摘要：深度学习作为 AI 发展的核心驱动力，通过构建多层神经网络从海量数据中学习复杂模式与特征表示，从而实现数据分类、预测、生成等任务，在计算机视觉...
一个愿意伫立在巨人肩膀上的农民...... 在深度学习的世界里，选择合适的工具版本是项目成功的关键。CUDA、PyTorch和Python作为深度学习的三大支柱...
计算机网络基础：云计算与网络架构的深度融合 一、前言 二、云计算基础概念 2.1 云计算的定义与特点 2.2 云计算服务模式 三、网络架构基础概念 3.1...
![[2025CVPR-图象超分辨方向]DORNet：面向退化的正则化网络，用于盲深度超分辨率](http://open.ttrar.cn/cachepic/?cachepic=https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0d3e7c55a52a4adaa110a2dedbaa4159.png)
1. 问题背景与挑战 盲深度超分辨率（Blind Depth Super-Resolution, DSR）的目标是从低分辨率（LR）深度图中恢复高分辨率（HR）深度图，但现有方法在真实...
参考教程AI硬件与机器人技术教程:https://github.com/datawhalechina/ai-hardware-robotics 视觉感知与手眼协调，计算机视觉在机器人中应用，手眼标定算法实...
![[2025CVPR]ViKIENet：通过虚拟密钥实例增强网络实现高效的 3D 对象检测](http://open.ttrar.cn/cachepic/?cachepic=https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c38f2113c34044afa64b666337e8d339.png)
ViKIENet论文详细总结 1. 背景与动机 问题陈述：LiDAR-only 3D物体检测面临点云稀疏性和语义信息不足的挑战，导致远距离、遮挡或小物体检测精度下降。...
1. 核心问题：iToF相机的“景深”死穴 我们之前已经详细讨论过，iToF相机的“景深”（有效测量范围）受到光学散焦的严重制约。 问题根源： 当iToF相机的镜头散...
基于深度学习的CT图像3D重建技术研究 摘要 本文详细探讨了使用深度学习技术进行CT(计算机断层扫描)图像3D重建的全过程。我们从CT成像基本原理出发，系统介绍...
3D 语义占用预测（3D Semantic Occupancy Prediction）旨在将真实世界环境划分为规则的三维体素（voxel）网格，并对每个体素同时预测： 占用状态（Occupanc...
▍ 引言 在地理信息科学领域，一场静默的革命正在进行。当传统的GIS分析遇上深度学习技术，地理空间数据的解读方式正发生根本性变革。想象一下：卫星影像自动...
