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標簽 > 計算機視覺
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為驗證本文算法對不同大小目標的檢測精度, 實驗中隨機選取100張圖片, 其中包含198個目標, 將其分為大、中、小三類. 由于該網絡的輸入圖像尺寸為30...
基于圖像的3D目標檢測是自動駕駛領域的一個基本問題,也是一個具有挑戰性的問題,近年來受到了業界和學術界越來越多的關注。
重疊面積(overlap area)、中心點距離(central pointdistance)和高寬比(aspect ratio),在此基礎上提出了完全...
2022-11-11 標簽:計算機視覺 2725 0
機器視覺是一種通過光學設備和非接觸傳感器自動接收和處理真實物體圖像的設備,以獲取所需信息或控制機器人的運動。
計算機視覺算法并非魔法。它們需要數據才能運作,輸入數據的質量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數據,這取決于你的目標。無論如何,擁有的輸入數據...
MMEngine 提供了強大靈活的訓練引擎,以及常見的訓練技術,以滿足用戶多樣的模型訓練需求。對于模型評測的需求,MMEngine 也提供了評測指標(M...
雖然在SLAM和SFM中,特征點已經被廣泛研究,但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩定和不準確的姿態估計。
來自華南理工大學、香港理工大學、跨維智能、鵬城實驗室等機構的研究團隊提出了一種基于文本驅動的三維模型風格化方法,該方法可對輸入的三維模型根據文本進行更具...
本文探討了普通視覺Transformer(ViT)用于語義分割的能力,并提出了SegViT。以前基于ViT的分割網絡通常從ViT的輸出中學習像素級表示。...
2022-10-31 標簽:計算機視覺數據集Transformer 5645 0
引言:近年來,Transformer模型在人工智能的各個領域得到了廣泛應用,成為了包括計算機視覺,自然語言處理以及多模態領域內的主流方法。
2022-10-25 標簽:數據計算機視覺Transformer 6639 0
由于深度學習在計算機視覺領域得到了非常好的效果,我們做機器人的自然也會嘗試把 DL 用到機器人的物體識別中。
上圖就是我們定位人臉的68個關鍵點,其中他的順序是要嚴格的進行排序的。從1到68點的順序不能錯誤。
目標跟蹤是計算機視覺中非常重要的任務之一。它剛好在目標檢測之后出現。為了完成目標跟蹤任務,首先需要將目標定位在一幀中。
當下人工智能的發展是前所未有的迅猛,而計算機視覺(Computer Vision)無疑是人工智能一個非常重要的分支,計算機視覺的發展也成為了很多科研人員...
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