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标签 > 计算机视觉
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机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:
视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予 AI 系统从多模态数据中学...
图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像,或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来,以几何方式对齐图像以进行分析的过程(...
我们提出了一种利用深度密集单目 SLAM 和快速不确定性传播从图像重建 3D 场景的新方法。所提出的方法能够密集、准确、实时地 3D 重建场景,同时对来...
MNIST 算是机器学习领域的经典问题。即使这个手写数字数据集逐渐淡出了计算机视觉领域,但它的纪念意义仍然不可忽视,很多人入门深度学习的第一个数据集、验...
“计算机视觉,通常缩写为CV,被定义为一个研究领域,旨在开发帮助计算机‘看到’和理解照片和视频等数字图像内容的技术。”
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。
计算机视觉技术是一种典型的交叉学科研究领域,包含了生物、心理,物理,工程,数学,计算机科学等领域,存在与其他许多学科或研究方向之间相互渗透、相互支撑的关系。
本节主要将近年来基于候选区域的目标检测算法分为五个部分进行综述,首先介绍了Faster R-CNN[14]框架的发展历程,然后综述了对Faster R-...
随着Avant平台的推出,莱迪思为市场注入了新的可能性。莱迪思Avant旨在将行业领先的低功耗、小尺寸和高性能优势引入中端FPGA。
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...
行为识别在一些数据集上的识别率已经很高,在日常生活中也有一些应用。但是行为识别仍然存在许多挑战。
与分类不同的是,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割,图像语义分割是像素级别的任务,但是由于CNN在进行convolution和pooli...
为验证本文算法对不同大小目标的检测精度, 实验中随机选取100张图片, 其中包含198个目标, 将其分为大、中、小三类. 由于该网络的输入图像尺寸为30...
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