vision专题
【Vision AI v2开箱之SenseCraft AI猫狗识别Arduino教程】
【Vision AI v2开箱之SenseCraft AI猫狗识别Arduino教程】 1. 前言2. 实验材料2.1 Grove Vision AI Module V22.1.1 特征2.1.2 硬件概述2.1.3 启动/重置/程序2.1.4 驱动 2.2 ESP32C32.2.1 引脚图2.2.2 组件概述2.2.3 电源引脚 2.3 SenseCraft AI Model Assist
Vision Pro的3D跟踪能力：B端应用的工作流、使用教程和经验总结
Vision Pro的最新3D跟踪能力为工业、文博、营销等多个B端领域带来了革命性的交互体验。本文将详细介绍这一功能的工作流、使用教程，并结合实际经验进行总结。 第一部分：工作流详解 一、对象扫描 使用Reality Composer iPhone应用程序对目标对象进行3D扫描，如吉他或雕塑，生成精确的3D模型。 二、模型训练 工具：CreateML训练数据：以Reality
Unity Apple Vision Pro 开发（三）：visionOS 应用形态
文章目录 📕教程说明📕常用名词解释📕visionOS 空间类型⭐Shared Space 共享空间⭐Full Space/Immersive Space 独占空间 📕visionOS 渲染框架📕Unity 开发 visionOS 应用的不同模式⭐**窗口模式**⭐VR 模式⭐MR 模式 📕总结 此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入 Spatial XR
基于Pytorch框架的深度学习Vision Transformer神经网络蝴蝶分类识别系统源码
第一步：准备数据 6种蝴蝶数据：self.class_indict = ["曙凤蝶", "麝凤蝶", "多姿麝凤蝶", "旖凤蝶", "红珠凤蝶", "热斑凤蝶"]，总共有900张图片，每个文件夹单独放一种数据 第二步：搭建模型 本文选择一个Vision Transformer网络，其原理介绍如下： Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架
详解HDR的三个标准——HLG/HDR10/Dolby Vision
HDR的三大标准：HLG（Hybrid Log Gamma）；HDR10；Dolby Vision HLG：HLG的全称是Hybrid Log Gamma，它是由英国BBC和日本NHK电视台联合开发的高动态范围HDR的一个标准。HLG不需要元数据，能后向兼容SDR，相比HDR10，它的画面即使在现有的SDR显示设备上，也能呈现得更加艳丽动人 HDR 10：HDR10，2015年8月27
AI生图提示词收集,/MJ/SD/DALL-E/VISION...
#摄影构图与角度Prompt关键词参考来源： https://www.studiobinder.com/blog/ultimate-guide-to-camera-shots/ https://ehowton.livejournal.com/933195.html 距离相关提示词 • extreme close-up（极近景）• close-up（近景）• medium close-up（
京东618 ：AI总裁数字人、京东Apple Vision Pro版亮相
2004年6月18日，刚刚转型电商才半年的京东，用最互联网的方式为忠实粉丝打造了一场价格降到“难以置信”的店庆促销活动，这场促销活动还有一个很具有当年网络小说特质的名字——“月黑风高”。 2024年京东618，早已成为一场亿万消费者、千百万品牌和商家共同参与的年中经济盛事。20年来，京东通过供应链技术创新，帮助品牌和商家持续优化成本和效率，让用户体验到极致的“又便宜又好”，始终是这场经济盛事不变
Vision Transformer with Sparse Scan Prior
摘要 https://arxiv.org/pdf/2405.13335v1 In recent years, Transformers have achieved remarkable progress in computer vision tasks. However, their global modeling often comes with substantial computation
【模块缝合】【NIPS 2021】MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
文章目录 简介代码，from：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models【多看看成熟仓库的代码】MixerBlock paper and code： https://paperswithcode.com/paper/mlp-mixer-an-all-mlp-architecture-for-vision#code 简
【深度学习】解析Vision Transformer (ViT): 从基础到实现与训练
之前介绍： https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/132061304 文章目录 背景实现代码示例解释 训练数据准备模型定义训练和评估总结 Vision Transformer（ViT）是一种基于transformer架构的视觉模型，它最初是由谷歌研究团队在论文《An Image is Worth 16x
（2024，Vision-LSTM，ViL，xLSTM，ViT，ViM，双向扫描）xLSTM 作为通用视觉骨干
Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 公和众与号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 2 方法 3 实验 3.1 分类设计 4 结论 0. 摘要 Transformer 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干网络，尽管它最初是为自然语言处理引入的。
Vision SDK for Android教程（四）Testing and development
Testing and development Testing visual detection and classification 你可以通过把相机对准预先录制好的在单独显示器上播放的录像来测试一些基于探测和分类的特征。 Device requirements 你必须使用安卓真机来开发和测试和Vision相关的产品。你可以使用内置相机或者一个外接相机的物理设备，不能再Android s
Vision SDK for Android教程（二）AR navigation （三）Safety alerts
AR navigation Mapbox Vision AR for Android 是在Mapbox Vision SDK for Android基础上的高级框架，Vision AR管理导航路线，转换到核心库，然后在相机上渲染AR导航。 Route line 为了在路上生成轨迹线，首先要产生轨迹线。你可以使用Mapbox Navigation SDK来创建一个对Maobox Directi
Vision SDK for Android教程（一）Introduction
mapbox的Vison SDK，去年一直关注，一直在内测中，今年前一阶段才开放，我一直关注这个SDK，很想试试看看效果如何，一方面是对这个模式识别很感兴趣，其次工作上也有可能部分用到，Vision SDK的官方文档翻译一下，方便自己和后续使用。 官网地址：https://docs.mapbox.com/android/vision/overview/ Vision SDK for Andro
研究GigE Vision（未完待续）
博文: GigE Vision简介 千兆网工业相机对应的网卡设置注意事项 GigE Vision : wikipedia英文 GigE-Vision-2.0中文版 附加： GigE Vision Currently in version 2.1 SDK: GigE Vision camera SDK : Active GigE 收费的
Pyramid Vision Transformer, PVT（ICCV 2021）原理与代码解读
paper：Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions official implementation：GitHub - whai362/PVT: Official implementation of PVT series 存在的问题 现有的 Vision
苹果眼镜（Vision Pro）专业咨询服务模式优化方案
一、精准定位： 专注于为Apple Vision Pro应用开发者提供一站式、全方位的专业咨询服务，致力于成为开发者在空间计算时代中不可或缺的合作伙伴，共同打造“下一个大事件”。 二、核心业务优化： visionOS策略咨询： 深入市场调研，为开发者提供最新的行业趋势分析。结合客户访谈和数据分析，为开发者制定针对性的visionOS应用策略。提供UI/UX设计的专业建议，确保应用界面与Vis
多模态vlm综述：An Introduction to Vision-Language Modeling 论文解读
目录 1、基于对比学习的VLMs 1.1 CLIP 2、基于mask的VLMs 2.1 FLAVA 2.2 MaskVLM 2.3 关于VLM目标的信息理论视角 3、基于生成的VLM 3.1 学习文本生成器的例子： 3.2 多模态生成模型的示例： 3.3 使用生成的文本到图像模型进行下游视觉语言任务 4、 基于预训练主干网络的视觉语言模型（VLM） 4.1 Frozen
【论文+代码】VISION PERMUTATOR 即插即用的多层感知器（MLP）模块
目录 论文模块创新点 代码模块分析代码讲解 论文 本文的研究成果在项目的实现过程中起到了至关重要的作用。以下是本文的详细信息： 文章链接: VISION PERMUTATOR: A PERMUTABLE MLP-LIKE ARCHITECTURE FOR VISUAL RECOGNITION 模块 创新点 在多个方面进行了创新和改进，以下是项目的主要创新点： 代码
Rethinking overlooked aspects in vision-language models
探讨多模态视觉语言模型的一些有趣结论欢迎关注 CVHub！https://mp.weixin.qq.com/s/zouNu-g-33_7JoX3Uscxtw1.Introduction 多模态模型架构上的变化不大，数据的差距比较大，输入分辨率和输入llm的视觉token大小是比较关键的，适配器，VIT和语言模型则不是那么关键。InternVL-1.5，Qwen-VL-Max和De
RA8D1-Vision Board上OSPI-Flash实践
Vision-Board 开发板是 RT-Thread 推出基于瑞萨 Cortex-M85 架构 RA8D1 芯片，拥有Helium和TrustZone技术的加持，性能非常强大。 内核：480 MHz Arm Cortex-M85，包含Helium和TrustZone技术 存储：集成2MB/1MB闪存和1MB SRAM（包括TCM，512KB ECC保护） 外设：兼容xSPI的四线OSPI
北斗导航 | 北斗/GNSS精密定位：从PPP-RTK 到 Vision-PPP（第十一届中国卫星导航年会报告）
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 参考文献及代码下载：GPS北斗双模原理代码及书籍 博主是做视觉Vision出生——“视觉里程计，视觉SLAM”，后来找工作也是一不小心步入了卫星导航的大门，也是灰常荣幸。现在主要研究RDSS、RAIM及软件PVT导航解算。欢迎一起
SiT : Self-supervised vision Transformer
从NLP Transformer中借鉴而来的视觉 Transformer 在使用大规模监督数据或某种形式的协同监督（例如教师网络）进行预训练时已被证明是有效的。这些经过监督预训练的视觉Transformer在下游任务中通过最小的改动就能取得出色的结果。 随着监督预训练（SP）和自监督预训练（SSP）在下游应用（如分类、定位、分割等）之间的性能差距逐渐缩小，自监督学习（SSL）在计算机视觉领域正逐
【模型架构】学习最火热的Mamba、Vision Mamba、MambaOut模型
一、Mamba 论文链接：Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 代码链接：https://github.com/state-spaces/mamba 作者：Albert Gu,Tri Dao 发表单位：卡内基梅隆大学、普林斯顿大学 会议/期刊：暂无 Mamba的提出起源于RNN和Transfor
Unity Apple Vision Pro 开发（一）：开发前期准备【软硬件要求 | 开发者模式 | 无线调试打包】
文章目录 📕教程说明📕硬件要求📕软件要求⭐Xcode 15.2 及以上⭐visionOS 1.0 (21N301) SDK 或者更高版本⭐Unity 2022 LTS for Apple Silicon (2022.3.18f1及以上的版本)⭐Unity Pro/Unity Enterprise/Unity Industry的授权许可证 📕其他要求（苹果开发者账号）📕开启开发者模式
Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training
我们可以使用以下这六个标准，旨在全面分类视觉语言 (VL) 研究： 学习范式： 该标准区分模型的训练方式。 特定任务学习是一种传统方法，其中模型从头开始针对特定任务（例如视觉问答）进行训练。这种方法很简单，但可能无法很好地泛化到其他任务。端到端预训练涉及在特定任务上微调模型之前，先在大型图像文本数据集上对其进行训练。这利用了从大型数据集中学到的知识，通常会带来更好的性能。基于冻结 LLM 的方