西电计算机视觉CV第四次上机资源

作物引导拍照挑战赛【CV比赛】，通过图像里盆栽的位置可以对图像进行引导方向的识别，给出合理的引导方向。本次赛提供已对植株位置进行分类的图像数据，参赛选手需基于提供的样本构建模型，实现**对图片中植株的位置的分类**（正中、上、下、左、右、左上、左下、右上、右下、过大、过小）。 背景：随着计算机技术的发展，农业开始步入智能化领域。在农业智能化过程中，通过建立起农业病虫害识别模型摆脱传统的专家进行农业病虫害识别。但在农业病虫害识别模型中，由于使用拍摄工具的主体是人，而农业病虫害识别模型对于需要识别的图像具有一定规范性。由于没有对人在拍摄过程中进行规范性引导，导致了人在拍摄过程中随意拍摄图片，从而造成了实际的农业病虫害识别精度远远小于训练时的精度。为了使人拍摄的农作物图像能够达到农业病虫害识别模型输入的要求，提高实际的农业病虫害识别模型的精度，需要**建立起判断植株在图片中的位置的模型来辅助人进行图片拍摄**。在引导拍照过程中，**手机需要实时调用该模型**。为了在移动端得到较好的引导效果，模型的参数规模和速度都需要有相应的限制。人眼产生视觉暂留的阈值一般位于12~24Hz，而屏幕刷新频率的

参考文献： 原论文名称：EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2104.00298 原论文提供代码：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientnetv2 参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/116933569?spm=1001.2014.3001.5502 参考在bilibili上的讲解视频：https://b23.tv/M4hagB

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mmdetection里用的预训练模型retinanet的，放在AWS上的，国内下载不便，放在CSDN方便大家下载

基于BP网络的图像分类matlab代码出色的计算机视觉： 受启发的精选计算机视觉资源精选清单。 有关列出其学术谱系的计算机视觉人士的列表，请访问 贡献 请随时给我发送电子邮件或（）以添加链接。 目录 图书 计算机视觉 -西蒙·京东（Simon JD Prince）2012 -里克·塞利斯基（Rick Szeliski）2010 -大卫·福赛斯（David Forsyth）和让·庞塞（Jean Ponce），2011年 -理查德·哈特利（Richard Hartley）和安德鲁·齐瑟曼（Andrew Zisserman）2004 -Linda G.Shapiro 2001 斯蒂芬·帕尔默（Stephen E.Palmer），1999年 -Kristen Grauman和Bastian Leibe 2011 -理查德·拉德克（Richard J.Radke），2012年 -Reinhard，E.，Heidrich，W.，Debevec，P.，Pattanaik，S.，Ward，G.，Myszkowski，K 2010 -贾斯汀·所罗门（Justin Solomon）2015 OpenCV编

手势识别，采用OPENCV调用YOLO4TINY模型，不需要其他依赖，支持C++/PYTHON

使用时通过命令行运行，python main.py folder_path 后面路径中存放的是一些jpg图片和一个avi视频，会自动处理成一个新视频，并添加特效。

CV方向关于Transformer的组会PPT，希望大家可以用上，自认为做的很不错了

Multiple View Geometryin Computer Vision,多视角几何学。机器视觉学习资料