生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen

用于GigEVision:registered:硬件的Image Acquisition Toolbox:trade_mark:支持包可让您从兼容GigE Vision的相机中直接将图像和视频采集到MATLAB:registered:和Simulink:registered:中。 该支持包对R2014a及更高版本有效。

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的VIT图像分类模型实现分类任务。 通过本文你和学到： 1、如何构建VIT模型？ 2、如何生成数据集？ 3、如何使用Cutout数据增强？ 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何实现训练和验证。 6、如何使用余弦退火调整学习率？ 7、预测的两种写法。 这篇文章的代码没有做过多的修饰，比较简单，容易理解。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123049220

机器视觉 Machine Vision （英文版） Automated Visual Inspection: Theroy, Pratice And Applications

学校机器视觉课程教材

Machine Vision Handbook。非常经典的机器视觉手册（宝典）。英文版，带书签，高清。

Allied Vision相机采集、显示图像源码。VS2019编译MFC界面，独立运行，完成库文件。

Richard Szeliski著《计算机视觉：算法与应用》英文原版pdf全文。不建议英文不好的同学下载。

CodeSLAM CodeSLAM的PyTorch实现。 概括 它试图解决/解决的问题 真实3D感知系统中的几何图形表示。 可能带有语义标签的密集表示是高维的，不适合概率推断。 稀疏表示，可以避免这些问题，但仅捕获部分场景信息。 新方法/解决方案 新的紧凑但密集的场景几何表示，以来自单个图像的强度数据为条件，并由包含少量参数的代码生成。 每个关键帧都可以生成一个深度图，但是可以与姿势变量和重叠关键帧的代码一起对代码进行优化，以实现全局一致性。 介绍 由于不确定性的传播对于很大的自由度很快变得难以处理，因此SLAM的方法分为两类： 稀疏SLAM，通过稀疏特征集表示几何 密集SLAM，它尝试检索环境的更完整描述。 自然场景的几何表现出高度的有序性，因此我们可能不需要大量的参数来表示它。 除此之外，还可以将场景分解为一组语义对象（例如椅子）以及一些内部参数（例如椅子的大小，没有腿）

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