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標簽 > 目標檢測
目標檢測,也叫目標提取,是一種基于目標幾何和統(tǒng)計特征的圖像分割。它將目標的分割和識別合二為一,其準確性和實時性是整個系統(tǒng)的一項重要能力。它將目標的分割和識別合二為一,其準確性和實時性是整個系統(tǒng)的一項重要能力。尤其是在復雜場景中,需要對多個目標進行實時處理時,目標自動提取和識別就顯得特別重要。
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輸入的圖片以長×寬×高的張量形式表征,之后會被饋送入預訓練好的卷積神經網絡,在中間層得到特征圖。使用該特征圖作為特征提取器并用于下一流程。
3D-CVF(ECCV20)的研究提出的做fusion的對做融合工作最大的問題即是在視角上的問題,描述為如下圖所示的問題,camera獲取到的信息是“小...
PP-Human經由真實業(yè)務場景數據深度打磨優(yōu)化,擁有適應不同光線、復雜背景下的人體屬性特征分析、異常行為識別、出入口人流計數與軌跡繪制、跨鏡跟蹤四大核心功能。
當前用于評估檢測模型的性能指標主要有幀率每秒(Frames Per Second,FPS)、準確率(accuracy)、精確率(precision)、召...
說到圖像識別相信大家已經非常熟悉了,這一技術早就深深融入我們生活的方方面面,小到人臉解鎖、支付、打卡、酒店入住,攝像頭中的違規(guī)駕駛識別,網購明星同款時的...
港大&騰訊提出DiffusionDet:第一個用于目標檢測的擴散模型
近日,來自香港大學的羅平團隊、騰訊 AI Lab 的研究者聯(lián)合提出一種新框架 DiffusionDet,將擴散模型應用于目標檢測。據了解,還沒有研究可以...
今天給大家介紹的,就是這樣一套不僅擁有上述能力,還直接提供目標檢測、屬性分析、關鍵點檢測、行為識別、ReID等產業(yè)級預訓練模型的實時行人分析工具PP-H...
rpn head的輸出是包括分類和回歸,分類是二分類,只區(qū)分前景和背景;回歸是僅僅對于前景樣本(正樣本)進行基于anchor的變換回歸。rpn head...
目標檢測這一基本任務仍然是非常具有挑戰(zhàn)性的課題,存在很大的提升潛力和空間。從RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提...
華南理工開源VISTA:雙跨視角空間注意力機制實現3D目標檢測SOTA
我們提出了一種新穎的即插即用融合模塊:雙跨視角空間注意力機制 (VISTA),以產生融合良好的多視角特征,以提高 3D 目標檢測器的性能。我們提出的 V...
基于并行附加特征提取網絡的SSD地面小目標檢測模型 來源:《電子學報》 ,作者李寶奇等 摘 要: 針對SSD原始附加特征提取網絡(Original Ad...
基于深度學習技術的電表大數據檢測系統(tǒng) ? 來源:《?人工智能與機器人研究》?,作者方向 摘要:? 隨著我國電廠不斷發(fā)展,我國智能電表裝機量不斷擴大,日臻...
具有目標檢測的設備可以找到目標,在其周圍畫出矩形邊界框,并確定每個被檢測目標的類別。目標檢測應用程序應用于許多不同的行業(yè),包括零售、體育、醫(yī)療保健、營銷...
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