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16小时前
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基于YOLOv8的人体多姿态行为识别系统(站立、摔倒、坐姿、深蹲与跑步)|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于YOLOv8深度学习模型,实现了一个多姿态行为识别系统,能够精准地识别站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步等行为。项目的核心内容包括完整的YOLOv8训练代码、标注数据集、预训练权重文件、部署教程和PyQt5界面,提供了一套从数据收集到最终部署的完整解决方案。
针对3-15分钟视频的抽帧策略:让Qwen2.5 VL 32B理解视频内容
针对3-15分钟视频,提出高效抽帧策略:通过每5-10秒定间隔或关键帧检测方法,提取30-100帧关键图像,结合时间均匀采样与运动变化捕捉,降低冗余,提升Qwen2.5 VL 32B对视频内容的理解效率与准确性。
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2天前
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卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
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2天前
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​​超越CNN与RNN:为什么Transformer是AI发展的必然选择?​
本文深入解析Transformer及其在AI领域的三大突破:自然语言处理、视觉识别(ViT)与图像生成(DiT)。以“注意力即一切”为核心,揭示其如何成为AI时代的通用架构。
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2天前
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小红书爆文解码:用API分析互动数据,精准指导创作方向
在内容为王时代,爆文背后有科学公式!通过小红书API抓取百万笔记数据,提炼出点赞转化率、收藏价值系数、评论情感值三大核心指标,揭秘爆文特征不等式与内容元素矩阵,手把手教你用数据驱动创作,实现从0到百万曝光的逆袭!
重磅更新!ModelScope FlowBench 支持视频生成 + 图像编辑,AI创作全面升级!
很高兴地向大家宣布,ModelScope FlowBench 客户端迎来重大功能升级! 本次更新不仅正式支持了视频节点功能,还新增了图像编辑与IC-Light智能打光等实用功能,同时对多个图像处理节点进行了深度优化和扩展。现在,您只需在 FlowBench 中轻松串联节点,即可使用 Wan2.1/Wan2.2、Qwen-Image-Edit、FLUX Kontext、IC-Light等强大模型,轻松实现创意内容的生成与编辑。 无论你是内容创作者、视觉设计师,还是AI技术爱好者,这次更新都将为你打开全新的创作边界。
足球比赛的镜头如何变成数据:从视频分析到实时数据应用
足球视频分析利用计算机视觉与深度学习技术,将比赛镜头转化为球员位置、动作及赛事事件等结构化数据,助力战术制定、表现评估与观赛体验升级,推动体育智能化发展。
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