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标签 > 计算机视觉
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一直以来,Hinton 坚信深度学习革命的到来。1986 年,Hinton 等人的论文《Learning representations by back...
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...
熟悉图像滤波会更容易理解卷积神经网络为什么有效;残差收缩网络将传统方法中的软阈值思想融入进残差网络ResNet;PWC-Net将光流法和用于提取特征的神...
在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开...
视觉语言导航(VLN)是一个新兴的研究领域,旨在构建一种可以用自然语言与人类交流并在真实的3D环境中导航的具身代理,与计算机视觉、自然语言处理和机器人等...
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(如果我们处理视频流中的数据则是4D)投影到2D平面(即平面图像)...
深度学习算法可以更精准的识别出崩边等生产隐患,即杜绝由于玻璃碎片导致的产线停机,也杜绝识别错误带来的误报警,从而提升生产效率。
计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务,提升准确率的方法路线有两条,一个是模型的修改,另一个是各种数据处理和训练的tricks。
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...
特征扭曲是光流估计的核心技术,然而扭曲过程中由遮挡区域引起的模糊性是一个尚未解决的主要问题。图像扭曲导致遮挡区域的模糊,在特征扭曲过程中也存在同样的问题...
美图影像研究院(MT Lab)与新加坡国立大学提出高效的 MLP(多层感知机模型)视频主干网络,用于解决极具挑战性的视频时空建模问题。
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。
语义分割是一项重要的像素级别分类任务。但是由于其非常依赖于数据的特性(data hungary), 模型的整体性能会因为数据集的大小而产生大幅度变化。同...
网络的迅速发展也令计算机视觉变得尤为重要。下图是2020年以来网络上新增数据量的走势图。灰色图形是结构化数据,蓝色图形是非结构化数据(大部分都是图片和视...
基于DINO知识蒸馏架构的分层级联Transformer网络
在本文的网络设计中,训练阶段首先会训练第一阶段的 Transformer 网络来得到一个有较好表征能力的特征生成器,随后再引入池化操作,加上二三阶段 T...
NVIDIA CUDA 深度神经网络库(cuDNN)是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反向卷积、池化层...
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