月球背面

上期给小伙伴讲解了多目标追踪DeepSort算法的基本原理与工作流程。但读万卷书也要走万里路，只懂书本上的原理是万万不够滴，所以本期就带来了DeepSort的代码讲解，包括如何训练自己的特征提取网络用

今儿给小伙伴带来一项计算机视觉中的新技术——目标追踪。说起目标追踪，它可用于跟踪监控摄像头中的人、车辆、行李或其他物体，这在大型商场、机场、银行、街头巷尾的摄像头中广泛使用。下面就用大白话讲解Deep

在前面两节，我为大家介绍了如何将pytocrh模型转换成ONNX格式，进而提高深度学习模型部署速度， 在评论区有小伙伴们问，如何进行服务化，那么今天就为大家介绍介绍通过Flask来实现服务化。

啥玩意机器学习、深度学习，你自己能区分吗？我举个例子，把人工智能比作考古，那么机器学习可以算作器物鉴定，深度学习则是用仪器去鉴定。今天，让我们跟着项目来了解机器学习的一些知识。

MoCo v1（Momentum Contrast，v1版），一种在CV任务上，通过对比学习(contrast learning)做无监督(unsupervised)训练的方法

不知道小伙伴们注没注意到抠图在咱们生活中的应用呢？电影拍摄的绿幕特效、在线会议的背景更换、B站不挡脸的蒙版弹幕等都是基于人像抠图实现的，本质上是计算机视觉上的语义分割。今天就手把手带大家利用Media

本篇为《深入浅出OCR》实战：基于PGNet的端到端识别，主要对端到端识别PGNet算法进行解读，配合PaddleOCR算法实现端到端算法实战。尽可能详细介绍代码及项目流程，如有错误请指正。

上一章我们介绍到OCR流程包括两阶段算法和端到端算法，本篇为 主要对深度学习端到端识别方法进行介绍，端到端算法具有模型小、速度快的特点，本人将从经典端到端识别算法结构、代码、论文解读等角度展开介绍。

不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻？🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例，和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测，学习一下工业缺陷检测流程，包括从最开始的数据标注，中间的