关于计算机视觉的一篇论文，关于计算机视觉的一篇论文，

内容概要：深度学习入门博文整理、包含Cuda安装、Pytorch 安装、Tensorflow安装、VScode使用、虚拟机安装、基础环境搭建、计算机视觉领域实战教程：超分重建、图像修复、风格迁移、目标检测、PDF 电子版1.0； 适合人群：适合刚刚跨入AI领域不久的新同学查阅自学，代码实战趣学教程； 使用场景：适合具备一定自学能力、基础文档查阅、喜欢代码实战的学习方式； 阅读建议：跟着系列博文进行学习、能够大家节约相当多学习的时间成本 备注说明：该排除的坑墨理已经帮各位小伙伴排过了，欢迎各位小伙伴下载、查阅、分享； 博主主页：https://blog.csdn.net/sinat_28442665/category_9054713.html

可以识别水果，物体。

里面是自己找的一些蛇的数据图片及其标签，可以用于目标检测，语义分割。一共有大约200多张图片及其对应的标签，图片的质量比较高，基本上够用了。

人工智能cv opencv 压缩包

opencv_python-3.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，适用于python3.6，window 64位。上传它是因为原下载链接打不开了。【opencv_python-3.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl】，用于python安装opencv模块。

opencv 4.1中文官方文档v1.1版

安装步骤请参考本人博客文章，有问题留言，我会不定时登录查看，并予以讲解

计算机视觉-Adaboost算法MATLAB源码 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。 而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间，机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去，扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础。AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法，还在于 1)它让Boosting从最初的猜想变成一种真正具有实用价值的算法； 2)算法采用的一些技巧，如:打破原有样本分布，也为其他统计学

点击鼠标左键生成雪花，点击右键清屏，按ESC键退出。雪花的大小，形状，下落速度，转速都可通过参数设置