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基于 YOLOv8 的焊接表面缺陷检测|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于 YOLOv8 深度学习目标检测模型,结合 PyQt5 图形界面,实现了一个完整的焊接表面缺陷检测系统。通过实际演示可以看出,该系统能够对单张图片、批量图片、视频以及实时摄像头流进行高精度检测,并自动标注缺陷位置和类别,支持检测结果的保存和复查,为工业生产线提供了高效、智能化的焊接质量监控手段。
基于YOLOv8的牛行为检测识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目通过 YOLOv8 模型与 PyQt5 界面结合,实现了牛行为的高效识别与分类。5000张高质量标注数据保证了模型的准确性,多样化场景增强了泛化能力。系统简单易用,支持图片、视频、摄像头多种输入方式,为智能养殖和畜牧管理提供了高效工具。无论是科研实验还是实际牧场监控,本项目都可快速部署,开箱即用。
matlab实现指纹识别
指纹识别技术凭借其唯一性和稳定性,已成为生物特征识别领域的重要组成部分。MATLAB作为强大的数值计算和图像处理平台,为指纹识别算法的研究与实现提供了有力支持。
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1月前
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按图搜索1688商品API接口技术实现指南
1688按图搜索基于图像特征匹配技术,用户上传图片后,系统提取特征向量并在商品库中进行相似度匹配,返回相似商品列表。支持JPG/PNG格式,建议图片300×300像素以上、小于2MB。通过API调用,可用于电商比价、选品、侵权检测等场景,需申请权限并注意调用频率与版权问题。(239字)
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1月前
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一图掌握通义千问:模型生态与应用场景全览
通义千问(Qwen)系列提供全栈开源AI能力,涵盖语言、视觉、语音等多模态应用。旗舰模型Qwen3-Max性能领先,支持92种语言翻译与高精度语音识别,具备强大代码生成与图像处理能力,助力开发者与企业高效构建智能应用。
从“识图”到“购得”:图片搜索商品如何重构消费与供应链逻辑?
图片搜索正重塑电商:从“看到”到“买到”,只需一张图。它以AI解析视觉特征,精准匹配商品,打通C端购物与B端供应链,让找货、比价、溯源高效直达,成为连接视觉信息与交易的核心纽带。
Transformer中的残差连接与层归一化
残差连接与层归一化是深度学习的稳定基石:前者通过“信息高速公路”缓解梯度消失,后者以“训练稳定器”解决分布偏移。二者协同,使深层网络训练更高效,成为Transformer及大模型成功的关键。
焊接情况检测数据集(千张图片已划分)| 面向工业质检的目标检测训练集
总结来看,本次分享的焊接情况检测数据集为工业智能化提供了坚实的基础。数据集涵盖了“良好焊缝”、“不良焊缝”和“缺陷”三大类别,采用了标准的 YOLO 标注格式,保证了在目标检测任务中能够高效、准确地训练模型。通过合理划分训练集、验证集和测试集,开发者可以充分利用数据进行模型优化与验证,从而在实际工业生产环境中实现对焊接表面缺陷的自动检测与监控。
数字人平台数字分身技术分析
数字人正重塑生活,从虚拟偶像到金融医疗赋能。三维图形计算突破,构建全栈技术闭环,推动虚实融合的“数字分身”革命,引领中国范式崛起。
基于YOLOv8的番茄叶片病害识别系统|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
基于YOLOv8的番茄叶片病害识别系统,集成10类常见病害检测,支持图片、视频及实时摄像头识别。配备PyQt5图形界面,操作简便,提供完整源码、数据集与训练教程,开箱即用,助力农业智能化诊断与防控。
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