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標簽 > 計算機視覺
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圖像分割算法是計算機視覺領域的基礎算法之一，它的主要任務是將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆３Ｒ姷膱D像分割算法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的...
經(jīng)典三維重建系統(tǒng)的整個pipeline從相機標定、基礎矩陣與本質(zhì)矩陣估計、特征匹配到運動恢復結(jié)構(gòu)（SFM），從SFM到稠密點云重建、表面重建、紋理貼圖。...
基于DINO知識蒸餾架構(gòu)的分層級聯(lián)Transformer網(wǎng)絡
在本文的網(wǎng)絡設計中，訓練階段首先會訓練第一階段的 Transformer 網(wǎng)絡來得到一個有較好表征能力的特征生成器，隨后再引入池化操作，加上二三階段 T...
近年來，點云表示已成為計算機視覺領域的研究熱點之一，并廣泛應用于自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、機器人等許多領域。雖然深度學習技術(shù)在處理常規(guī)結(jié)構(gòu)化的二維網(wǎng)格圖像數(shù)據(jù)...
根據(jù)Schrstein和Szeliski的總結(jié)，雙目立體匹配可劃分為四個步驟： 匹配代價計算、代價聚合、視差計算和視差優(yōu)化 。 一 、匹配代價計算 匹配...
正則化方法DropKey: 兩行代碼高效緩解視覺Transformer過擬合
美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學院大學在 CVPR 2023 上發(fā)表了一篇文章，提出一種新穎且即插即用的正則化器 DropKey，該正則化器可以...
圖像識別技術(shù)與自然語言處理是人工智能領域的兩個重要分支，它們在很多方面有著密切的聯(lián)系，但也存在一些區(qū)別。 一、圖像識別技術(shù)與自然語言處理的關(guān)系 1.1 ...
2024-07-16 標簽：人工智能計算機視覺圖像識別技術(shù) 1530 0
在選擇標定板時，一個重要的考慮因素是它的物理尺寸。這最終關(guān)系到最終應用的測量視場(FOV)。這是因為相機需要聚焦在特定的距離上標定。改變焦距長度會輕微地...
我們以smartcam的預處理作為例子。xf_pp_pipeline的作用是將輸入圖像的格式從NV12轉(zhuǎn)換為BGR，再進行減均值和歸一化操作。
盡管Vision Transformer（ViTs）和自監(jiān)督學習（SSL）越來越受歡迎，但在大多數(shù)任務中，文章發(fā)現(xiàn)在大型訓練集上以監(jiān)督方式預訓練的卷積神...
2023-11-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺數(shù)據(jù)集 1479 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(Feedforwar...
三維重建指對三維物體建立適合計算機表示和處理的數(shù)學模型,是在計算機環(huán)境下對其進行處理、操作和分析其性質(zhì)的基礎,也是在計算機中建立表達客觀世界的虛擬現(xiàn)實的...
面部表情識別是一項復雜的技術(shù)，需要綜合運用計算機視覺、機器學習、深度學習等多種技術(shù)。本文將介紹面部表情識別的技術(shù)實現(xiàn)過程，包括圖像采集、預處理、特征提取...
本節(jié)主要將近年來基于候選區(qū)域的目標檢測算法分為五個部分進行綜述，首先介紹了Faster R-CNN[14]框架的發(fā)展歷程，然后綜述了對Faster R-...
2023-01-09 標簽：計算機視覺深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 1455 0
AMD Vitis? Libraries Vision L3 Isppipeline U50流程示例
Vitis Vision 庫是一組 90 多個內(nèi)核，基于 OpenCV 計算機視覺庫，針對 AMD FPGA、AMD AI Engine? 和 AMD ...
接下來，我們需要找到一個最佳起始點來尋找屬于左車道線的像素和屬于右車道線的像素。一種有效的方法是生成圖像中車道線像素的直方圖。直方圖應該有兩個尖峰，各代...
CAM與Grad-CAM++可視化CNN方式的代碼實現(xiàn)和對比
當使用神經(jīng)網(wǎng)絡時，我們可以通過它的準確性來評估模型的性能，但是當涉及到計算機視覺問題時，不僅要有最好的準確性，還要有可解釋性和對哪些特征/數(shù)據(jù)點有助于做...
2023-06-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡過濾器計算機視覺 1409 0
計算機視覺主要問題有圖像分類、目標檢測和圖像分割等。針對圖像分類任務，提升準確率的方法路線有兩條，一個是模型的修改，另一個是各種數(shù)據(jù)處理和訓練的tricks。
適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學習數(shù)據(jù)增強技術(shù)
本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學習數(shù)據(jù)增強技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學習算法在自然語言處理、計算機視覺等領域取得了重大進展。這些自監(jiān)督學習算法盡管在概...
2023-09-04 標簽：傳感器數(shù)據(jù)模態(tài) 1396 0
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