标签： 计算机视觉

在工业4.0时代背景下，缺陷检测系统的准确率直接影响着制造业的产品质量与生产成本。当前工业场景面临的核心矛盾是：缺陷样本极度稀缺与深度学习模型对数据量的高需求。传统数据增强方法（如旋转、翻转、色彩变换）在工业场景中暴露出三大致命缺陷——破坏缺陷形态特征、忽略背景材质特性、无法模拟真实成像噪声。 ...

在计算机视觉领域，标注数据的获取成本始终是制约模型性能提升的关键瓶颈。近期由顶尖研究团队发布的DINOv2模型，通过自监督学习框架实现了对ImageNet监督式模型的全面超越，这一突破标志着视觉表征学习进入了全新阶段。本文将深入解析其核心技术原理，并揭示其背后蕴含的算法革新。 ...

精准农业作为现代农业技术革新的核心方向，正面临着计算机视觉技术深度落地的多重考验。本文从技术实施层面切入，系统性剖析当前农业场景中AI视觉技术落地的三大核心挑战，并提出具有工程实践价值的技术解决方案。 一、农业场景数据困境的破局之道 ...

在自动驾驶技术发展进程中，感知系统的技术路线选择始终是行业争议的焦点。本文将从技术原理、工程实现、环境适应性等维度，深入剖析激光雷达与纯视觉方案的核心差异，并给出具有实操价值的技术优化路径。 1. 技术原理的本质差异 1.1 激光雷达的物理感知机制 ...