Caffe

引入多层注意力机制，结合Transformer，在Flickr和MS-COCO数据集实现了2%左右的涨点，提升了检索准确度，可视化注意力机制效果明显，论文成功发表在计算机顶会ijcai。

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片与实时视频流；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注；4.数据管理模块：支持识别结果存储与查询。系统可部署在Linu

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理，提升模型识别准确率；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4.数据管理模

视觉数据采集模块：负责获取单目/双目相机的原始图像数据，支持实时视频流采集或离线图像序列导入。包含相机参数校准（内参、外参）功能，修正镜头畸变，为后续深度计算提供精准基础数据。支持图像预处理（去噪、曝光校正、白平衡调整），提升原始数据质量，减少环境干扰。深度估计模块：双目视觉分支，通过结合神经网络和