动态水印也能去除?propainter一键视频抠图整合包下载-编程思维

ProPainter是一个基于E2FGVI实现的AI视频编辑工具,它结合了增强的传播和Transformer机制,能够快速高效地进行视频修复和水印去除 功能特点 · 对象移除:智能地检测和移除视频中的动态物体,对于去除不需要的元素或错误的特效非常有用   · 对象补全:填补视频中缺失的区域,通常用于修复受损的视频帧或损坏的部分,使其看起来完整和连贯     最新中文版: 百度网盘:http

4款超好用的ai换脸软件,一键视频直播换脸(附下载链接)-编程思维

随着AIGC的火爆,AI换脸技术也被广泛应用于娱乐、广告、电影制作等领域,本期文章系统介绍了市面上超火的4款AI软件 换脸整合包收录了全部4款AI工具,请按照需要选择下载: 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1UQFXfYlZiNcJNYG8ottIjQ?pwd=k5ib     1.Roop   作为AI换脸领域的鼻祖,Roop的人气一直很高,它不仅支持图片、视频换脸,

人人都是艺术家!ai工具doodly让潦草手绘变精美画作-编程思维

AI绘画界太卷了,一天一个新东西,不久前刚给大家介绍了可以一秒出图的SDXL-Turbo,今天来聊一聊另一位重磅选手Doodly 有用过Stable Diffuison的小伙伴都知道,想要生成一张高质量的图片,需要输入非常详细的提示词,并伴随多次“摇色子”才能获得满意的结果,有没有简便的方法呢? Doodly开创了一种新的方式,你只需随手画个草图,AI就会很好的理解其中的意思,并自动生成细节丰

基于yolov8/yolov7/yolov6/yolov5的花卉检测与识别系统(附完整资源+pyside6界面+训练代码)-编程思维

摘要:本篇博客介绍了一种基于深度学习的花卉检测与识别系统,并详细展示了其实现代码。系统采取先进的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较,展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别花卉的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制,并配备了相应的Python代码实现、用于模型训练的数据集,以及一个基于PySide6的用户界面。该系统不仅实现了对花

动手实践丨轻量级目标检测与分割算法开发和部署(rk3568)-编程思维

本文分享自华为云社区《自动驾驶(AIOT) - 轻量级目标检测与分割算法开发和部署(RK3568)【玩转华为云】》,作者:HouYanSong。 本文将在ModelArts平台上开发轻量级目标检测与分割算法,并使用ModelBox框架在RK3568开发板上实现模型推理和部署。 数据准备 我们收集了一份200张由Labelme标注的道路图像分割数据集,之后使用脚本将其转换为VOC格式的数据集并进

cutler:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法-编程思维

本文分享自华为云社区《CutLER:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法》,作者:Hint。 目标检测是计算机视觉中的一种重要任务,使AI系统感知、推理、理解目标。训练定位模型需要特别的标注,比如目标的框、掩膜、定位点等。本文的工作研究了无监督的目标检测和实例分割,不使用人工标注。首先提出了MaskCut方法,可以自动的生成初始的粗糙掩膜,然后提出一种简单损失函数来帮助检测出MaskCut遗漏

ai推理实践丨多路极致性能目标检测最佳实践设计解密-编程思维

摘要:基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》,作者: 昇腾CANN 。 当前人工智能领域,最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型,它们高高在上,让你无法触及。但在人们的日常生活中,实际应用需求最大的还是以Yolo模型为代表的目标检测“豪强”,它们每天都在以各种方式落地、应用于

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(anchor box)、交并比、非极大值抑制nms、softnms-编程思维

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类

基于深度学习的水果检测与识别系统(python界面版,yolov5实现)-编程思维

摘要:本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统,使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别,实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理,同时提供Python实现代码、训练数据集,以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类,用户可以在界面中选择各种水果图片、视频进行检测识别。本文旨在为相关领域的研究人员和新入

cutmix&mixup详解与代码实战-编程思维

摘要:本文将通过实践案例带大家掌握CutMix&Mixup。 本文分享自华为云社区《CutMix&Mixup详解与代码实战》,作者:李长安。 引言 最近在回顾之前学到的知识,看到了数据增强部分,对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位,所以这里写了一个项目再去好好看这两种数据增强方式。最开始在目标检测中,未对数据的标签部分进行思考,对于图像的处理,大家是

基于深度学习的安全帽检测系统(yolov5清新界面版,python代码)-编程思维

摘要:安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况,在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒,实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况,检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等;可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况,并实时显示标记和结果;博文提供了完整的Py

基于yolov5的停车位检测系统(清新ui+深度学习+训练数据集)-编程思维

摘要:基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测,应用深度学习技术检测停车位是否占用,以辅助停车场对车位进行智能化管理。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下: 目录前言1. 效果演示2. 停车位数据集及训练3.

二维码及条形码智能检测软件(python+yolov5深度学习模型+清新界面)-编程思维

摘要:二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码,对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果,辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测,在界面中可以选择各种图片、视频进行检测;博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新

智能零售柜商品检测软件(python+yolov5深度学习模型+清新界面)-编程思维

摘要:智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品,检测商品名和位置以了解销售情况,为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标进行识别分类,检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教

基于yolov5的舰船检测与识别系统(python+清新界面+数据集)-编程思维

摘要:基于YOLOv5的舰船检测与识别系统用于识别包括渔船、游轮等多种海上船只类型,检测船舰目标并进行识别计数,以提供海洋船只的自动化监测和管理。本文详细介绍船舰类型识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标进行识别分类。博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新

基于深度学习的动物识别系统(yolov5清新界面版,python代码)-编程思维

摘要:动物识别系统用于识别和统计常见动物数量,通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别,支持图片、视频和摄像头画面等形式。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。动物识别系统主要用于常见动物的识别,检测几种动物的数目、位置、预测置信度等;检测模型可选择切换,识别结果记录在界面表格中;系统设计有注册登录功能,方便用户进行管理和使用。博文提供了完整

智能扑克牌识别软件(python+yolov5深度学习模型+清新界面)-编程思维

摘要:智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字,快速识别牌型并标注结果,帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进行识别分类,在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;博文提供了完整的Python

智能火焰与烟雾检测系统(python+yolov5深度学习模型+清新界面)-编程思维

摘要:智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警,利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾,另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标进行识别分类,检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程