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标签 > 计算机视觉
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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-...
现在,无人驾驶车辆也在做这些事情,只不过他们用的不是眼睛而是摄像头。但是他们也有雷达和激光雷达,它们可以帮忙测量原始距离,可以得到与周围环境物体的距离。...
简单地描述了如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前,你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。...
然而,在基于梯度的学习框架(如深度学习)中存在一个关键的缺点:因为选择要处理的信息的过程是离散化的,因此也就是不可微分的,所以梯度不能反向传播到选择机制...
文本分类是NLP领域重要的部分,它与现实生活中的场景密切相关,例如机器人、语音助手、垃圾或诈骗信息监测、文本分类等等。这项技术的用途十分广泛,几乎可以用...
Geiger 的研究主要集中在用于自动驾驶系统的三维视觉理解、分割、重建、材质与动作估计等方面。
MIT- AVT研究的是新一代的NDS,旨在发现人类驾驶员和自动驾驶技术之间真实互动的情况。目标是从通过该项目收集的大规模自然数据中获得洞察力,以帮助设...
Vivado设计流程分析 Vivado HLS实现OpenCV的开发流程
作者:Harvest Guo来源:Xilinx DSP Specilist 本文通过对OpenCV中图像类型和函数处理方法的介绍,通过设计实例描述在vi...
卷积神经网络(CNN)可以很好的处理二维平面图像的问题。然而,对球面图像进行处理需求日益增加。例如,对无人机、机器人、自动驾驶汽车、分子回归问题、全球天...
一个名为Metaverse的工具来帮助人们快速生成逼真的训练数据
有的算法需要使用者具有一定的编程能力,而有的算法生成的结果却又不是那么逼真。我们真正需要的是一个能够方便高效地生成大规模训练数据来训练网络完成对新物体的...
引言:近年来,Transformer模型在人工智能的各个领域得到了广泛应用,成为了包括计算机视觉,自然语言处理以及多模态领域内的主流方法。
2022-10-25 标签:数据计算机视觉Transformer 5799 0
目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破...
FPGA最大的优势体现在其低功耗和并行运算的特点上,数字图像蕴含数据量大,采用FPGA可以在保证低功率运算的情况下,有效提高图像算法的实时性。
豪威科技和Jungo合作开发的评估套件 使人更容易开发驾乘人员监控系统
近日,行业领先的数字图像解决方案开发商豪威科技公司(OmniVision Technologies)宣布推出一款和Jungo Connectivity合...
图 5: Pfeiffer & Franke (2011) 的多层 Stixel 世界表征。这一场景被切割为叫做 Stixels 的平面部分。与 Sti...
未来一年内,行业的洗牌仍将继续。行业在新的技术变革影响下,市场竞争不会收敛,新的玩家也会不断涌现,而厂商的探索与试错也将持续。
谷歌在人工智能领域最终目标是三点:利用人工智能和机器学习让谷歌的产品更加实用(Making products more useful);帮助企业和外部开...
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