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標簽 > 計算機視覺
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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...
OpenCV是一個基于Apache2.0許可(開源)發行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫,可以運行在Linux、Windows、Android和Mac...
機器視覺系統具有高效率、高度自動化的特點,可以實現很高的分辨率精度和速度。機器視覺系統與被檢測對象無接觸,安全可靠。人工檢測與機器視覺自動檢測的主要區別有:
視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計算機視覺和自然語言處理這兩個研究領域之間形成的交叉領域,旨在賦予 AI 系統從多模態數據中學...
圖像配準被定義為將不同成像設備或傳感器在不同時間和角度拍攝的兩幅或多幅圖像,或來自同一場景的兩幅或多幅圖像疊加起來,以幾何方式對齊圖像以進行分析的過程(...
我們提出了一種利用深度密集單目 SLAM 和快速不確定性傳播從圖像重建 3D 場景的新方法。所提出的方法能夠密集、準確、實時地 3D 重建場景,同時對來...
MNIST 算是機器學習領域的經典問題。即使這個手寫數字數據集逐漸淡出了計算機視覺領域,但它的紀念意義仍然不可忽視,很多人入門深度學習的第一個數據集、驗...
“計算機視覺,通常縮寫為CV,被定義為一個研究領域,旨在開發幫助計算機‘看到’和理解照片和視頻等數字圖像內容的技術。”
數字化過程中的信息丟失是造成計算機視覺難度的另一個主要因素。圖像處理的本質是從3D世界(如果處理視頻流中的數據則是4D)投影到2D平面(即平面圖像)上獲取信息。
計算機視覺技術是一種典型的交叉學科研究領域,包含了生物、心理,物理,工程,數學,計算機科學等領域,存在與其他許多學科或研究方向之間相互滲透、相互支撐的關系。
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-...
隨著Avant平臺的推出,萊迪思為市場注入了新的可能性。萊迪思Avant旨在將行業領先的低功耗、小尺寸和高性能優勢引入中端FPGA。
目標視覺檢測的根本問題是估計特定類型目標出現在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標視覺檢測技術在流程上大致分為三個步驟:區域建議(Region pro...
行為識別在一些數據集上的識別率已經很高,在日常生活中也有一些應用。但是行為識別仍然存在許多挑戰。
與分類不同的是,語義分割需要判斷圖像每個像素點的類別,進行精確分割,圖像語義分割是像素級別的任務,但是由于CNN在進行convolution和pooli...
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