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8小时前
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机器人迈向ChatGPT时刻!清华团队首次发现具身智能Scaling Laws
清华大学研究团队在机器人操作领域发现了数据规模定律,通过大规模数据训练,机器人策略的泛化性能显著提升。研究揭示了环境和对象多样性的重要性,提出了高效的數據收集策略,使机器人在新环境中成功率达到约90%。这一发现有望推动机器人技术的发展,实现更广泛的应用。
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18小时前
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《C 语言向量运算:点亮人工智能几何计算之路》
在人工智能时代,向量的点积与叉积运算在几何计算中占据核心地位。本文介绍如何在C语言中实现这两种运算,并探讨它们在图像识别、机器人运动规划等领域的应用,为AI技术的创新与突破奠定基础。
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18小时前
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《C 语言复数运算:赋能人工智能信号处理新境界》
在人工智能领域,信号处理技术如同一把万能钥匙,开启复杂数据背后的奥秘。复数运算以其独特的数学魅力,在语音识别、图像分析、通信系统等领域发挥重要作用。本文探讨了复数运算在C语言环境下的应用,包括通信调制解调、图像处理和音频信号分析等方面,强调了其在提高算法效率和精度方面的关键作用。
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19小时前
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探索深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,并分析了当前面临的主要挑战。通过介绍卷积神经网络(CNN)的基本原理和架构设计,阐述了深度学习如何有效地从图像数据中提取特征,并在多个领域实现突破性进展。同时,文章也指出了训练深度模型时常见的过拟合问题、数据不平衡以及计算资源需求高等挑战,并提出了相应的解决策略。
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19小时前
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深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,并分析了当前面临的主要挑战。通过研究卷积神经网络(CNN)的结构和原理,本文展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时,本文也讨论了数据不平衡、过拟合、计算资源限制等问题,并提出了相应的解决策略。
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1天前
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WoodYOLO:用于木材种类鉴定的YOLO改进版
【论文解读】WoodYOLO通过木材的显微图像发现木材的特征,可用于木材种类鉴定,性能优于通用的YOLO
AI Safeguard联合 CMU,斯坦福提出端侧多模态小模型
随着人工智能的快速发展,多模态大模型(MLLMs)在计算机视觉、自然语言处理和多模态任务中扮演着重要角色。
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1天前
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如何使用Python将TS文件转换为MP4
本文介绍了如何使用Python和FFmpeg将TS文件转换为MP4文件。首先需要安装Python和FFmpeg,然后通过`subprocess`模块调用FFmpeg命令,实现文件格式的转换。代码示例展示了具体的操作步骤,包括检查文件存在性、构建FFmpeg命令和执行转换过程。
POINTS 1.5:腾讯微信开源的多模态大模型,超越了业界其他的开源视觉语言模型,具备强大的视觉和语言处理能力
POINTS 1.5是腾讯微信推出的多模态大模型,基于LLaVA架构,具备强大的视觉和语言处理能力。它在复杂场景的OCR、推理能力、关键信息提取等方面表现出色,是全球10B以下开源模型中的佼佼者。
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3天前
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《探索C++在3D重建中的算法与技术要点》
3D重建是计算机视觉的重要技术,广泛应用于多个行业。C++因其高效性和对底层硬件的良好控制,成为实现3D重建算法的首选语言。本文介绍了多视图立体视觉、立体匹配、点云处理与重建、网格重建与优化、纹理映射及CUDA加速等关键技术,详细阐述了各算法的原理和C++实现要点。
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