通过双模式对抗提示越狱视觉语言模型
最近，将视觉整合到大型语言模型（LLMs）中的兴趣显著增加，催生了大型视觉语言模型（LVLMs）。这些模型结合了视觉和文本信息，如LLaVA和Gemini，已经在包括图像字幕、视觉问题回答和图像检索等一系列任务中展示了不错的性能。然而，LVLMs表现出的行为很容易与其创造者预期的目标不一致，经常生成不真实或可能对用户有害的输出。 为了揭示和减轻这些安全风险，越狱攻击已经作为一...
机器视觉：工业相机的主要参数
高精度高速检测的地方。但是一行一行的扫描效率太低了，成本还高，拼接图像的参数调试麻烦，一般人不好驾驭。 面阵相机：面阵相机的传感器是一整面的，可以直接输出完整的平面图像。操作也简单，因此面阵相机再机器视觉中用的比较多。面阵相机的分辨率和帧率还是不如线阵相机。 3、按照色彩分类：可分为黑白相机和彩色相机 黑白相机：黑白相机是将不同强度的光信号转换成256级的灰度值，通过亮暗来表示目标物体的信息。黑白图像...
第八章-ROS系统的视觉交互开发
第八章-ROS系统的视觉交互开发 第一节 深度摄像机交互式原理认知 第二节 RO机器人深度视觉交互式技术试验 文章目录 第八章-ROS系统的视觉交互开发前言第一节 深度摄像机交互式原理认知第二节 RO机器人深度视觉交互式技术试验2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学...
Vision Mamba：高效视觉表示学习双向状态空间模型，超越Vision Transformer！
息！ Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 引言：探索视觉领域的新方向 在计算机视觉领域，传统的卷积神经网络（CNN）和最近兴起的视觉变换器（ViT）已经取得了显著的成就。然而，随着图像分辨率的不断提高和计算资源的限制，这些模型在处理高分辨率图像时面临着速度...
成为计算机视觉（CV）需要掌握哪些技术知识（综述）
供了强大的工具和方法。本文将综述CV中需要学习的深度学习和机器学习技术。 一、深度学习技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN） CNN是深度学习在计算机视觉领域中最具代表性的模型之一。它通过模拟人脑神经元的连接方式，构建了一种能够自动学习图像特征的神经网络。CNN通常由卷积层、池化层、全连接层等部分组成，能够有效地提取图像中的局部特征和全局特征，从而实现...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
受控环境下进行，但近年来，研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新...
计算机视觉——使用OpenCV GrabCut算法从图像中移除背景
色相似性。迭代优化：通过迭代方式，利用最小割算法对前景和背景的分割进行优化。结果修正：用户可根据分割结果进行手动修正，提高分割的准确性。 GrabCut算法因其用户交互少、操作简单且效果良好而在计算机视觉领域得到广泛应用。 GrabCut算法的工作原理 首先，在图像上绘制一个矩形，包含图像的主题，例如一个人或一只狗。矩形外的区域自动被视为背景。在定义的矩形内，背景中的数据被用作区分前景和背景位置的参考...
计算机视觉与深度学习
1. 定义及联系 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和相应的数字信号处理技术，对从现实世界中获取的图像和视频数据进行理解和分析的研究领域。而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型学习数据的表示，实现对复杂模式和结构的学习。深度学习技术已经成为了计算机视觉领域的主要驱动力之一，通过深度学习方法可以自动学习到数据的特征表示，从而大大提高了...
Python与OpenCV：图像处理与计算机视觉实战指南
前言 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数百种计算机视觉算法，包括图像处理、视频分析、物体检测、面部识别等。结合Python语言的强大功能，OpenCV可以用于快速开发复杂的图像处理和计算机视觉应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理，并提供一个简单的实践示例。 1. OpenC...