学习目标：能独立在任意主流操作系统上，快速、正确地搭建 OpenCV 的 Python 开发环境，并验证安装是否成功。

1）提出HP-CSE模块：设计了一种混合池化卷积压缩激励模块，通过结合最大池化与平均池化，并利用1x1卷积替代全连接层，以极低的计算成本实现了更精细的多尺度通道...

它没有体现在排行榜上，也没有写在 SOTA 的红字里，但你一旦意识到，就很难再忽视。

当AI画作已能以假乱真，人类如何守住现实边界？新一代检测框架通过建模“真实本身”实现超人级鉴别能力。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一个开源的、跨平台的计算机视觉和机器学习软件库。你可以把它想象成一个装...

最近有一项研究让我十分好奇，它似乎在尝试翻转我们熟悉的剧本——不是用人工智能去“分析”社区，而是让社区来“教会”人工智能如何看世界。这听起来像是一种充满温度的技...

在多模态大模型飞速发展的今天，CLIP作为连接视觉与语言的“基石”依然发挥着重要作用。然而，随着应用场景的深入，研究人员逐渐发现CLIP的文本编码器已经成为整个...

科学家无法回到过去研究塑造自然界多样视觉系统的环境压力，但某机构的研究人员开发了一种新的计算框架，使他们能够在人工智能体中探索这种演化。

参数一路狂飙：像素更高、帧率更快、功率更猛、视角更广、体积更小。单看规格表，很难不让人兴奋。但真正把设备装上产线的人，往往会在几周后露出一种复杂的表情——系统确...

在计算机视觉领域，YOLO系列一直是速度和精度的代名词。但长期以来，所有YOLO模型都存在一个根本性限制：它们只能识别训练时见过的类别。

红外成像领域的小目标检测一直是个技术难题——目标可能只是几个像素点，还常常淹没在复杂的云层、海面背景或者传感器噪声里。

在追求模型规模的竞赛中，一个反直觉的事实正在发生：NVIDIA 的 C-RADIOv4 仅用 6.31 亿个参数就达到了 DINOv3 的 70 亿参数模型的性...

近年来，Transformer 席卷了计算机视觉领域，从图像分类到目标检测，表现亮眼。然而，当任务从静态图像扩展到视频理解、动态场景分析时，Transforme...

近年来，随着生成式AI技术的突破，世界模型（World Models） 已成为自动驾驶与具身智能领域的核心研究方向。从文本直接生成驾驶视频，到可控的4D动态场景...

何恺明团队最近抛出的这篇工作，多少有点“把老问题直接掀桌子重来”的味道。他们提出的 Pixel MeanFlow（pMF），在不借助潜在空间、不依赖多步采样的前...

人类在观察复杂场景时，通常会先快速扫视整体轮廓，形成初步认知，再集中注意力到关键区域进行细节分析。这种 “纵观全局-聚焦细节” 的两阶段认知机制被称为自上而下注...

工业视觉检测一直是智能制造领域的关键技术，而零样本异常检测（ZSAD）更是被视为行业的“圣杯”——无需针对特定产线进行训练，即可直接投入使用的理想解决方案。然而...

那个在象牙塔里从未失手的“学霸”，理论知识门门满分，实验操作无可挑剔。可当他第一次踏入纷繁复杂、充满意外的真实社会，却步步维艰，处处碰壁——这画面，是不是像极了...

Alexander Long 原计划追随父亲的脚步，在石油和天然气行业工作。在他的祖国澳大利亚，该行业是电气工程师的主要雇主，因此在他于昆士兰大学获得学士学位后...

今天，在2022年国际机器人与自动化会议上，笔者与萨里大学同事合作撰写的论文《将图像转换为地图》获得了大会最高优秀论文奖。我们的论文解决了基于标准侧向视角照片构...