萊迪思Avant-E FPGA器件為網(wǎng)絡(luò)邊緣處理而生

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(yè)領(lǐng)先的低功耗、小尺寸和高性能優(yōu)勢引入中端FPGA。

2022-12-30 標(biāo)簽：fpga萊迪思計算機(jī)視覺 756 0

深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)視覺檢測時存在的困難和挑戰(zhàn)

目標(biāo)視覺檢測的根本問題是估計特定類型目標(biāo)出現(xiàn)在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標(biāo)視覺檢測技術(shù)在流程上大致分為三個步驟:區(qū)域建議(Region pro...

2022-12-21 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 2.9k 0

深度解析多模態(tài)數(shù)據(jù)行為識別技術(shù)的研究發(fā)展

行為識別在一些數(shù)據(jù)集上的識別率已經(jīng)很高，在日常生活中也有一些應(yīng)用。但是行為識別仍然存在許多挑戰(zhàn)。

2022-12-19 標(biāo)簽：人機(jī)交互計算機(jī)視覺行為識別 2.8k 0

深度解析計算機(jī)視覺的?語義分割網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

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(jìn)行精確分割，圖像語義分割是像素級別的任務(wù)，但是由于CNN在進(jìn)行convolution和pooli...

2022-12-07 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺cnn 943 0

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法

為驗證本文算法對不同大小目標(biāo)的檢測精度, 實驗中隨機(jī)選取100張圖片, 其中包含198個目標(biāo), 將其分為大、中、小三類. 由于該網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像尺寸為30...

2022-12-05 標(biāo)簽：SSD計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 2k 0

基于圖像的3D目標(biāo)檢測是自動駕駛領(lǐng)域綜述

基于圖像的3D目標(biāo)檢測是自動駕駛領(lǐng)域的一個基本問題，也是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，近年來受到了業(yè)界和學(xué)術(shù)界越來越多的關(guān)注。

2022-11-15 標(biāo)簽：檢測器RGB計算機(jī)視覺 2.6k 0

計算機(jī)視覺：DIoU 和 IoU/GIoU 損失比較

重疊面積（overlap area）、中心點距離（central pointdistance）和高寬比（aspect ratio），在此基礎(chǔ)上提出了完全...

2022-11-11 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺 3.1k 0

機(jī)器視技術(shù)：機(jī)器視覺≠計算機(jī)視覺

機(jī)器視覺是一種通過光學(xué)設(shè)備和非接觸傳感器自動接收和處理真實物體圖像的設(shè)備，以獲取所需信息或控制機(jī)器人的運(yùn)動。

2022-11-09 標(biāo)簽：機(jī)器人機(jī)器視覺計算機(jī)視覺 1.1k 0

如何區(qū)分計算機(jī)視覺與其相關(guān)領(lǐng)域 計算機(jī)視覺運(yùn)行原理

計算機(jī)視覺算法并非魔法。它們需要數(shù)據(jù)才能運(yùn)作，輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數(shù)據(jù)，這取決于你的目標(biāo)。無論如何，擁有的輸入數(shù)據(jù)...

2022-11-08 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺cnn 890 0

OpenMMLab 各算法庫的評測指標(biāo)集成

MMEngine 提供了強(qiáng)大靈活的訓(xùn)練引擎，以及常見的訓(xùn)練技術(shù)，以滿足用戶多樣的模型訓(xùn)練需求。對于模型評測的需求，MMEngine 也提供了評測指標(biāo)（M...

2022-11-03 標(biāo)簽：模型計算機(jī)視覺算法庫 1.5k 0

一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符

雖然在SLAM和SFM中，特征點已經(jīng)被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導(dǎo)致不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確的姿態(tài)估計。

2022-11-02 標(biāo)簽：SLAM計算機(jī)視覺AUC 1.5k 0

基于文本驅(qū)動的三維模型風(fēng)格化方法

來自華南理工大學(xué)、香港理工大學(xué)、跨維智能、鵬城實驗室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊提出了一種基于文本驅(qū)動的三維模型風(fēng)格化方法，該方法可對輸入的三維模型根據(jù)文本進(jìn)行更具...

2022-10-31 標(biāo)簽：3D計算機(jī)視覺三維模型 1.9萬 0

計算機(jī)視覺之透視結(jié)構(gòu)恢復(fù)

? ? ? 審核編輯：彭靜

2022-10-31 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺 538 0

計算機(jī)視覺之運(yùn)動仿射結(jié)構(gòu)恢復(fù)

? ? ? 審核編輯：彭靜

2022-10-31 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺仿射 574 0

計算機(jī)視覺之多視圖幾何

? ? ? 審核編輯：彭靜

2022-10-31 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺 470 0

普通視覺Transformer（ViT）用于語義分割的能力

本文探討了普通視覺Transformer（ViT）用于語義分割的能力，并提出了SegViT。以前基于ViT的分割網(wǎng)絡(luò)通常從ViT的輸出中學(xué)習(xí)像素級表示。...

2022-10-31 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集Transformer 6.2k 0

計算機(jī)視覺之?dāng)z像機(jī)幾何

? ? ? 審核編輯：彭靜

2022-10-27 標(biāo)簽：攝像機(jī)計算機(jī)視覺 924 0

Transformer常用的輕量化方法

引言：近年來，Transformer模型在人工智能的各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，成為了包括計算機(jī)視覺，自然語言處理以及多模態(tài)領(lǐng)域內(nèi)的主流方法。

2022-10-25 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)計算機(jī)視覺Transformer 7.3k 0

計算機(jī)視覺之?dāng)z像機(jī)標(biāo)定目標(biāo)

? ? ? ? 審核編輯：彭靜 ? ?

2022-10-24 標(biāo)簽：攝像機(jī)計算機(jī)視覺 814 0