COMPUTER VISION · INTERACTIVE SVG LAB

计算机视觉可视化实验室

通过 8 个交互式 SVG 可视化模块，直观理解计算机视觉核心算法：从卷积运算、残差连接、目标检测，到语义分割、注意力机制与模型评估。纯 HTML/CSS/JS + SVG 实现，零外部依赖，单文件运行。

8 Modules SVG + Vanilla JS Zero Dependencies Single File

01CONVOLUTION OPERATION

CNN 卷积核

可视化卷积核在输入特征图上滑动的过程，展示加权求和如何生成输出特征图。支持不同卷积核类型与步长配置。

卷积运算可视化

02RESIDUAL CONNECTION

展示 ResNet 残差块结构：输入分为主路径与恒等映射，相加后输出。对比有无跳跃连接时梯度流的差异。

残差块与梯度流

03OBJECT DETECTION

可视化 YOLO 检测流水线：输入图像经过 Backbone、Neck、Head 输出网格预测与边界框。展示网格单元、锚框与置信度。

检测流水线

04SEMANTIC SEGMENTATION

可视化 U-Net 编码器-解码器架构：特征图分辨率在编码器中递减、在解码器中递增，跳跃连接桥接对应层级。

U-Net 架构

05NON-MAXIMUM SUPPRESSION

逐步演示 NMS 算法：按置信度排序，保留最高分框，抑制 IoU 超过阈值的重叠框。可调节 IoU 阈值与单步执行。

NMS 算法演示

06VISION TRANSFORMER

可视化 Vision Transformer：图像切分为 Patch，展平嵌入并加入位置编码，送入 Transformer 编码器。展示分块网格与注意力模式。

ViT 分块与嵌入

07DATA AUGMENTATION

展示各类数据增强变换：翻转、旋转、裁剪、颜色抖动、MixUp、CutMix。通过强度滑块控制变换程度，对比原图与增强结果。

增强变换可视化

08DETECTION EVALUATION

可视化 Precision-Recall 曲线与 AP 计算，展示 IoU 在预测框与真实框之间的计算过程。调节阈值观察评估指标变化。

PR 曲线与 IoU