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標簽 > 計算機視覺
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首次使用 PoseNet 時,發現它可通過簡單的 web API 獲取,這讓我們無比激動。突然間,我們就可以在 Javascript 中輕松迅速地開展姿...
介紹新型深度CNN模型——NIMA 它能判斷出哪張圖片最好看
在NIMA:Neural Image Assessment這篇論文中,我們介紹了一個深度卷積神經網絡,通過訓練,它可以判斷哪些是用戶認為技術精湛的圖片(...
近年來,深度學習的發展勢頭迅猛,要跟上深度學習的進步速度變得越來越困難了。幾乎每一天都有關于深度學習的創新,而大部分的深度學習創新都隱藏在那些發表于Ar...
圖2顯示了我們提出的網絡的總體架構。根據生成對抗網絡的思想,Attentive GAN有兩個主要部分:生成網絡和判別網絡。給定一個有雨滴的輸入圖像,我們...
一種用機器學習進行3D實時渲染的新方法:用paGAN實現3D實時渲染
下圖的左側是FXGuide編輯Mike Seymour用iPhone拍攝的源視頻,右側是實時渲染CGI。可以發現,Pinscreen的成果確實可以在同一...
自1956年"人工智能"這個概念在第一次人工智能研討會上被麥肯錫提出以來,人工智能已經走過了63個春秋,在這期間,人工智能經歷過繁榮的黃金時代,也經歷過...
基于煤礦監控視頻流進行違章行為識別、設備環境隱患識別,由于視頻流數據量較大,加上煤礦井下環境嘈雜、煤塵水霧影響、光照度低和照明亮度變化較大,成功案例較少。
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...
在不使用任何額外數據的情況下,COCO數據集上物體檢測結果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發現當只使用 COCO 數據集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
骨旋轉回歸器(Bone rotation regressor)。首先,骨旋轉回歸器的任務是從輸入圖像中預測出人體全局的選擇信息以及每一個骨頭相對于整體的...
圖像識別技術能讓機器像人一樣看到世界,甚至看到人類都看不到醫療保健:圖像識別最突出的能力之一是協助創建增強現實(AR)——一種“將計算機生成的圖像疊加在...
總結了計算機視覺與視頻行業四大應用點 并讓讓視頻智能化不斷升級
計算機視覺技術讓視頻智能化不斷升級,互聯網應用在視頻中運作起來,并讓視頻成為互聯網應用的一個超級入口。
傳統獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結構光傳感器的原理,通過將已知模式的紅外光投影...
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...
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