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标签 > 计算机视觉
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自深度学习出现之后,研究者设计出了多种多样的基于卷积神经网络的解决方案。和传统方法一样,早期的深度学习方法依然需要依赖一定量的人工辅助信息,例如三分图(...
2D视觉技术主要在二维空间下完成工作,三维信息基本上没有得到任何利用,而三维信息才真正能够反映物体和环境的状态,也更接近人类的感知模式。近年来,学术界和...
正则化方法DropKey: 两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学在 CVPR 2023 上发表了一篇文章,提出一种新颖且即插即用的正则化器 DropKey,该正则化器可以...
我们生活在三维空间中,如何智能地感知和探索外部环境一直是个热点难题。2D视觉技术借助强大的计算机视觉和深度学习算法取得了超越人类认知的成就,而3D视觉则...
使用Google Colab快速体验ScaledYOLOv4
由于csp和large(p5)在模型定义的格式略有不同,前者为cfg,后者是采yaml,权重值亦有不同,前者为weight,后者为pt,所以这里有两个范...
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
港中大IDEA开源首个大规模全场景人体数据集Human-Art
然而,现有的计算机视觉任务、训练的数据集等大多只关注到了真实世界的照片,这导致相关模型在更丰富的场景下,常常出现性能下降甚至完全失效的问题。即使是SOT...
在增强图像时,确保应用的增强技术保留图像的类别并且类似于现实世界中遇到的数据。例如,对狗的图像应用裁剪增强可能会导致增强后的图像不像狗。在某些目标使用旋...
该数据集包括了不同仿真环境下生成的合成数据,以及不同场景下由各类真实相机采集到的图像和视频序列。每一个数据样本均提供了准确的标定结果、相机参数、或视觉线索。
算法原理很简单,我们先介绍均值滤波,因为线性滤波的基础是均值滤波,中值滤波是在这个基础上发展过来的。
如果将图像输入深度学习模型,则必须使用批归一化等技术对图像进行归一化,这将有助于标准化网络的输入。这将有助于网络学习得更快、更稳定。批量归一化有时也会减...
FPGA最大的优势体现在其低功耗和并行运算的特点上,数字图像蕴含数据量大,采用FPGA可以在保证低功率运算的情况下,有效提高图像算法的实时性。
分割,作为 CV 领域的核心任务,被广泛应用在科学图像到编辑照片等应用程序员中,但是,为特定任务创建准确的分割模型通常需要技术专家进行高度专业化的工作,...
GAN的优点是能够生成高质量的数据,但其训练过程相对复杂,需要平衡生成器和判别器的性能,避免生成器落入局部最优解。
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