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基于transformer和自监督学习的路面异常检测方法分享
铺设异常检测可以帮助减少数据存储、传输、标记和处理的压力。本论文描述了一种基于Transformer和自监督学习的新方法，有助于定位异常区域。
目前智能制造工业检测领域计算机视觉中的光照问题研究大多从算法上入手。如基于Retinex的X光非均匀钢丝绳芯输送带图像校正和增强算法提出了一种基于机器视...
新的计算机视觉时代降临，促使增强现实和全息成像等先进技术从台式电脑环境步入移动和嵌入式平台，同时也使得包括CPU和GPU在内的现有硬件面临性能极限的考验。
图像识别算法是一种利用计算机视觉技术对图像进行分析和理解的方法，它在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、医疗诊断、安全监控等。然而，图像识别算法也存在一...
机器视觉是一种利用计算机视觉技术对图像进行处理、分析和理解的技术，广泛应用于工业、医疗、安防、交通等领域。本文将详细介绍机器视觉的四大类应用，包括工业检...
面向计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、类机器人等领域量身打造了基于“达芬奇（DaVinci）架构”的昇腾（Ascend）AI处理器，开启了智能之旅。
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉作为该领域的两个重要分支，逐渐引起了广泛关注。尽管两者在名称上有所相似，但实际上它们在定义、技术特点、应...
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。
目前存在的一些关于自动驾驶技术的综述文章，包含整个系统/平台到单个模块/功能[1-2，4-8，10-13，15-33]。在本节中，我们简要介绍图1所示的...
目标检测共有以下四个核心问题：（1）目标可能出现在图像的任何位置；（2）目标有各种不同的大小；（3）目标有各种不同的形状；（4）光照、遮挡等因素的干扰。...
由于事件相机具有极高的时间分辨率，其在机器人和计算机视觉方面具有很大的潜力。然而，它的异步成像机制往往会加重测量对噪声的敏感性，给提高图像空间分辨率带来...
现有的基于计算机视觉的工业异常检测技术包括基于特征的、基于重构的和基于合成的技术。最近，扩散模型因其强大的生成能力而闻名，因此本文作者希望通过扩散模型将...
计算机视觉（Computer Vision，简称CV）与自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能（...
首先，摄像头的“眼睛”会捕捉到目标物体的图像信息，无论是简单的形状还是复杂的纹理，都会被一一记录下来。这些图像信息随后被转化为电信号，传递给机器人的“大...
三维重建指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的...
如何在Ubuntu用5行指令快速搭建含英特尔显卡的AI开发环境
EIV (Edge Insight Vision) 具有一组预集成组件，专为边缘应用的计算机视觉和深度学习推理而设计，并针对英特尔 架构进行了优化。它作...
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...
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：
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）是一类具有多个隐藏层的神经网络，它们在许多领域取得了显著的成功，如计算机视觉、自然语言...
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