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標簽 > 計算機視覺
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為了探索這些問題的解決辦法、來自倫敦大學(xué)學(xué)院的研究人員們提出了一系列新的點云處理模塊，從效率、信息共享和點云卷積操作等方面進行了研究，得到了更寬、更深、...
2019-08-02 標簽：模塊計算機視覺深度學(xué)習(xí) 3289 0
雖然這最后一點毫無疑問是值得稱贊的，而不是對這一趨勢的貶低，但人們還是禁不住要把他們的注意力放在（非常）的通用人工智能。我們只是希望向?qū)＜液头菍I(yè)人士強...
人工智能是一個涵蓋幾種特定技術(shù)的總稱。本文我們將探索機器視覺（MV）和計算機視覺（CV）。它們都涉及到視覺輸入，因此了解這些重疊技術(shù)的優(yōu)勢，局限性和最佳...
LaSOT數(shù)據(jù)集的構(gòu)造原理和評估方法
圖1：常用跟蹤數(shù)據(jù)集統(tǒng)計示意圖。包括OTB-2013、OTB-2015、TC-128、NUS-PRO、UAV123、UAV20L、VOT-2014、VO...
2019-07-18 標簽：人工智能計算機視覺數(shù)據(jù)集 9898 0
在計算機視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法已全方位在各個方向獲得突破，這從近幾年CVPR 的論文即可看出。但這往往需要大量的標注數(shù)據(jù)，比如最著明的ImageNet數(shù)...
2019-07-14 標簽：GAN計算機視覺大數(shù)據(jù) 5479 0
在多個數(shù)據(jù)集的光流預(yù)測任務(wù)上大幅提升了預(yù)測性能
在每個級別的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（類似于PWC-Net）。˙wl表示水平l的初始粗流，F(xiàn) l表示翹曲的特征表示。在每個級別，將初始流量和成本量作為輸入交換，以便同時...
2019-07-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺數(shù)據(jù)集 4384 0
本文整理自騰訊云AI和大數(shù)據(jù)中心AI技術(shù)專家-葉聰在極客說上的精彩分享。
賽靈思憑借reVISION擴展至視覺導(dǎo)向機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用
reVISION 支持以最快速度打造響應(yīng)最快的視覺系統(tǒng)，如圖 2 所示，相比最具競爭力的計算嵌入式 GPU 和典型 SoC 而言，將機器學(xué)習(xí)推斷的單位功...
2019-08-01 標簽：互聯(lián)互通計算機視覺機器學(xué)習(xí) 2189 0
賽靈思INT8優(yōu)化為嵌入式視覺應(yīng)用提供性能和計算方法
要使用可編程邏輯上的 DSP 實現(xiàn)中值濾波器，可以對算法做改動。每次比較運算可以分為減法運算及后續(xù)的符號位檢查。對減法運算，DSP48E2 Slice ...
2019-07-30 標簽：計算機視覺嵌入式視覺深度學(xué)習(xí) 3816 0
關(guān)于監(jiān)控系統(tǒng)的研究和突破
與傳統(tǒng)方案相比，PL 與 PS 的緊密耦合使得創(chuàng)建的系統(tǒng)具有更強的響應(yīng)能力、可重配置能力以及更高的能效。基于 CPU/GPU 的傳統(tǒng) SoC 需要使用系...
2019-07-29 標簽：監(jiān)控系統(tǒng)計算機視覺機器學(xué)習(xí) 1874 0
解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
讓數(shù)字圖像的顯示效果達到最佳，這是一項技能。許多人通過使用圖像修復(fù)工具并花費了大量的精力以期達到這一理想的效果。來自Adobe和康奈爾大學(xué)的一項名為“深...
2019-08-21 標簽：計算機視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.0萬 0
Cassava Disease Classification挑戰(zhàn)賽是一個根據(jù)木薯的葉子區(qū)分不同種類的木薯疾病的任務(wù)。Cassava 譯為木薯，是非洲第二...
目標檢測二十年的技術(shù)綜述和總結(jié)及未來的發(fā)展方向詳細分析
作者們review 400+篇論文，總結(jié)目標檢測發(fā)展的里程碑算法和state-of-the-art，并且對算法流程各個技術(shù)模塊的演進也進行了說明，深入到...
2019-06-16 標簽：視頻監(jiān)控計算機視覺自動駕駛 3.0萬 0
基于最優(yōu)質(zhì)量傳輸理論的多機器人協(xié)同探索并重建未知室內(nèi)場景模型的算法
這是因為當(dāng)前實時算法之所以能做到實時響應(yīng)，是因為其做了很多假設(shè)，例如要求掃描設(shè)備的移動足夠平滑甚至是勻速，要求被掃描物體的表面有明顯的紋理或者幾何特征。
干貨 | 深度學(xué)習(xí),怎么知道你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)真的夠了?
最近有很多關(guān)于數(shù)據(jù)是否是新模型驅(qū)動 ［1］ ［2］ 的討論，無論結(jié)論如何，都無法改變我們在實際工作中獲取數(shù)據(jù)成本很高這一事實（人工費用、許可證費用、設(shè)備...
2019-06-13 標簽：計算機視覺深度學(xué)習(xí) 3585 0
機器視覺技術(shù)有一大進步谷歌實現(xiàn)了對移動鏡頭下移動人物的深度預(yù)測
人類的視覺神經(jīng)是一套神奇的系統(tǒng)。作為三維生物的視覺系統(tǒng)，我們可以輕易地把三維空間的二維投影（照片/視頻）在大腦里重新還原成三維空間。換句話說，當(dāng)我們看到...
相機標定可以說是計算機視覺/機器視覺的基礎(chǔ)，但是初學(xué)者不易上手，本文將給讀者整理一遍相機標定的邏輯，并在文末回答評論區(qū)提出的問題。分為以下內(nèi)容：
一個名為CompenNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來隱含地學(xué)習(xí)復(fù)雜的補償函數(shù)
理論上，投影儀補償過程是一個非常復(fù)雜的非線性函數(shù)，涉及相機和投影儀傳感器的輻射響應(yīng)，鏡頭失真/漸暈，散焦，表面材料反射特性和相互反射。目前已有大量的研究...
2019-06-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)計算機視覺 5245 0
人工智能中計算機視覺技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀及未來你了解多少
自1956年"人工智能"這個概念在第一次人工智能研討會上被麥肯錫提出以來，人工智能已經(jīng)走過了63個春秋，在這期間，人工智能經(jīng)歷過繁榮的黃金時代，也經(jīng)歷過...
2019-05-26 標簽：人工智能計算機視覺深度學(xué)習(xí) 9377 0
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