ViT的全文翻译，结构同原文保持一致。
1.全文翻译的markdown原文件
2.ViT的原文
3.参考博客http://t.csdn.cn/PLzkf
2022-04-14 17:05:38
3.11MB
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上下文编码器：[CVPR 2016]使用GAN通过图像修复进行无监督特征学习
2022-04-12 17:29:38
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用labview制作的图片浏览器，可以看到ROI，适用于Vision函数库定义的ROI图片和一般PNG，JPG格式图片。仿制windows图片浏览器的功能。必须有labview运行库才能运行！
2022-04-11 23:11:09
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视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新]
作者：Saikat Roy，
波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中：
项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量）
涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。
项目2：多层神经网络
涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次
2022-04-10 21:39:44
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计算机视觉-算法与应用英文版：Computer Vision: Algorithms and Applications_Richard Szeliski
2022-04-10 12:43:35
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SiamFC-TensorFlow
TensorFlow端口的跟踪方法在论文《描述。
特别是，它是在作为基线呈现的改进版本，可在高帧速率下实现最新性能。 本文中介绍的其他方法（性能相似，网络较浅）尚未移植。
注意1 ：结果应该与我们的MatConvNet实现类似（即稍好或差）。 但是，要进行直接比较，请参阅项目页面中提供的预先计算的结果或原始代码，您可以在找到这些原始代码。
注意2 ：目前，此代码仅允许在正向模式下使用预训练的网络。
使用virtualenv进行设置
如果尚未pip install virtualenv
使用Python 2.7创建新的virtualenv virtu
2022-04-07 16:51:54
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1.智能摄像机技术原理及应用
2.机器视觉智能算法原理及应用
3.视频云技术原理及应用
4.视频大数据技术原理及应用
5.视图库技术原理及应用
6.视频联网技术标准及应用
7.视频站点规划设计
8.视频站点安装部署调测
9.视频站点维护排障
10.智能视觉平台规划设计
11.智能视觉平台安装部署调测
12.智能视觉平台维护排障
2022-04-07 14:03:41
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交通标志识别
将交通标志图像识别并分类为来自数据集的43类。
该项目是Rob Fergus领导的纽约大学计算机视觉课程的一部分，并作为Kaggle竞赛进行。 该模型是使用带有IDSIA网络修改版本的Spatial Transformer网络设计的，并使用大量增强的数据进行了训练。 该模型在Kaggle排行榜上达到了约99.5％的测试设置精度，远高于人工精度。
该项目的整个开发过程可以在阅读。
数据
从下载培训和测试文件夹
跑步
项目可以通过两种方式运行，即main.ipynb jupyter笔记本（最初用于实验）和main.py文件。 对于jupyter笔记本，它包含与数据增强，预处理和培
2022-04-04 12:58:02
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