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标签 > 计算机视觉
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我们发现AI+EDA的研究常常受限于公开数据集,不像计算机视觉领域有ImageNet这样的大数据集可以很方便地验证算法。
预训练模型(Pre-trained Model)是深度学习和机器学习领域中的一个重要概念,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域中得到...
对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一,简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪,最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法,首先发现然后标记,好的跟踪...
SVHN数据集用来检测和识别街景图像中的门牌号,从大量街景图像的剪裁门牌号图像中收集,包含超过600000幅小图像,这些图像以两种格式呈现:一种是完整的...
AI是计算机科学的分支领域,专注在创建拥有人类智能行为的系统或机器,其目标为模拟人类的各种认知功能,包含学习、推理、解决问题、感知、语言理解等等。AI涵...
物联网开发者展的第2季即将开始! 本季我们正在深入研究开放式视觉推理和神经网络优化工具包(OpenVino),它为开发人员提供了创建尖端AI驱动的计算...
自动摄影仍是未攻克的一道难题,相机能自动捕捉不平凡的瞬间吗?
为了确定训练数据中的内容标签,我们使用了支持 Google 图像搜索和 Google 照片的 Google 机器学习技术,这项技术可以识别超过 2700...
就像针孔和针脚一样,边缘和角落也限制了光线的通过。使用传统的采集设备,比如iPhone,Bouman和公司拍摄了建筑物角落的“半影”:即阴影区域中被来自...
一份在GitHub上发现的最新干货资源——计算机视觉论文笔记
该项目作者表示:“好记性不如烂笔头,更何况针对自己不熟悉的领域,没有工程实践,可能也不了解论文的痛点。而且太多的 awesome, 怎么也看不完:只收藏...
数字化过程中的信息丢失是造成计算机视觉难度的另一个主要因素。图像处理的本质是从3D世界(如果处理视频流中的数据则是4D)投影到2D平面(即平面图像)上获取信息。
2018年,我国机器人产业持续健康、快速发展。展望2019年,我国机器人产业总体来看机遇大于挑战,我国机器人产业正经历前所未有的快速发展阶段,产品结构不...
今晨,第31届CVPR在美国盐湖城正式召开。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...
目标视觉检测的根本问题是估计特定类型目标出现在图像中的哪些位置.如图 1所示, 目标视觉检测技术在流程上大致分为三个步骤:区域建议(Region pro...
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