接口基于深度学习与计算机视觉技术,通过解析用户上传的商品图片,在淘宝商品库中实现毫秒级相似商品匹配,并以JSON格式返回商品标题、图片链接、价格、销量、相似度评分等详细信息。
‌1688图片搜索API技术内幕:从特征提取到向量匹配的完整实现路径
1688图片搜索相似商品API基于计算机视觉技术,支持通过图片查找同款或相似商品,适用于电商选品与供应链管理。API采用RESTful设计,支持JPG/PNG格式,返回含商品ID、标题、价格、销量等JSON数据,提供Python调用示例。前往体验:c0b.cc/R4rbK2
公募REITs公告PDF文档处理项目
本项目是一个专门用于处理基础设施公募REITs(Real Estate Investment Trusts)公告PDF文件的完整RAG数据处理管道,也适用于其他公告PDF文件,应用多模态大模型,可高效提升文本提取内容。系统能够自动化地将PDF公告文档转换为结构化数据,能够检测表格、实现跨页表格拼接,并将表格内容还原为便于检索的文本信息。并构建向量数据库和 Elasticsearch 以支持智能检索与问答系统。
基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现
鸟类是生态系统中非常重要的物种,对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。 传统的鸟类识别需要人工观察与分类,不仅效率低,而且容易受限于专家经验。 随着深度学习的发展,基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别,为生态监测、科研和教育提供有力工具。
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3月前
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Mixture of Experts架构的简要解析
Mixture of Experts(MoE)架构起源于1991年,其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分,并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活,仅激活部分专家,从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计,如线性门控、噪声Top-K门控等,确保模型能根据输入特征自适应选择专家。
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3月前
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让AI真正"看懂"世界:多模态表征空间构建秘籍
本文深入解析多模态学习的两大核心难题:多模态对齐与多模态融合,探讨如何让AI理解并关联图像、文字、声音等异构数据,实现类似人类的综合认知能力。
基于YOLOv8的打架斗殴暴力行为智能识别项目源码(目标检测)
本系统结合 YOLOv8检测模型 与 PyQt5界面工具,不仅提供完整训练流程,还支持自定义数据集训练,帮助用户快速搭建 开箱即用的打架斗殴行为识别系统。
白血病细胞检测系统(YOLOv8+PyQt5)源码分享
本项目基于 YOLOv8 搭建了一个白血病细胞识别系统,并通过 PyQt5 图形界面 实现了可视化操作,涵盖了从 模型训练、推理检测到界面化应用 的完整流程。与传统的人工观察相比,该系统能够显著提升细胞识别的 效率与准确性,并为科研人员和医学教学提供了便捷工具。
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3月前
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什么是智慧校园电子班牌系统?如何与学校现有系统对接?
智慧校园电子班牌系统是教育信息化的重要工具,集校园管理、家校互动、教学辅助于一体。它支持信息展示、智能考勤、家校留言、教学互动等功能,提升校园管理效率与教学质量。系统通过RESTful API、WebSocket等接口,与学校教务系统、一卡通、安防系统等无缝对接,实现数据实时同步与统一管理。模块化设计便于集成,保障信息互联互通,助力智慧校园建设。
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