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标签 > 目标检测
目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中,需要对多个目标进行实时处理时,目标自动提取和识别就显得特别重要。
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3D-CVF(ECCV20)的研究提出的做fusion的对做融合工作最大的问题即是在视角上的问题,描述为如下图所示的问题,camera获取到的信息是“小...
说到图像识别相信大家已经非常熟悉了,这一技术早就深深融入我们生活的方方面面,小到人脸解锁、支付、打卡、酒店入住,摄像头中的违规驾驶识别,网购明星同款时的...
当前用于评估检测模型的性能指标主要有帧率每秒(Frames Per Second,FPS)、准确率(accuracy)、精确率(precision)、召...
今天给大家介绍的,就是这样一套不仅拥有上述能力,还直接提供目标检测、属性分析、关键点检测、行为识别、ReID等产业级预训练模型的实时行人分析工具PP-H...
港大&腾讯提出DiffusionDet:第一个用于目标检测的扩散模型
近日,来自香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 DiffusionDet,将扩散模型应用于目标检测。据了解,还没有研究可以...
PP-Human经由真实业务场景数据深度打磨优化,拥有适应不同光线、复杂背景下的人体属性特征分析、异常行为识别、出入口人流计数与轨迹绘制、跨镜跟踪四大核心功能。
目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题,存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提...
基于并行附加特征提取网络的SSD地面小目标检测模型 来源:《电子学报》 ,作者李宝奇等 摘 要: 针对SSD原始附加特征提取网络(Original Ad...
华南理工开源VISTA:双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA
我们提出了一种新颖的即插即用融合模块:双跨视角空间注意力机制 (VISTA),以产生融合良好的多视角特征,以提高 3D 目标检测器的性能。我们提出的 V...
rpn head的输出是包括分类和回归,分类是二分类,只区分前景和背景;回归是仅仅对于前景样本(正样本)进行基于anchor的变换回归。rpn head...
具有目标检测的设备可以找到目标,在其周围画出矩形边界框,并确定每个被检测目标的类别。目标检测应用程序应用于许多不同的行业,包括零售、体育、医疗保健、营销...
基于深度学习技术的电表大数据检测系统 来源:《 人工智能与机器人研究》 ,作者方向 摘要: 随着我国电厂不断发展,我国智能电表装机量不断扩大,日臻...
大数据互联网时代光纤通信技术的发展与挑战 来源:《重庆邮电大学学报(自然科学版)》,作者付亚伟 摘 要:随着信息通信技术及各种高速带宽业务的飞速发展,对...
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