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首页标签计算机视觉

#计算机视觉

软件著作权登记证书识别:CV+NLP驱动的文档理解新范式

中科逸视OCR专家

随着我国软件产业的蓬勃发展,软件著作权登记数量持续攀升。据中国版权保护中心统计,2025年全国软件著作权登记总量已突破300万件。面对海量纸质或扫描版的软件著作...

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基于视觉大模型的实时监控系统技术实现解析

思通数科

若你正关注计算机视觉技术在货架状态感知场景的落地,寻求低成本、高复用性的实时监控技术方案,那么这款AI视觉系统的技术实现逻辑值得深入探讨。其核心围绕视觉感知与智...

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YOLO26正式亮相!极致速度优化,为落地而生!

CoovallyAIHub

就在刚刚,Ultralytics 正式发布 YOLO26,这是迄今为止最先进、最易部署的 YOLO 模型。就是那个在 YOLO Vision 2025 大会上首...

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仅192万参数的目标检测模型,Micro-YOLO如何做到目标检测精度与效率兼得

CoovallyAIHub

随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、智能终端等领域的广泛应用,如何在计算资源有限的嵌入式设备中高效部署检测模型,已成为工业界与学术界共同关注的核心问题。传统的...

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2026 CES 如何用“视觉”改变生活?机器的“视觉大脑”被点亮

CoovallyAIHub

机器人能叠衣倒水,AI伴侣看懂你的眼神——这一切都因为,机器终于学会了真正地“看”世界。

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为AI装上“纠偏”思维链,开源框架Robust-R1显著提升多模态大模型抗退化能力

CoovallyAIHub

如今的多模态大语言模型(MLLMs)已经展现出令人惊叹的图像理解和推理能力,能够回答关于图片的问题、生成描述,甚至进行复杂的视觉推理。然而,一个长期存在的挑战是...

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YOLO-Maste开源:首个MoE加速加速实时检测,推理提速17.8%!

CoovallyAIHub

在实时目标检测领域,YOLO系列凭借其一阶段框架,在精度与速度之间取得了卓越的平衡。然而,一个根本性局限长期存在:静态密集计算。

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自动化损伤检测:机器视觉与AI的巧妙融合

用户11764306

2020年底,某中心机器人AI团队的高级应用科学家 Sebastian Hoefer 在其同事的支持下,成功提出了一个解决此问题的新颖项目。其想法是:结合计算机...

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车辆合格证识别技术:融合计算机视觉技术与自然语言处理技术,实现纸质信息的秒级数字化

中科逸视OCR专家

基于计算机视觉技术与自然语言处理技术深度融合的车辆合格证识别技术应运而生。这套系统不再满足于简单的“看”到文字,而是致力于真正地“读懂”文档,为行业带来了革命性...

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工业视觉检测:多模态大模型的诱惑

CoovallyAIHub

他是某家电企业的技术负责人,两年前我们帮他们上了一套基于YOLOv5的外观检测系统,跑得一直不错。

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视频语义分割的高效自动标注技术

用户11764306

大多数最先进的计算机视觉模型依赖于监督学习,即使用标注数据进行训练。但标注成本高昂,在语义分割任务中尤其如此,因为需要为图像中的每个像素分配标签。视频中的语义分...

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运用前沿技术应对零售与云计算的挑战

用户11764306

在快速数字化转型的现代时代,对工程领导者的期望超越了项目管理者和技术专家的范畴。他们需要成为愿景设定者、创新赋能者和塑造下一代人才的导师。

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动态场景神经辐射场优化技术解析

用户11764306

计算机视觉中最引人入胜的挑战之一,是如何通过单个移动相机的快照来理解动态场景。想象一下,从视频或不同角度拍摄的一系列快照中,数字重建一个生动的街道场景或舞者流畅...

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【AI加持】基于PyQt5+YOLOv5+DeepSeek的安全帽佩戴检测系统(详细介绍)

懷淰

本系统功能强大!支持对进行检测,支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估,欢迎了解!

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超越Sora的开源思路:如何用预训练组件高效训练你的视频扩散模型?(附训练代码)

CoovallyAIHub

在计算机视觉中,光流通过为每个像素估计一个2D位移向量,来描述两个连续图像帧 x0 和 x1 之间像素的表观运动。

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基于神经网络增强体育场配准与片头片尾检测的技术实践

用户11764306

在今年的IEEE冬季计算机视觉应用会议上,某中心的视频服务团队展示了两篇论文。一篇是关于体育场配准,即理解体育视频中描绘物体之间的空间关系。另一篇是关于片头与剧...

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工业质检只能依赖缺陷样本?PatchCore给出“冷启动”答案

CoovallyAIHub

在工业制造领域,产品质量检测是至关重要的一环。传统的人工质检不仅成本高昂,而且容易因疲劳或注意力分散导致漏检、误检。随着计算机视觉技术的发展,基于深度学习的自动...

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当特斯拉FSD在高速狂奔时,SCCA-YOLO如何看清偏远乡村道路的复杂场景?

CoovallyAIHub

传统的计算机视觉目标检测算法正随着全球自动驾驶研究热潮和模型架构的不断优化而加速迭代。特斯拉的全自动驾驶系统展示了城市和高速公路场景下的技术潜力,但在广阔的乡村...

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前实习生因工业异常检测研究获国际大奖

用户11764306

图宾根大学的博士研究生卡斯滕·罗斯因在某中心科学实习期间完成的关于“Towards Total Recall in Industrial Anomaly Det...

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计算机视觉与AI如何从照片测算体脂并生成3D模型

用户11764306

借助某中心的Halo服务,个人可以测量自己的体脂百分比,并通过个性化的3D模型进行追踪。这种级别的扫描通常只有通过昂贵且精密的机器才能实现,但Halo的Body...

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