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標簽 > 計算機視覺
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圖像分類是計算機視覺領域中的一項核心任務,其目標是將輸入的圖像自動分配到預定義的類別集合中。這一過程涉及圖像的特征提取、特征表示以及分類器的設計與訓練。...
三維重建指對三維物體建立適合計算機表示和處理的數學模型,是在計算機環境下對其進行處理、操作和分析其性質的基礎,也是在計算機中建立表達客觀世界的虛擬現實的...
正則化方法DropKey: 兩行代碼高效緩解視覺Transformer過擬合
美圖影像研究院(MT Lab)與中國科學院大學在 CVPR 2023 上發表了一篇文章,提出一種新穎且即插即用的正則化器 DropKey,該正則化器可以...
圖像分割算法是計算機視覺領域的基礎算法之一,它的主要任務是將圖像分割成不同的區域或對象。常見的圖像分割算法包括基于閾值的分割、基于區域的分割、基于邊緣的...
人臉檢測是計算機視覺領域的一個重要研究方向,主要用于識別和定位圖像中的人臉。以下是五種常見的人臉檢測方法及其特征和優缺點的介紹: 基于膚色的方法 特征:...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforwar...
本節主要將近年來基于候選區域的目標檢測算法分為五個部分進行綜述,首先介紹了Faster R-CNN[14]框架的發展歷程,然后綜述了對Faster R-...
面部表情識別是一項復雜的技術,需要綜合運用計算機視覺、機器學習、深度學習等多種技術。本文將介紹面部表情識別的技術實現過程,包括圖像采集、預處理、特征提取...
計算機視覺主要問題有圖像分類、目標檢測和圖像分割等。針對圖像分類任務,提升準確率的方法路線有兩條,一個是模型的修改,另一個是各種數據處理和訓練的tricks。
CAM與Grad-CAM++可視化CNN方式的代碼實現和對比
當使用神經網絡時,我們可以通過它的準確性來評估模型的性能,但是當涉及到計算機視覺問題時,不僅要有最好的準確性,還要有可解釋性和對哪些特征/數據點有助于做...
OpenCV是計算機視覺領域最流行的庫之一。它最初是用 C 和 C++ 編寫的。現在也可以在 Python 中使用。它最初是由英特爾開發的。該庫是一個跨...
AMD Vitis? Libraries Vision L3 Isppipeline U50流程示例
Vitis Vision 庫是一組 90 多個內核,基于 OpenCV 計算機視覺庫,針對 AMD FPGA、AMD AI Engine? 和 AMD ...
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