人工數學建模和機器學習的優缺點進行介紹和比較

我主要研究醫療和金融領域的模型應用，在這些領域的實際問題中，上述模型能夠在很大程度上解決模型解釋性、人工數據生成和零樣本學習問題。因此在下面的實驗中，我...

2019-05-08 標簽：計算機視覺數據集深度學習 1.2萬 0

一種新的、更精細的對象表示方法 ——RepPoints ，比邊界框更好用的目標檢測方法

雖然邊界框便于計算，但它們僅提供目標的粗略定位，并不完全擬合對象的形狀和姿態。因此，從邊界框的規則單元格中提取的特征可能會受到包含少量語義信息的背景內容...

2019-05-05 標簽：神經網絡目標檢測計算機視覺 7580 0

一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失，可用于學習更準確的目標定位

目標檢測是一種多任務學習問題，包含目標定位和目標分類。當前最佳的目標檢測器（比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...

2019-04-23 標簽：函數計算機視覺數據集 6706 0

一個能通過空間條件坐標和隱變量生成圖像片、并合成完整圖片的網絡模型

在前文的架構圖中我們已經看到它由生成器和判別器兩個網絡和兩套坐標系統組成，其中包括了細粒度的局域圖像片坐標系統和粗粒度的宏圖像片坐標系統。整個過程中包含...

2019-04-22 標簽：圖像生成器計算機視覺 4495 0

關于OpenCV深度學習模塊的內容

OpenCV是計算機視覺領域使用最為廣泛的開源庫，以功能全面使用方便著稱。在LiveVideoStack線上交流分享中英特爾亞太研發有限公司開源技術中心...

2019-04-13 標簽：計算機視覺opencv深度學習 7251 0

實驗室的最新工作——Res2Net，一種在目標檢測任務中新的Backbone網絡模塊

因此，多尺度的特征在傳統方法和深度學習里面都得到了廣泛應用。通常我們需要采用一個大感受野的特征提取器來獲得不同尺度的特征描述，而卷積神經網絡通過一堆卷積...

2019-04-08 標簽：神經網絡網絡模塊計算機視覺 9030 0

StereoPi硬件功能介紹！貼心的硬件設計語言

是的，看你具體應用在哪個領域，并且你有的成本跟預算又是多少，否則，扯開這一切談方案都是耍流氓的行為。今天我要說的是一個非常簡單又十分便宜就能構建的一個3...

2019-04-04 標簽：傳感技術計算機視覺3D圖像 4737 0

圍繞計算機視覺領域的八大任務，進行了較為詳細的綜述

在我們的GitHub頁面上，提供上述與訓練模型的下載。以及詳細介紹了如何使用PaddlePaddle Fluid進行圖像分類任務。包括安裝、數據準備、模...

2019-04-01 標簽：機器視覺圖像分類計算機視覺 8568 0

CVPR 2019，曠視提出基于測地距離的點云分析深度網絡GeoNet

再次回到圖 1 中的紅色插框，本文由此得出結論，兩個點集只有從大量點云學習到統計規則之后才相連，并觀察這一類型的諸多物體，伴隨著從椅子延伸到地面的相連、...

2019-03-29 標簽：網格計算機視覺深度學習 6759 0

還在愁到哪里找到需要的機器學習數據集嗎？

斯坦福問答數據集 (Stanford Question answer Dataset, SQuAD) 是一個全新的閱讀理解數據集，由眾包工作者根據維基百...

2019-03-29 標簽：計算機視覺機器學習數據集 2546 0