解开标签分布以实现长尾视觉识别（CVPR 2021） 此代码库基于。 安装 conda create -n longtail pip python=3.7 -y source activate longtail conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install pyyaml tqdm matplotlib sklearn h5py tensorboard 训练 初赛 下载Places-LT的预训练caffe resnet152模型：请参考。 准备数据集：CIFAR-100，Places-LT，ImageNet-LT，iNaturalist 2018 请在下载这些数据集。 CIFAR-100培训 对于不平衡比为0.01的CIFAR-100，请使用LADE： python main.py -

简析视觉识别系统中的吉祥物设计.pdf

基于opencv，利用hsv颜色空间识别出特定水果，并且根据水果面积及形状进行筛选，识别出水果，内含详细备注

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用于语义分割的高分辨率网络（HRNets） 分行 这是HRNet + OCR的实现。 可以找到PyTroch 1.1版本。 PyTroch 0.4.1版本可。 消息 [2021/02/16]基于预训练权重，我们在Cityscapes val上达到83.22％ ，在PASCAL-Context val（新SOTA上）达到59.62％ ，在COCO-Stuff val（新SOTA上）达到45.20％，在58.21％上达到LIP值和ADE20K值的47.98％ 。 请查看了解更多详细信息。 [2020/08/16] 已支持我们的HRNet + OCR。 [2020/07/20]来自AInnovation的研究人员通过使用半监督学习方案训练我们的HRNet + OCR在上获得了排名第一。 更多详细信息，请参见他们的。 [2020/07/09]我们的论文被ECCV 2020：。 值得注意的

计算机视觉技术是计算机科学和人工智能的重要分支，它作为一种无损检测技术在农业领域有着广泛的应用前景．综述了计算机视觉技术在玉米品质识别与评价中的研究进展，为计算机视觉技术精确测量玉米籽粒特征，建立玉米的特征信息与其品质的相关性，实现对玉米品质检测提供了参考，同时提出：了利用计算机视觉技术并结合红外、微波、核磁共振等技术进行农产品内部品质的视觉信息提取与检测、研究快速并行图像处理算法等作为今后的发展趋势．

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视觉识别的资料较少,此为EPSON第三方相机设备的安装调试步骤

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Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别 由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建 介绍 由Yuqi Huo修改。此存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British