视觉学习

视觉英语学习资源详解

精读是提升英语能力的关键方法之一，尤其对于专业英语学习尤为重要。资源中可能包含图表、图像等视觉元素，帮助学生更好地理解文本。本资料分为两个单元，涵盖大学教育与现实世界的关系及人们在不同情境下的反应。第一单元探讨社会进步如何影响大学教育，揭示了学生将大学视为提升技能和增加就业机会的平台的新趋势。第二单元通过场景展示人们在面对他人困境时的不同反应，引发对社会责任感和人性关怀的思考。精读练习不仅提升阅读理解能力，还通过翻译锻炼语言转换能力，有助于学生的学术与社交成长。

Access 3 2024-07-20

使用Python进行计算机视觉的深度学习

Python成为计算机视觉深度学习的首选工具，其灵活性和强大的生态系统使其在视觉数据处理中表现卓越。

MySQL 1 2024-07-22

视觉盛宴

沉浸式的视觉体验，带您领略精彩瞬间。

DB2 3 2024-05-19

LAG-1精度检验代码与视觉学习的集成

LAG-1是一个免费的开源MATLAB实现，用于类别学习期间的学习、注意力和凝视，依据Barnes等人提出的理论。该程序包可从MATLAB运行或编译为独立应用。其目的是强调视觉类别学习实验中学习与外观之间的联系。代码目前处于实验阶段，用户可从以下git存储库获取最新版本，需将文件夹添加到MATLAB路径中。支持Windows、Mac OSX和Linux，并可安装相应的MATLAB运行时库。

Matlab 0 2024-10-31

视觉中国：MongoDB助力海量视觉内容管理

深入探索视觉中国如何利用MongoDB高效管理海量视觉素材，实现灵活扩展和高效检索。

MongoDB 4 2024-04-29

空间依赖性：计算机视觉++模型、学习和推理

空间依赖性是空间回归分析中空间效应的一种类型，它表明观测值与它们的位置之间存在一致性。如果不考虑空间依赖性，可能会导致模型参数的可识别性问题。

统计分析 2 2024-05-23

SSD7深度学习与计算机视觉实验介绍

SSD7，全称为Single Shot MultiBox Detector的第七版，是卡内基梅隆大学开设的深度学习与计算机视觉实验课程。该课程教授如何利用SSD模型进行实时目标检测，SSD作为一种高效的端到端目标检测框架，因其快速和准确的特点在业界广泛应用。课程内容涵盖计算机视觉基础理论、SSD模型架构深入解析、模型训练与优化技巧、实验实践及结果分析等多个方面，通过详细的实验文档指导学生完成环境配置、数据准备、模型构建、训练过程和结果分析。通过参与SSD7实验，学生不仅能掌握SSD模型，还能深化对深度学习和计算机视觉领域的理解，为未来相关研究或工作奠定坚实基础。

PostgreSQL 2 2024-07-13

深度学习技术在计算机视觉与VSLAM领域的应用探析

深度学习技术在计算机视觉与VSLAM领域的应用探析。此处集结了关于计算机视觉、3D视觉、VSLAM、点云、三维重建、深度学习、结构光、机械臂抓取等方向的最新论文，来源包括公众号《3D视觉工坊》、《计算机视觉工坊》及其他优秀公众号文章。更新截至2021年4月17日。作者：3D视觉工坊所有投稿作者。

Matlab 0 2024-09-28

MATLAB机器视觉工具箱视觉控制和图像处理利器

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

Matlab 0 2024-08-26

大量文件助力视觉转换

拥有丰富的文件资源，非常适用于视觉转换。这些文件不包含频率信息，专注于FV格式的转换。

Informix 6 2024-05-12