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干货计算机视觉必读目标跟踪网络压缩图像分类人脸识别
2018年03月30 - 、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别图像检索、目标跟踪等。 网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大
干货计算机视觉必读图像分类、定位、检测,语义分割和实例分割方法梳理(经典长文,值得收藏)
2018年02月01 - 计算机视觉界奥林匹克。 (2) 图像分类经典网络结构 基本架构 我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见的网络结构顺序是conv -> bn
计算机视觉必读干货图像分类、定位、检测,语义分割和实例分割方法梳理
2018年03月11 - 验证图像、1k个类别。2017年及之前,每年会举行基于ImageNet数据集的ILSVRC竞赛,这相当于计算机视觉界奥林匹克。 (2) 图像分类经典网络结构 基本架构 我们用conv代表卷积层
详解计算机视觉五大技术:图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割...
2018年04月19 - 。 智能汽车:计算机视觉仍然是检测交通标志、灯光和其他视觉特征的主要信息来源。 视觉识别计算机视觉的关键组成部分,如图像分类、定位和检测。神经网络和深度学习的最新进展极大地推动了这些最先
计算机视觉基础-2——图像分类与卷积网络介绍
2019年07月09 - 一、图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程: 训练:通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f,满足在训练集上的最小误差。 测试:向预测函数f
计算机视觉目标跟踪的算法分类
2017年05月16 - 也具有一定的稳定性。 b) 特征匹配 特征匹配就是采用一定的方式计算衡量候选区域与目标区域的相似性,并根据相似性确定目标位置、实现目标跟踪。在计算机视觉领域中,常用的相似性度量准则包括加权
cs231n 卷积神经网络计算机视觉 1 基础梳理与KNN图像分类
2016年05月23 - 理解,容易实施,不用训练,但是在计算测试结果的时候需要将每一个结果与训练数据分别匹配计算,非常耗时但是我们一般在应用时需要较快的对目标图片进行判断分类,而我们后面将学到的深度神经网络虽然训练时间很长
跟踪计算机视觉前沿必读的列表(各种论文)
2014年03月21 - 必读的列表,而不是必读的论文,涉及的领域比较宽,而且都是新近发生的,反应着这个领域的新进展 http://www.cvpapers.com CVPapers
计算机视觉基础知识——图像分类
2011年10月18 - 结果即为结果图像中相应的点。如下图: 核函数(SVM中):解决线性不可分问题的基本思路——向高维空间转化,使其变得线性可分。计算方面我们只关心那个高维空间里内积的值,那个值算出来了,分类结果就算出来
基于DL的计算机视觉(2)--实现图像分类最简单的方法:KNN
2016年08月11 - ,其实其他的一些计算机视觉的问题(比如说物体定位和识别图像内容分割等)都可以基于它去完成。 咱们举个例子从机器学习的角度描述一下这个问题^_^ 计算机拿到一张图片(如下图所示),然后需要给出它对应{猫,狗

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