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標簽 > 計算機視覺
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利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決傳統(tǒng)交錯的計算框架中遮擋物檢測問題
現(xiàn)有的大多數(shù)方法都是視差或光流估計來解決遮擋物的檢測問題。最簡單也是最廣泛使用的方法是左右交叉檢查 (left-right-cross-checking...
2018-08-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像計算機視覺 3725 0
初創(chuàng)公司將AI技術(shù)用于畜牧業(yè),更好的幫助農(nóng)場管理動物們的生長
荷蘭的一家公司Connecterra從不同的角度來切入奶牛的健康管理。他們用類似Fitbit手環(huán)的傳感器檢測牛每天的進食過程,血壓和營養(yǎng),并上傳到云服務(wù)...
“Image outpainting”能從一個圖像片段“推斷”出外延的部分補全成整個畫面
目前最先進的圖像修復方法方法包括Satoshi Iizuka等人在SIGGRAPH 2017提出的基于GAN的方法[1],以及NVIDIA的Guilin...
新的DNN目標識別模型: 同時關(guān)注“像什么”和“是什么”
他們解釋說:“這個模型以及其他類似模型可以非常精確地識別圖像中的對象,但模型中不包含任何關(guān)于對象語義屬性的明確知識。例如,香蕉和獼猴桃的外觀(不同的顏色...
2018-07-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺 2524 0
基于計算機視覺領(lǐng)域中所提出的圖像字幕,能夠輸出趣味字幕的系統(tǒng)
Wang等人提出了一種自動“meme”生成技術(shù)。meme是一種有趣的圖像,通常包含幽默文字。Wang等人通過統(tǒng)計分析meme和評論之間的相關(guān)性,從而對概...
谷歌研發(fā)新計算機視覺技術(shù) 助力多種藥物研發(fā)
谷歌大腦(Google Brain)團隊2018年7月12日宣布成功研發(fā)出識別蛋白質(zhì)結(jié)晶的計算機視覺技術(shù),成功率約94%。蛋白質(zhì)結(jié)晶決定了細胞形狀,對多...
MobileNetV2已經(jīng)發(fā)布,它將為下一代移動視覺應(yīng)用提供支持
我們可以直觀地理解為,瓶頸層對模型的中間輸入和輸出進行編碼,而內(nèi)層封裝了讓模型可以將低級概念(如像素)轉(zhuǎn)換為高級描述符(如圖像類別)的功能。最后,與傳統(tǒng)...
2018-07-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺 4971 0
他們嘗試在ImageNet上將坐標特征添加到ResNet-50網(wǎng)絡(luò)的第一個圖層上。我猜作者希望在這里看到較大的提升,因為ImageNet的類別讀數(shù)并不是...
2018-07-20 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 7535 0
虛擬成像技術(shù)進一步發(fā)展,AR底層技術(shù)SLAM打破空間邊界
我想在房間里看到宇宙的銀河系,我想早上1分鐘內(nèi)試穿8條裙子,我要讓游戲里“英雄”跳出來在寫字臺上來一場大戰(zhàn)……
數(shù)據(jù)增強過程是否也可以實現(xiàn)自動化?
我們的 AutoAugment 算法為一些最著名的計算機視覺數(shù)據(jù)集找到了增強策略,將這些策略納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練中后,準確性得到了質(zhì)的提升。通過增強 Im...
而我們在深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如下圖為例),就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此,計算機視覺是深度學習最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計算機視覺中...
2018-07-12 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 7210 0
分享上海交通大學團隊在兩項競賽任務(wù)中的算法思路和方案
在時序動作定位問題中,mean Average Precision (mAP) 是最常用的評估指標。此次競賽計算0.5到0.95, 以0.05為步長的多...
2018-07-04 標簽:網(wǎng)絡(luò)時序計算機視覺 4424 0
BatchNorm是一種旨在通過固定層輸入的分布來改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的技術(shù)
作者探討了BatchNorm,優(yōu)化和Internal Covariate Shift三者之間的關(guān)系。作者在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上分別使用和不使用Bat...
2018-07-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 7456 0
Facebook提出了一種Exemplar GANs的方法將照片中閉著的眼睛“打開”
這個問題對人類來說似乎很容易,只要稍微想象一下,大家很容易就能腦補出洞里應(yīng)該有什么。但是,這個任務(wù)對于計算機而言卻十分困難,因為這個問題沒有唯一確定的解...
谷歌在人工智能領(lǐng)域最終目標是三點:利用人工智能和機器學習讓谷歌的產(chǎn)品更加實用(Making products more useful);幫助企業(yè)和外部開...
從AlexNet到ResNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進步
自從2012年AlexNet在競賽中成功“超神”后,參加ILSVRC 2013的CNN模型數(shù)量大幅提升,其中紐約大學的Matthew Zeiler和Ro...
2018-06-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 2.3萬 0
DeepMind論文推出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GQN
GQN可以表示、測量并且減少不確定性。即使在沒有完全看到所有場景的情況下,網(wǎng)絡(luò)也可以解釋其中的不確定之處。同時也能根據(jù)部分圖像拼成完整的場景。下面的第一...
2018-06-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺數(shù)據(jù)集 4799 0
用遷移學習探明CV任務(wù)的底層結(jié)構(gòu)
今晨,第31屆CVPR在美國鹽湖城正式召開。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...
圖2顯示了我們提出的網(wǎng)絡(luò)的總體架構(gòu)。根據(jù)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的思想,Attentive GAN有兩個主要部分:生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)。給定一個有雨滴的輸入圖像,我們...
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