计算机视觉

注意力机制的诞生、方法及几种常见模型

简而言之，深度学习中的注意力机制可以被广义地定义为一个描述重要性的权重向量：通过这个权重向量为了预测或者推断一个元素，比如图像中的某个像素或句子中的某个...

2019-03-12 标签：计算机视觉深度学习自然语言处理 4.1万 0

语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割几个应用程序和方法

图像分类[6]处理的是将类别标签分配给图像。但是有时，除了预测类别之外，我们还感兴趣的是该对象在图像中的位置。从数学的角度来说，我们可能希望在图像的顶部...

2018-09-05 标签：神经网络计算机视觉 3.3万 0

目标检测二十年的技术综述和总结及未来的发展方向详细分析

作者们review 400+篇论文，总结目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art，并且对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明，深入到...

2019-06-16 标签：视频监控计算机视觉自动驾驶 2.9万 0

一个典型的机器视觉系统，应该包括哪些硬件设备？

具体来讲，计算机视觉应用的场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则、规律性不强，有时甚至很难用客观量作为是被的依据，比如识别年龄、性别，对于光线、...

2019-03-19 标签：存储器计算机视觉机器视觉系统 2.4万 0

什么是图像识别？如何实现图像识别？

目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，...

2018-08-03 标签：图像识别人工智能计算机视觉 2.4万 0

计算机视觉是什么

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑...

2018-12-08 标签：计算机计算机视觉 2.1万 0

计算机视觉技术的概念及应用领域

计算机视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。

2018-12-24 标签：人工智能计算机视觉 2.0万 0

如何通过计算机视觉去识别车道线

摄像机获得的视频图像，由于受到周围环境的影响，存在着很多无用信息和各种各样的噪声干扰。为了准确的检测到道路线必须对图像进行预处理。首先，通过灰度化处理将...

2018-01-15 标签：matlab代码计算机视觉 1.5万 0

浅析人脸识别技术的优势及应用

过去的2017年，手机的安全功能进入了人脸识别技术时代，其实在我们生活中涉及安全范畴的领域，人脸识别技术已经被广泛使用了。

2018-09-27 标签：人脸识别计算机视觉 1.5万 0

计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理详解

形象地说，计算机视觉就是给计算机装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机可以感知周围的环境。目前计算机视觉研究主要集中在基础应用场景，像图片分类、物体...

2017-12-06 标签：计算机视觉深度学习 1.4万 0

使用Python和OpenCV在道路上找到车道线

虽然我们的图像目前是RBG格式，但是我们应该探索在不同的颜色空间，如HSL或HSV中进行可视化，看看它们是否能够帮助我们更好地隔离车道。注意，HSV通常...

2018-08-01 标签：计算机视觉Python自动驾驶 1.4万 0

如何区分机器视觉明场照明与暗场照明

反射光与光源角度相同。明场：光线反射后进入照相机。暗场：光线反射后未进入照相机。

2019-03-09 标签：照相机机器视觉计算机视觉 1.3万 0

“3D实时换脸”PyTorch实现改进版，每张图的推理时间只需0.27毫秒！

这一改进版本帮助Pytorch改进了论文《所有姿态范围内的面部替换：3D解决方案》中提到的方法。该论文的作者之一是来自中科院自动化所的Xiangyu Z...

2018-11-28 标签：自动化计算机视觉pytorch 1.3万 0

一些用于图像分割的主要技术及其背后的简单思路

仍以VGG为例，由于前面采样部分过大，有时候会导致后面进行反向卷积操作得到的结果分辨率较低，会出现细节丢失等问题。为此，FCN的解决方法是叠加第三、四、...

2018-10-31 标签：图像计算机视觉深度学习 1.3万 0

计算机视觉与机器视觉区别

　“计算机视觉”，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为...

2018-12-08 标签：机器视觉计算机视觉 1.3万 0