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标签 > 计算机视觉
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一种新的、更精细的对象表示方法 ——RepPoints ,比边界框更好用的目标检测方法
虽然边界框便于计算,但它们仅提供目标的粗略定位,并不完全拟合对象的形状和姿态。因此,从边界框的规则单元格中提取的特征可能会受到包含少量语义信息的背景内容...
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...
一种新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位
目标检测是一种多任务学习问题,包含目标定位和目标分类。当前最佳的目标检测器(比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...
一个能通过空间条件坐标和隐变量生成图像片、并合成完整图片的网络模型
在前文的架构图中我们已经看到它由生成器和判别器两个网络和两套坐标系统组成,其中包括了细粒度的局域图像片坐标系统和粗粒度的宏图像片坐标系统。整个过程中包含...
此外,由于mask原型的预测不依赖于类别的数量,这一模型学习到如何组合mask原型的表示可以被所用类别所共享。这种表示的学习使得原型空间可以表示图像中不...
在之前的系列中,我们学习了密集连接的神经网络(densely connected neural networks)。这些网络的神经元被分成组,形成连续的...
如今,深度学习在众多领域都有一席之地,尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷,然而,深网就相当于一个黑盒子,我们大多数人,甚至是该领域接受过培...
看起来他正在用一些随机看的过滤器对每个图像进行卷积,然后使用一些非常奇怪的逻辑,许多“if then else”语句具有大量搞不懂的参数来获得最终答案。...
实验室的最新工作——Res2Net,一种在目标检测任务中新的Backbone网络模块
因此,多尺度的特征在传统方法和深度学习里面都得到了广泛应用。通常我们需要采用一个大感受野的特征提取器来获得不同尺度的特征描述,而卷积神经网络通过一堆卷积...
研究人员共同提出了一种面向目标检测任务的新模块Res2Net
由于单独的Res2Net模块对于整体网络结构没有特定的要求,Res2Net模块的多尺度表示能力也和CNN的分层特征聚合模型彼此独立,所以可以很容易地将R...
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...
CVPR 2019,旷视提出基于测地距离的点云分析深度网络GeoNet
再次回到图 1 中的红色插框,本文由此得出结论,两个点集只有从大量点云学习到统计规则之后才相连,并观察这一类型的诸多物体,伴随着从椅子延伸到地面的相连、...
如果要在具体的应用场景中使用TensorForce就需要根据应用场景手动搭建环境,环境的模板为environment.py [7],其中最重要的函数是e...
如日本京都大学类人猿研究院的中山借助红外热成像技术发现在有潜在威胁的人(如手持抓捕网、身着实验服的工作人员)在场时,猕猴鼻区的温度在10-30s内显著下...
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