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、前言介绍三、软件使用说明3.1环境配置3.2文件结构3.3准备工作四、快速开始五、主要思路算法思路网格变形和实时操作思路六、总结与反思七、代码链接八、其他完整项目一、效果展示校正比萨斜塔：人脸变形：图像拼接结果中

mli/paper-readingStars:21.8kLicense:Apache-2.0深度学习论文精读是一个深度学习相关论文列表，包括计算机视觉、生成模型、自然语言处理等多个领域。

多模态3D目标检测论文精读：Multi-Modal3DObjectDetectioninAutonomousDriving:ASurvey自动驾驶领域中的多模态3D目标检测：调查原文链接论文日期：2023

通过将这些摄像机拍摄的图像拼接起来，可以得到高分辨率的城市地图。数字孪生技术则是将这些图像与3D建模技术相

_哔哩哔哩_bilibili课件：https://github.com/wangshusen/AdvancedAlgorithms.gitSWintransformer：SwinTransformer论文精读

MAKE-A-VIDEO:TEXT-TO-VIDEOGENERATIONWITHOUTTEXT-VIDEODATA数据集Abstract1、Introduction2、Methodpipeline（1）Text-to-imageModel（2）SpatiotemporalLayers（3）伪3D卷积层（4）伪3D注意力层（5）插帧网络（6）训练总结数据集LAION数据集训练图像模型2.3Bdata

论文导读:论文背景:2023年8月，AI大神何恺明在个人网站宣布，2024年将加入MIT担任教职，回归学术界。这篇论文是其官宣加盟MIT后首度与MIT师生合著的公开论文，论文一作本科毕业于清华姚班，二作为MIT电气工程与计算机科学系教授，今年的斯隆奖得主，美国科学院院士。面向问题:图像生成领域中,有条件的图像生成(基于类别标签或文本描述进行条件生成)与无条件的图像生成(完全无条件生成)之间存在很大

可以直接bryanyzhu的讲解：CLIP改进工作串讲（上）【论文精读·42】_哔哩哔哩_bilibili这里是详细的翻译工作原文链接https://arxiv.org/pdf/2201.03546.pdfICLR20220

论文导读:论文背景:2023年12月11日，AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（WindowAttentionLatentTransformer）——一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。李飞飞是华裔女科学家、世界顶尖的AI专家，现为美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，斯坦福大学终身教授、斯坦福大

Transfomer论文原文李沐：Transformer论文逐段精读【论文精读】注意力机制，Transformer注意力机制注意力是一种稀缺资源。在注意力机制的背景下，自主性提醒被称为查询（qu

YOLOV1：Youonlylookonce1.介绍1.1简介：传统的目标检测算法如R-CNN都是先生成候选框，然后在分类器上进行分类，由于每个部分都是分开训练，所以很难去优化而且速度比较慢。而yolov1把目标检测当成一个回归问题，图像输入经过训练后直接输出候选框的坐标和物体属于某个类别的概率。1.2优点：1.yolo很快2.yolo在训练时能看到整个图片，因此它隐式的编码有关类别及其外观的上下

论文基本信息作者：李凯文、张涛、王锐等作者单位：国防科技大学期刊：自动化学报时间：2021年11月组合优化问题链接：基于深度强化学习的组合优化研究进展(aas.net.cn)1组合优化问题概述1.1定义一类在离散状态下求极值的最优化问题，数学模型：其中x为决策变量，F(x)为目标函数，G(x)为约束条件，D表示离散的决策空间。1.2特点其决策空间为有限点集，直观上可以通过穷举法得到问题的最优解，但

论文：AttentionIsAllYouNeed参考李沐老师的讲解视频：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili其他参考：超强动画，一步一步深入浅出解释Transformer

1.背景补充主动立体相机和被动立体相机的主要区别在于它们获取立体视觉信息的方式主动立体相机12：主动立体视觉是指寻找最佳的视角去重建目标或者场景1。主动视觉的实现方式通常有：改变环境中的光照条件、改变相机的视角、移动相机自身位置等，其目的是提高感知结果的质量1。主动立体视觉还包括没有先验的场景信息去主动识别或是跟踪，存在与环境的交互1。结构光法采用主动投射已知图案的方法来实现匹配特征点，达到较高的

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目录1、创建图像1.1实例1-创建黑色图像1.2实例2-创建白色图像1.3实例3-创建随机像素的雪花点图像2、图像拼接2.1水平拼接图像2.2垂直拼接图像2.3实例4-垂直和水平两种方式拼接两张图像在OpenCV

论文题目：IntroducingAttentionMechanismforEEGSignals:EmotionRecognitionwithVisionTransformersAbstract—Theaccurateemotionalassessmentofhumanscanprovebeneficialinhealthcare,securityinvestigationsandhumaninte

论文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks作者：谷歌的三位大佬时间：2021年参考李沐老师的论文讲解课而做的笔记Transformer论文逐段精读【论文精读

导言OpenAI发布的GPT4技术报告重点介绍了GPT4的能力有多么强大，以及安全方面的考虑，但是对训练和提升方法只字未提。PytorchLightning框架的创始人WilliamFalcon说GPT-4的technicalreport其实就告诉大家Weusepython。GPT-4和之前所有的模型都不一样的地方，是它可以接受图片作为输入，GPT-4可以允许用户去定义任何一个视觉或语言的任务。总

BlazeFace:Sub-millisecondNeuralFaceDetectiononMobileGPUsBlazeFace：基于移动GPUs的亚毫秒神经人脸检测论文地址：arxiv.org/pdf/1907.05047.pdf源码地址：GitHub-tkat0/PyTorch_BlazeFace:UnofficialPyTorchimplementationofBlazeFace目录一、摘

DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTraining基于协作混合分配训练的DETRs论文链接：2211.12860.pdf(arxiv.org)源码链接：https://github.com/Sense-X/Co-DETR总结：Co-DETR基于DAB-DETR、Deformable-DETR和DINO网络进行了实验。Co-DETR发现DETR及其变体网络

Abstract我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体场景函数，实现了合成复杂场景新视图的最先进结果。我们的算法使用全连接(非卷积)深度网络表示场景，其输入是单个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和观看方向(θ，φ))，其输出是该空间位置的体积密度和视图相关的发射辐射。我们通过沿相机光线查询5D坐标来合成视图，并使用经典的体绘制技术将输出颜色和密度投影到图像中。因为体绘制是

本博客是一篇最新论文的精读，论文为UC伯克利大学相关研究者新近(2023.11.27)在arxiv上上传的《Self-correctingLLM-controlledDiffusionModels》。内容提要:现有的基于扩散的文本到图像生成模型在生成与复杂提示精确对齐的图像时仍然存在困难,尤其是需要数值和空间关系的提示。作者提出了自我校正语言模型控制扩散(SLD)框架,它可以自动迭代地纠正不准确之

简单看了几篇模板匹配相关的论文，总结了一下，后期待修改模板匹配介绍模板匹配是计算机视觉应用中最常用的技术之一，可以应用在视频跟踪，图像拼接，目标检测，字符识别和3D重建等方向上。

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文章目录前言专栏简介适用人群使用方法阅读顺序潜在的创新方向【图像拼接论文精读】专栏文章目录前言为什么会有这篇文章？因为专栏简介里写不下太多东西，只能通过这篇文章和大家交流，算是一个专栏阅读指南吧。

GLM作为ChatGLM的前期基础论文，值得精读。本文是对GLM论文的精读笔记，希望对大家有帮助。GLM主要思想概述，利用自回归填空的思想，基于transformer的编码器实现了同时在NLU和有无条件生成任务上较好的表现。基本信息原文：GLM：GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling，ACL2022，论文地址：h

一、yolov4优化策略1.Mosaicdataaugmentation：四张图像拼接成一张进行训练，现在一个batch相当于以前4个batch。

需求：将两个图像各裁剪一半，然后拼接到一张图像中read_image(Image1,'./1-副本.bmp')read_image(Image2,'./1-副本(6).bmp')get_image_size(Image1,Width,Height)*左半区域gen_rectangle1(Rectangle1,0,0,Height,Width/2)*右半区域gen_rectangle1(Rectan

python图像处理单通道、多通道图像读取单通道图三通道图通道分离与转换通道分离与合并颜色空间转换图像拼接与几何变换拼接几何变换缩放图片翻转图片平移图片图像二值化处理阈值分割图像归一化处理单通道、多通道图像读取单通道图俗称灰度图

论文原文：ClassificationofBrainDisordersinrs-fMRIviaLocal-to-GlobalGraphNeuralNetworks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore目录1.省流版1.1.心得1.2.论文框架图2.论文逐段精读2.1.Abstract2.2.Introduction2.3.RelatedWork2.3.1.Handcra

MVSNet系列总结（有监督学习方法）1.MVSNetECCV20182.RMVSNetCVPR20193.P-MVSNetICCV20194.MVSCRFICCV20195.PointMVSNetICCV20192019年的这四篇文章各有特点，其中RMVSNet、PointMVSNet更是打开了可以继续沿着往下做的思路：6.cascadeMVSNetCVPR20207.UCSNetCVPR202

原因：有人问过说yuv如何拼接，当时只是说对应内存进行拷贝，没有充分考虑数据的类型，故在此编写测试程序进行验证概况：不同的数据源，找到对应的yuv数据，然后进行对应拷贝。测试源数据：YUV420P（又分为YU12和YV12），plane平面模式，y，u，v分量分别存放不同平面。首先是所有Y值，然后是所有V值，最后是所有U值.YUV420SP（NV12和NV21）,two-plane平面模式，y和u

HuggingGPT:SolvingAITaskswithChatGPTanditsFriendsinHuggingFace前言Abstract1Introduction2RelatedWorks3HuggingGPT3.1TaskPlanningSpecification-basedInstructionDemonstration-basedParsing3.2ModelSelectionIn-

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文章目录前言一、程序主要架构二、程序实现原理1.sift特征点匹配算法2.ransac误匹配剔除三.代码实现过程总结前言opencv库是python中重要的图像处理库，也被称为计算机视觉开发库，这篇文章我们用利用opencv库来实现全景图像的拼接，总体上来说包含sift匹配和ransac误匹配剔除两大模块，那么话不多说，我们开始今天的正题。一、程序主要架构为了大家开始就有一个清晰的认知，首先介绍一

4.7.0.72注意版本，很关键忘记是哪个老哥的了，很nice.importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefstitch(image):#图像拼接

我的计划是首先跟着B站视频把VINS-mono的论文通读了解一遍，然后专注于复现代码，利用开源数据集，然后把论文精读原理都弄明白，把缺失的知识点都补上，最后把资料总结一下，认真完成

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