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标签 > 计算机视觉
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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...
计算机视觉算法并非魔法。它们需要数据才能运作,输入数据的质量决定其性能。有多种不同方法和来源可供收集合适数据,这取决于你的目标。无论如何,拥有的输入数据...
OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac...
相机标定是计算机视觉最基础也是至关重要的一个问题,标定的精度够不够决定了以后的校正、去畸变、配准、计算三维坐标、恢复三维模型能否进一步做下去。
由于GPU具有强大的计算能力,因此可以配置为训练人工智能和深度学习模型(通常是同时进行)。如前所述,更大的带宽使GPU比常规CPU具有必要的计算优势。
AI(人工智能)和cobot(协作机器人)技术之间的协同作用不断增强,这让设计工程师能够提出基于cobot的经济型解决方案,这些方案适用于结合了机器学习...
2D视觉技术主要在二维空间下完成工作,三维信息基本上没有得到任何利用,而三维信息才真正能够反映物体和环境的状态,也更接近人类的感知模式。近年来,学术界和...
目标检测的问题定义是确定目标在给定图像中的位置,如目标定位,以及每个目标属于哪个类别,即目标分类。简单地说,目标检测是一种图像分类技术,除了分类之外,该...
机器视觉和计算机视觉是两个密切相关但又有所区别的概念。 一、定义 机器视觉 机器视觉,又称为计算机视觉,是指利用计算机、图像处理技术和人工智能技术,使机...
图像处理器与计算机视觉是两个在图像处理领域紧密相连但又有所区别的概念。它们之间的关系和区别可以从多个维度进行探讨。
机器人视觉是一种使机器人能够感知和理解周围环境的技术。它涉及到计算机视觉、图像处理、机器学习等多个领域的知识。机器人视觉可以分为三个主要部分:图像采集、...
人脸检测模型的精确度评估是一个复杂的过程,涉及到多个方面的因素。本文将从以下几个方面进行介绍:人脸检测模型的基本概念、评估指标、评估方法、影响因素以及提...
饱和度表示颜色的纯度或强度,即颜色的深浅程度。饱和度为0时,颜色变为灰阶;饱和度为最大值时,颜色呈现出最鲜艳的状态。饱和度的取值范围通常在0到1之间,也...
机器视觉系统在半导体器件制造中有着广泛的应用;事实上,如果没有机器视觉,计算机芯片的产量将会显著降低。机器视觉系统检查硅片、处理器芯片以及电阻和电容等子组件。
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