农业被认为是促进经济发展的部门，使每个国家都在全球市场上脱颖而出。 产量大的国家在出口市场上占主导地位。 然而，一些国家面临着高劳动力成本、不发达的方法以及缺乏自动化导致更高的生产成本。人类通过大脑处理的视觉来解释现实世界，以了解周围环境。 随着世界被类人能力所吞没，计算机视觉的分支旨在训练计算机解释和理解视觉世界。 通过计算机视觉，机器可以准确地识别和检测物体，分析一系列图像并做出有意义的解释。
计算机视觉领域正在农业中站稳脚跟。从提高生产力到通过自动化降低生产成本，计算机视觉改善了农业部门的整体运作。本文深入探讨了计算机视觉在农业中的潜力及其贡献。
农业行业见证了计算机视觉-人[……]
本文将以 Linux 系统下安装 tensorflow 为例来讲解计算机视觉开发环境的搭建过程。
首先去 Nvidia 官网上查看适合你的 GPU 的驱动（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）。选择 GPU 产品类型（以下用的是 NVIDIA TITAN Xp），查找适合的驱动如下图：
下载 NVIDIA 驱动安装包（.run格式）。下载后的文件为：
图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景解析、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用前景。本文作为基于 PyTorch 的语义分割技术手册，对语义分割的基本技术框架、主要网络模型和技术方法提供一个实战性指导和参考。
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MMdetection 是港中文-商汤开源的，基于 Pytorch 实现的目标检测工具箱，支持 Faster R-CNN, Mask R-CNN, Cascade R-CNN, RetinaNet, Guided Anchoring, RepPoints, Foveabox, FreeAnchor, NAS-FPN, ATSS, NAS-FCOS 等等 SOTA 目标检测模型，并且提供了 DCNv2, Group Normalization, OHEM, Soft-NMS, GCNet, Mixed Precision 等新特性。
MMdetection 工具箱常常被用来当作比赛 Bas[……]
今年 2 月 22 日，知名的 DarkNet 和 YOLO 系列作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV 界面，这也就意味着 YOLOv3 不会再有官方更新了。但是，CV 领域进步的浪潮仍在滚滚向前，仍然有人在继续优化 YOLOv3。今日，著名的 AlexeyAB 版本发布了 YOLOv4 的论文。该论文提出了五大改进，二十多个技巧的实验。
目前，工业界常用的目标检测算法，SSD 是 2015年发表的，RetinaNet、 Mask R-CNN、Cascade R-CNN 是 2017 年发表的，YOLOv3 是 2018 年发表的。时光荏苒，过去的五年，深度学习也在不断更新，[……]
这个项目名叫「人像卡通化 (Photo to Cartoon)」，已经在 GitHub 上开源。但对于不想动手下载各种软件、数据集、训练模型的普通用户，该公司开放了一个名为「AI 卡通秀」的小程序，可以生成各种风格的卡通照片、GIF 表情包，完全可以满足社交需求。
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DFG 交通标志数据集，包括 200 个交通标志类别捕获在斯洛文尼亚公路跨越约 7,000 高分辨率图像。图像是由斯洛文尼亚 DFG 咨询公司提供和注释的。RGB 图像是通过安装在一辆汽车上的摄像头获得的，这辆汽车行驶在斯洛文尼亚六个不同的自治市。这些图像数据是在农村和城市地区获得的。从收集的大量数据中，只选择了包含至少一个交通标志的图像。此外，选择是这样进行的，通常有一个显着的场景变化之间的任何一对选定的连续图像。
该评价数据集称为 DFG 交通标志数据集是通过只关注具有足够数量样本的平面交通标志来创建的。每个类别至少有 20 个实例。边界框大小至少为 30 像素的样本被严格标注，而边[……]
今天奥迪公司的研究人员在发布的论文 A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset 中，公布了其大型自动驾驶数据集：A2D2，同时还配备了相关教程，并提供开放下载。数据集目标为推进计算机视觉、机器学习、自动驾驶的商用和学术研究。数据类型包含：RGB 图像，也包括对应的 3D 点云数据，记录的数据是时间同步的。标注类型包括：目标 3D 包围框，语义分割，实例分割以及从汽车总线提取的数据。数据规模：标注的非序列数据，41,227 帧，都含有语义分割标注和点云标签。其中含有前置摄像头视野内目标 3D 包围框标注 12,497 帧。另外，该库还包括 392,556 连续帧的[……]
CVPR 2020 的论文《HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation》，基于自适应图卷积技术，作者提出了一种称之为 HOPE-Net 的『人手 – 物体』姿势估计模型，在这个问题上不仅计算结果精度更高、速度也更快，GPU 上达到实时！
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找到的驱动版本如下所示：