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標(biāo)簽 > 圖像
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Linux 有很多用于查看圖像的 GUI 應(yīng)用。但我從來沒有嘗試過用任何命令行應(yīng)用來查看它。
Keras實現(xiàn):用部分卷積補全圖像不規(guī)則缺損
其中⊙表示點乘,即每個矩陣元素對應(yīng)相乘,M是由0和1構(gòu)成的二進(jìn)制掩碼。在每次完成部分卷積操作后,掩膜要進(jìn)行一輪更新。這意味著如果卷積能夠在至少一個有效輸...
2018-10-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 4622 0
一個能通過空間條件坐標(biāo)和隱變量生成圖像片、并合成完整圖片的網(wǎng)絡(luò)模型
在前文的架構(gòu)圖中我們已經(jīng)看到它由生成器和判別器兩個網(wǎng)絡(luò)和兩套坐標(biāo)系統(tǒng)組成,其中包括了細(xì)粒度的局域圖像片坐標(biāo)系統(tǒng)和粗粒度的宏圖像片坐標(biāo)系統(tǒng)。整個過程中包含...
利用圖像中水體的反射光來輔助算法進(jìn)行深度估計和三維重建
下圖展示了這種方法的主要流程,首先需要從圖像中抽取目標(biāo)和對應(yīng)的反射區(qū)域,而后對特征進(jìn)行匹配,并基于這些信息進(jìn)行水面法向量估計和和反射場景的輻射估計,最后...
當(dāng)你打開手機,準(zhǔn)備拍照,鏡頭會首先把被攝景物投影在圖像傳感器上,與此同時,影像處理器會通過測光、測距,算出合適的參數(shù)并指示鏡頭對焦。
在實際控制中,相機檢測到目標(biāo)在圖像中的像素位置后,通過標(biāo)定好的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣將相機的像素坐標(biāo)變換到機械手的空間坐標(biāo)系中,然后根據(jù)機械手坐標(biāo)系計算出各個電機...
討論游戲Emoji Scavenger Hunt的內(nèi)部運作方式
Emoji Scavenger Hunt 游戲的核心功能是識別您的相機所看到的物體,并將其與游戲要求您找到的物體(表情符號)相匹配。但相機如何知道它看到...
2018-10-13 標(biāo)簽:圖像機器學(xué)習(xí)TensorFlow 4458 0
通過簡單的「圖像旋轉(zhuǎn)」預(yù)測便可為圖像特征學(xué)習(xí)提供強大監(jiān)督信號
我們的研究遵循自監(jiān)督范例,并提出,通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvNets)識別應(yīng)用于其作為輸入的圖像的幾何變換,從而學(xué)習(xí)圖像表示。更具體地說,首先,我們...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 4456 0
總而言之,GAN由最開始的隨機噪聲生成圖片,逐漸在眾多領(lǐng)域得到發(fā)展。有研究者使用GAN研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題,也有研究者進(jìn)行圖像到圖像的生成探索,如給定輪廓...
我們對視頻進(jìn)行前處理和編碼優(yōu)化,但如何評價優(yōu)化效果的好壞,是否達(dá)到預(yù)期,就涉及對畫質(zhì)評定規(guī)則的約定。希望找到一個簡單又通用的方法來評定畫質(zhì),但實施的難點...
相機標(biāo)定之四個坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系
世界坐標(biāo)系,相機坐標(biāo)系,圖像物理坐標(biāo)系,像素坐標(biāo)系之間的關(guān)系。
太秀了!DeepMind推出最強表示學(xué)習(xí)模型BigBiGAN
研究人員廣泛評估了BigBiGAN模型的表示學(xué)習(xí)和生成性能,證明這些基于生成的模型在ImageNet上的無監(jiān)督表示學(xué)習(xí)和無條件圖像生成方面都達(dá)到了sta...
有些消息來源使用名稱deconvolution,這是不合適的,因為它不是解卷積。為了使事情更糟,確實存在解卷積,但它們在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域并不常見。實際的反卷...
2019-04-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 4340 0
在這篇文章中,研究人員結(jié)合基于注意力的菜譜相關(guān)模型和StackGAN來從食材中生成對應(yīng)的菜品圖像,隨后利用了循環(huán)連續(xù)約束來進(jìn)一步提高了生成圖像的質(zhì)量、并...
一種用于學(xué)習(xí)ZSL無偏嵌入的直接但有效的方法
為了解決以上問題,本文提出了一種新的直推式ZSL方法。我們假定有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)都可以在訓(xùn)練階段得到。一方面,有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)可以用于學(xué)習(xí)圖像與語義...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 4319 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驚人的脆弱性和靈活性
近日,谷歌大腦的 Gamaleldin F. Elsayed、Ian Goodfellow 和 Jascha Sohl-Dickstein 等人的新研究...
2018-07-04 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 4307 0
這一研究的目標(biāo)是通過單張圖像輸入,對圖像中的物體進(jìn)行檢測、獲取不同物體的類別、掩膜和對應(yīng)的三維網(wǎng)格,并對真實世界中的復(fù)雜模型進(jìn)行有效處理。在2D深度網(wǎng)絡(luò)...
2019-08-02 標(biāo)簽:圖像Facebook數(shù)據(jù)集 4274 0
而基于學(xué)習(xí)的方法采用了數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來學(xué)習(xí)出圖像特征和透射率之間的關(guān)系,克服了手工選取先驗特征的不足。隨著深度學(xué)習(xí)的方法,這種方法朝著更強大的模型、更有...
2019-08-02 標(biāo)簽:算法圖像機器學(xué)習(xí) 4185 0
一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法。給定測試圖像中目標(biāo)的初始6D姿態(tài)估計,DeepIM能夠給出相對S...
2018-09-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像函數(shù) 4156 0
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