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标签 > 计算机视觉
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人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉(MV)和计算机视觉(CV)。它们都涉及到视觉输入,因此了解这些重叠技术的优势,局限性和最佳...
在计算机视觉领域,深度学习方法已全方位在各个方向获得突破,这从近几年CVPR 的论文即可看出。但这往往需要大量的标注数据,比如最著明的ImageNet数...
在每个级别的网络架构(类似于PWC-Net)。˙wl表示水平l的初始粗流,F l表示翘曲的特征表示。在每个级别,将初始流量和成本量作为输入交换,以便同时...
赛灵思凭借reVISION扩展至视觉导向机器学习应用,实现机器学习应用
reVISION 支持以最快速度打造响应最快的视觉系统,如图 2 所示,相比最具竞争力的计算嵌入式 GPU 和典型 SoC 而言,将机器学习推断的单位功...
与传统方案相比,PL 与 PS 的紧密耦合使得创建的系统具有更强的响应能力、可重配置能力以及更高的能效。基于 CPU/GPU 的传统 SoC 需要使用系...
Cassava Disease Classification挑战赛是一个根据木薯的叶子区分不同种类的木薯疾病的任务。Cassava 译为木薯,是非洲第二...
作者们review 400+篇论文,总结目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,深入到...
基于最优质量传输理论的多机器人协同探索并重建未知室内场景模型的算法
这是因为当前实时算法之所以能做到实时响应,是因为其做了很多假设,例如要求扫描设备的移动足够平滑甚至是匀速,要求被扫描物体的表面有明显的纹理或者几何特征。
最近有很多关于数据是否是新模型驱动 [1] [2] 的讨论,无论结论如何,都无法改变我们在实际工作中获取数据成本很高这一事实(人工费用、许可证费用、设备...
机器视觉技术有一大进步谷歌实现了对移动镜头下移动人物的深度预测
人类的视觉神经是一套神奇的系统。作为三维生物的视觉系统,我们可以轻易地把三维空间的二维投影(照片/视频)在大脑里重新还原成三维空间。换句话说,当我们看到...
一个名为CompenNet的卷积神经网络来隐含地学习复杂的补偿函数
理论上,投影仪补偿过程是一个非常复杂的非线性函数,涉及相机和投影仪传感器的辐射响应,镜头失真/渐晕,散焦,表面材料反射特性和相互反射。目前已有大量的研究...
自1956年"人工智能"这个概念在第一次人工智能研讨会上被麦肯锡提出以来,人工智能已经走过了63个春秋,在这期间,人工智能经历过繁荣的黄金时代,也经历过...
俞益洲说,在计算机视觉里面用到的深度学习,主要就是卷积神经网络(CNN)。CNN是Yann LeCun发明的一种具有特殊连接关系的神经网络。神经网络有很...
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