与传统的Transformer相比,Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制,实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示,使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息,这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制,Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式,它显著降低了计算复杂度,并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小,这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野,从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题,Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式,通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下,有效地整合全局信息
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这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库,我们成功地打造了一套多功能的解决方案,旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先,通过OpenCV实现了实时手势识别,使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备,只需简单地使用摄像头,就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持,确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势,系统还支持更复杂的手势序列,从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始,项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术,用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验,也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。
2024-03-21 19:15:11 142.51MB tensorflow opencv 计算机视觉 实时检测
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labview编写的旋转中心标定、定位、机械手、机器视觉
2024-03-21 19:03:03 32.15MB labview 相机定位
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计算机视觉实验:图像处理综合-路沿检测
2024-03-20 10:50:27 6KB 计算机视觉
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halcon机器视觉8-8.hdev
2024-03-16 18:56:34 713B halcon机器视觉
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图像分割实战-系列教程3:unet医学细胞分割实战
2024-03-13 17:44:54 409.6MB 图像分割 计算机视觉
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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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K210视觉模块默认固件库
2024-03-05 23:01:30 1.97MB
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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�
2024-03-01 15:31:08 219KB 首发论文
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