DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像，从精美的商店图像到无约束的消费者照片。 DeepFashion注释了丰富的服装商品信息。此数据集中的每个图像都标有50个类别，1,000个描述性属性，边界框和服装标记。 DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对。 使用DeepFashion数据库开发了四个基准，包括属性预测，消费者到商店的衣服检索，店内衣服检索和地标检测。这些基准的数据和注释也可以用作以下计算机视觉任务的训练和测试集，例如衣服检测，衣服识别和图像检索（In-shop）

本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Full

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巴塞特 巴塞特是什么 Basset是一个开源的视觉回归测试服务。 Basset使您可以轻松地将可视回归测试集成到您的连续集成中。 由于basket的代码是开源的，因此您可以在提供者上托管服务或在内部运行它。 安装 请访问以获取有关安装和设置的说明。 快照 执照 Basset已获得GNU AGPLv3的许可

使用 Lo G 边缘算子提取图像的边缘信息，结合直 线的最小二乘拟合法检测芯片的边缘；利用边缘信息取得引脚的各项尺寸，将引脚的 常见缺陷量化为对引脚个数、相邻引脚间距值的计算判断，结合边缘的灰度变化，判 断引脚外观的优劣。

斯塔克 的论文的正式实施 雇用视觉变压器项目的研究实习生： 强调 最强的表现 追踪器 LaSOT（AUC） GOT-10K（AO） TrackingNet（AUC） 斯塔克 67.1 68.8 82.0 TransT 64.9 67.1 81.4 TrDiMP 63.7 67.1 78.4 暹罗R-CNN 64.8 64.9 81.2 实时速度 STARK-ST50和STARK-ST101在Tesla V100 GPU上分别以40FPS和30FPS运行。 端到端，后处理免费 STARK是一种端到端跟踪方法，可以直接将一个准确的边界框预测为跟踪结果。 此外，STARK不使用任何对超参数敏感的后处理，因此性能稳定。 纯粹基于PyTorch的代码 STARK完全基于PyTorch实现。 安装环境 选项1 ：使用Anaconda conda create

基于机器视觉的方法实现了对空间柔性杆振动频率测量的算法，通过在视频图像中杆件边缘附近设置合适的LOI（line of interest），并检测并计算得到LOI（line of interest）内的柔性杆边缘点坐标位置移动，通过计算边缘点坐标波动频谱密度，实现了对柔性杆的振动频率的测量。该算法不但复杂度较低，且解决了必须在柔性杆件上安装点光源和标志点等问题。实验表明该算法具有较好的实时性。

光束平差的目的是优化 光束平差的意义：在机器视觉中，三维重建是个研究的热点。通常情况下，采用某些算法计算出的三维点和真实的三维点存在差异，光束平差的目的就是减小这个误差，所以，其意义也是显而易见的。

目标检测YOLO布匹瑕疵数据集 计算机视觉

针对自动扶梯上乘客易摔倒的安全隐患，设计一款基于机器视觉的人体摔倒行为识别系统及扶梯自动急停装置.借助OpenPose人体关节点检测算法提取目标人体的骨骼特征，利用Inception V3网络模型搭建分类器，对采集的骨骼特征信息分类，以识别乘客摔倒行为.训练结果表明单人、多人样本的测试精度最高可达98.9%、80.0%.识别摔倒行为后将检测结果以无线通讯的方式发送至基于STM32微控制器及多种传感器的急停装置.最后，在模拟的扶梯环境下进行实验测试，测试结果表明该扶梯自动急停系统的控制实时性良好.