南洋理工大学MMLab丰收ICC V2023，20篇论文盛大亮相！

2023-03-28 22:19:19

新加坡南洋理工大学 MMLab 团队在 ICCV 2023 上大放异彩：领跑计算机视觉

计算机视觉领域的顶级盛会 ICCV 2023

计算机视觉国际会议 (ICCV) 是计算机视觉领域一年一度的盛会，汇聚了全球顶尖的研究人员、学者和行业领袖，展示该领域的最新成果和创新。在今年的 ICCV 2023 上，新加坡南洋理工大学的 MMLab 团队再次脱颖而出，交出了令人瞩目的成绩单。

MMLab 团队的 20 篇论文入选 ICCV 2023

MMLab 团队凭借 20 篇论文入选 ICCV 2023，成为本次会议入选论文最多的机构，领跑群雄。这些论文涵盖了计算机视觉各个研究领域，包括图像识别、视频分析、医疗影像、无人驾驶和机器人视觉。

MMLab 团队的研究方向

从 MMLab 团队入选的论文题目中，我们可以窥见其研究方向：

图像识别： 图像分类、目标检测、语义分割和图像生成。
视频分析： 动作识别、视频分割、视频生成和视频理解。
医疗影像： 医学图像分割、医学图像分类、医学图像生成和医学图像增强。
无人驾驶： 障碍物检测、车道线检测、交通标志识别和自动驾驶。
机器人视觉： 物体识别、环境感知、动作规划和导航。

南洋理工大学的计算机视觉实力

MMLab 团队的杰出表现，再一次彰显了新加坡南洋理工大学在计算机视觉领域的地位。作为国际知名的学术研究机构，南洋理工大学一直是计算机视觉领域的研究重镇，拥有众多顶尖的研究学者和先进的实验设施。

在南洋理工大学的支持下，MMLab 团队得以在计算机视觉领域不断取得突破，为这一领域的快速发展做出了巨大的贡献。

代码示例

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()