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目標檢測,也叫目標提取,是一種基于目標幾何和統計特征的圖像分割。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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360視覺云業務部門總經理孫浩介紹說,現階段360智慧型、視覺大型模型主要針對開放他體檢查(ovd)、圖像題目生成、視覺問答(vqa)三種能力。其中,開...
rpn head的輸出是包括分類和回歸,分類是二分類,只區分前景和背景;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...
目標檢測是計算機視覺領域的重要研究方向. 傳統的目標檢測方法在特征設計上花費了大量時間, 且手工設計的特征對于目標多樣性的問題并沒有好的魯棒性, 深度學...
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...
PP-Human經由真實業務場景數據深度打磨優化,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...
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...
類腦研究的直觀理解是,神經元越多的模型獲得的非線性表達能力越強。但不可忽視的是,生物大腦處理信息的強大能力和低能耗遠遠超出了計算機。無法通過簡單地無休止...
在過去的十多年時間里,傳統的機器視覺領域,通常采用特征描述子來應對目標識別任務,這些特征描述子最常見的就是 SIFT 和 HOG.而 OpenCV 有現...
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等產業級預訓練模型的實時行人分析工具PP-H...
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...
基于深度學習技術的電表大數據檢測系統 ? 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展,我國智能電表裝機量不斷擴大,日臻...
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...
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