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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-...
在廈門大學那么小的研究組怎樣能做一些跟別人不一樣的事情呢？我們從思考現有算法的問題入手，思考除了精度之外還有哪些問題。其實如果大家看一下視覺搜索和識別的...
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 6642 0
簡單地描述了如何用機器學習繞過E-ZPass New York網站的驗證碼
讓我們一起攻破世界上最流行的WordPress的驗證碼插件每個人都討厭驗證碼——在你被允許訪問一個網站之前，你總被要求輸入那些煩人的圖像中所包含的文本。...
現在，無人駕駛車輛也在做這些事情，只不過他們用的不是眼睛而是攝像頭。但是他們也有雷達和激光雷達，它們可以幫忙測量原始距離，可以得到與周圍環境物體的距離。...
FPGA最大的優勢體現在其低功耗和并行運算的特點上，數字圖像蘊含數據量大，采用FPGA可以在保證低功率運算的情況下，有效提高圖像算法的實時性。
其中，RQ是檢測中應用廣泛的 F1 score，用來計算全景分割中每個實例物體識別的準確性，SQ 表示匹配后的預測 segment與標注 segment...
然而，在基于梯度的學習框架（如深度學習）中存在一個關鍵的缺點：因為選擇要處理的信息的過程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機制...
圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領域的兩個重要概念，它們在許多應用場景中發揮著關鍵作用。 1. 定義 1.1 圖像檢測 圖像檢測（Object Detec...
文本分類是NLP領域重要的部分，它與現實生活中的場景密切相關，例如機器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監測、文本分類等等。這項技術的用途十分廣泛，幾乎可以用...
在計算機視覺眾多的技術領域中，目標檢測（Object Detection）是一項非常基礎的任務，圖像分割、物體追蹤、關鍵點檢測等通常都需要借助于目標檢測...
Geiger 的研究主要集中在用于自動駕駛系統的三維視覺理解、分割、重建、材質與動作估計等方面。
MIT- AVT研究的是新一代的NDS，旨在發現人類駕駛員和自動駕駛技術之間真實互動的情況。目標是從通過該項目收集的大規模自然數據中獲得洞察力，以幫助設...
自主抓取是指，在沒有人為干預的情況下，視覺機械臂系統通過攝像頭獲取到目標物體的位置，并且通過驅動機械臂來完成對于目標物體的抓取任務。
一個名為Metaverse的工具來幫助人們快速生成逼真的訓練數據
有的算法需要使用者具有一定的編程能力，而有的算法生成的結果卻又不是那么逼真。我們真正需要的是一個能夠方便高效地生成大規模訓練數據來訓練網絡完成對新物體的...
Vivado設計流程分析 Vivado HLS實現OpenCV的開發流程
作者：Harvest Guo來源：Xilinx DSP Specilist 本文通過對OpenCV中圖像類型和函數處理方法的介紹，通過設計實例描述在vi...
卷積神經網絡（CNN）可以很好的處理二維平面圖像的問題。然而，對球面圖像進行處理需求日益增加。例如，對無人機、機器人、自動駕駛汽車、分子回歸問題、全球天...
目標視覺檢測是計算機視覺領域的一個重要問題，在視頻監控、自主駕駛、人機交互等方面具有重要的研究意義和應用價值.近年來，深度學習在圖像分類研究中取得了突破...
機器學習將成為基本技能，學習機器學習永遠不會遲編者按：人工智能正在日益滲透到所有的技術領域。而機器學習（ML）是目前最活躍的分支。最近幾年，ML取得了許...
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