利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

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光学成像技术在视觉系统中的应用概况，王之虹，路方平，文章对光学成像技术进行了分类综述,主要介绍了内源信号光学成像、激光散斑成像、近红外光成像、激光扫描共聚焦显微镜成像技术的�

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绝大多数的卖家在说到转化率的时候往往想的都是订单转化率，其实这么说是不完整的。 正确答案是从曝光到点击是点击转化率；从点击到形成购买叫订单转化率！也就是说，转化率，其实有两个部分！ 跟进今天的主题！视觉营销的主要功能是提高转化率，那么都出现在哪些环节中呢？

张氏相机标定棋盘格图纸（1:1打印），包括5mm,6mm,7mm,8mm标准棋盘格，已调整好比例，直接按A4纸打印即可使用。

提出了一种特征权值与尺度自适应的核相关跟踪算法。提取目标搜索区域的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色名（CN）特征进行自适应权值融合，通过融合特征的相关滤波响应图的峰值找到目标位置；利用权值较大特征的相关滤波响应图的峰值和峰值旁瓣比的乘积作为尺度评估依据，对目标尺度进行粗略估计和精确估计，从而得到目标的最佳尺度。通过在目标跟踪标准（OTB-2013）数据集上的仿真实验，结果表明相比核相关滤波跟踪算法以及其他5种跟踪算法，所提算法在跟踪精度和成功率方面都有明显提高，跟踪精度为0.799，成功率为0.723，能较好地适应目标尺度的变化。

本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

本文以WoS数据库和CNKI数据库为样本，使用HistCite分析了Kano模型的研究现状，然后分析了Kano模型的引用网络，比较了Kano模型研究的主题和重点。 最后，根据引文网络和研究主题，提出了Kano模型的未来发展方向。