细粒度图像分析

springboot源码:@Profile与@Conditional相关注解解读

@Conditional注解使用场景:用于满足一定条件之后对指定的类进行加载到容器;比如说:对于是否启用日志打印功能,是否对指定类型请求进行过滤等等细粒度的控制;实现的方式同@Prof
卖柴火的小伙子·2023-01-18 14:52

【阅读论文】第七章--多图重建的黄斑肿大检测--博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病

7.多图重建的黄斑肿大检测在本章中，我们提出了一种新的技术，使用未校准的多视图眼底图像来分析黄斑肿胀。这项创新使眼科医生能够使用便宜的眼底照相机远程检测和定量测量肿胀区域。该功能在单个图像中不可用，在立体眼底相机中容易出错。我们还提出了测量重建图像的特征的自动算法，其在出现渗出前的早期黄斑水肿的自动诊断中是有效的。算法分为三个部分：首先，预处理技术包括增强黄斑的暗微结构和均衡图像；第二，使用非形态
icecreamdinner·2023-01-18 10:17

机器视觉可以应用到哪些场景中？

本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统，工业数码相机和图像处理工具，以模拟人类的视觉功能并做出相应的决策，通过指挥特定的装置来实现这些决策。
双翌视觉·2023-01-18 01:38

【数学建模/数据分析论文写作】图表制作 | 数据可视化常用工具整理

致力于生物信息学/医学图像分析等领域，对计算机方向的特别友好~网址跳转：①http://sangerbox.com/Tool②http://vip.sangerbox.com/home.html派森诺基因云很多很多
RickieLim·2023-01-18 00:23

度量学习（Metric learning、损失函数、triplet、三元组损失、fastreid）

特征提取网络：mapembedding2）采样策略：将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub-set3）lossfunction：在每个sub-set上计算loss.应用场景通常是在个体级别的细粒度识别上使用
TigerZ*·2023-01-17 12:49

交通事故预测——《RiskOracle: A Minute-level Citywide Traffic Accident Forecasting Framework》

年的一篇关于利用深度学习模型进行交通事故预测的文章，文章标题为：RiskOracle:AMinute-levelCitywideTrafficAccidentForecastingFramework.译为：RiskOracle:一种时空细粒度交通事故预测框架
永恒的记忆2019·2023-01-17 11:50

论文笔记：CTSpine1K: A Large-Scale Dataset for Spinal Vertebrae Segmentation in Computed Tomography

这个大规模的数据集将促进许多与脊柱相关的图像分析
UQI-LIUWJ·2023-01-17 11:43

大数据平台容量评估_大数据平台测试

批处理任务的支持大数据平台是否能够通过界面的形式方便用户进行非运行维护，主要包括集群的安装、监控、配置、操作等大数据平台是否能够提供基本的安全方案a).是否具备认证功能以防止恶意访问和攻击b).是否能够进行细粒度的权限管理
weixin_39575775·2023-01-17 07:39

目前人工智能的主要研究方向是哪些？

计算机视觉技术运用由图像处理操作，及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习，指的是计算机系统无需遵照显
kaikeba·2023-01-16 14:43

Shiro权限安全框架的使用

或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某个权限；（3）SessionManager：会话管理，即用户登录后就
zhaoylai·2023-01-16 12:46

大规模细粒度分类和特定领域的迁移学习

LargeScaleFine-GrainedCategorizationandDomain-SpecificTransferLearning概要通过微调从大规模数据集（如ImageNet）中学习知识，为特定领域的细粒度视觉分类
生产的驴·2023-01-16 09:38

系统设计之粒度控制

粒度这个词对于设计人员来说也不是什么陌生的词，粒度上通常称为粗粒度和细粒度，而这里讲的粒度控制主要指的是在系统设计的过程中如何根据需求去控制设计的范围。
kobejayandy·2023-01-16 09:37

细粒度分类 CUB_200_2011 vgg16 （数字图像处理）

细粒度分类CUB_200_2011vgg161、细粒度分类2、CNN(卷积神经网络)3、vgg16网络模型4、数据集CUB_200_20115、基于卷积神经网络(vgg16网络模型)对数据集CUB_200
长安海·2023-01-16 04:56

pytorch resnet50_【图像分类】 基于Pytorch的细粒度图像分类实战

基于pytorch的细粒度图像分类实战来啦！作者&编辑|郭冰洋1简介针对传统的多类别图像分类任务，经典的CNN网络已经取得了非常优异的成绩，但在处理细粒度图像数据时，往往无法发挥自身的最大威力。
weixin_39907922·2023-01-16 04:24

细粒度分类——数据集制作

本文为打印机数据集的处理方法，以拍摄条件为25cm、顶光、0°的一组数据集为例。目录1.裁剪边框2.分割数据集3.切割（256x256）4.筛除5.图片重命名1.裁剪边框该方法使用了OCR识别，即对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息。具体流程为：读取图像->预处理(转化为灰度图)->边缘检测->轮廓检测->轮廓近似->透视变换->OCR识别->保存图像具体代码如下（文件读
リヴァイ·アクマン·2023-01-16 04:52

部分细粒度分类数据集下载，包括CUB_200_2011，Stanford Cars等

偶尔会用细粒度分类的几个数据集，在此做一下记录，有需要的人也可自取，使用天翼云盘，可以满速下载。
给我来一顿毒打·2023-01-16 04:51

细粒度图像识别

转自：https://nicehuster.github.io/2019/06/12/fine-grain/一般而言，图像识别分为两种：传统图像识别和细粒度图像识别。
haima1998·2023-01-16 04:17

NAbirds细粒度数据集分享

NAbirds细粒度数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1w8_oISoR5gIT2TN7QvMfBA?pwd=5521提取码：5521
查无此人☞·2023-01-16 04:17

CVPR 2022 | 清华大学提出首个细粒度动作质量评估数据集—FineDiving

©作者|徐婧林单位|清华大学博士后研究方向|视频理解在这里和大家分享一下我们被录用为CVPR2022Oral的工作。论文标题：FineDiving:AFine-grainedDatasetforProcedure-awareActionQualityAssessment作者单位：清华大学收录会议：CVPR2022Oral论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.03646.p
PaperWeekly·2023-01-16 04:46

深度学习之细粒度分类

目录一、概述资源什么是细粒度图像分类意义细粒度图像分类的挑战细粒度分类常用方法二、基于定位-识别的方法2.1强监督2.1.1Part-basedR-CNN2.1.2PoseNormalizedCNN2.1.3
egowell·2023-01-16 04:46

细粒度识别、分类、检索数据集整理

版权:本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一，❤️不负光阴不负卿❤️文章目录细粒度相关研究中用到的主要数据集如下弱监督细粒度分类任务中，示例数据集结构如下三个数据集下载链接如下
墨理学AI·2023-01-16 04:14

.Net 线程安全 （细粒度锁定、无锁机制以及lock）

.Net线程安全最省事的lock关键字线程安全对象测试环境例子使用Queue源码和结果运行效果使用ConcurrentQueue的源码和结果运行效果volatile关键字易失性内存和非易失性内存的区别易失性内存：非易失性内存：volatile关键字可应用于以下类型的字段：测试代码（添加volatile关键字）测试效果（添加volatile关键字）测试代码（==没有volatile关键字==）测试效
iml6yu·2023-01-16 02:24

如何在Ubuntu 18.04上安装OpenCV

它的用途非常广泛，包括医学图像分析，拼接街景图像，监视视频，检测和识别人脸，跟踪运动对象，提取3D模型等等。OpenCV可以利用多核处理功能，并具有GPU加速功能以进行实时操作。
中世纪冻干芝士·2023-01-15 16:25

论文阅读：CNN+GCN

摘要：解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤，而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。
sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

金相图像处理 matlab,基于MATLAB软件的图像处理技术 毕业论文.doc

基于MATLAB软件:在图像工程中，图像处理、图像分析、图像理解是其研究的三个重要层次。图像处理是图像目前发展的主体技术，它强调的是图形之间的转换。
无人清掃·2023-01-15 11:25

Roofline模型（一）：概念、基本公式、图像分析

目录Roofline模型引入：什么是较好的性能评价模型？什么是roofline模型？怎样使用roofline模型分析性能？（DRAM）rooflinemodel简化模型（DRAM）rooflinemodel基本公式（DRAM）rooflinemodel图像使用roofline模型分析性能示例Roofline模型参考文献：SamuelWilliams,RooflinePerformanceModel
YoYo鹿鸣_HPC·2023-01-15 11:15

图像分割

图像分割是图像分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。
weixin_30869099·2023-01-15 00:33

图像分割

图像分割是图像分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。
weixin_30869099·2023-01-15 00:33

GaitPart学习笔记（主干网络论文介绍+代码讲解）

论文1Introduction先前的研究都是将人体的整个步态作为网络输入进行特征提取，而本文最大的亮点在于发现人体步态的不同部分在形状以及行走时的移动模式上具有显著的区别，并且这些信息将为网络提供更多的细粒度信息
别码了W哥·2023-01-14 16:54

CVPR 2022 | 阿里&华科提出：针对场景文本检测的视觉语言模型预训练

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍了发表于CVPR2022的论文“Vision-LanguagePre-TrainingforBoostingSceneTextDetector
Amusi（CVer）·2023-01-14 15:19

YOLO系列详细解读：YOLO V2/YOLO 9000

目录预测更准确（Better）batchnormalization（批归一化）使用高分辨率图像微调分类模型采用先验框（AnchorBoxes）聚类提取先验框尺度约束预测边框的位置passthrough层检测细粒度特征多尺度图像训练高分辨率图像的对象检测速度更快
坚硬果壳_·2023-01-14 13:29

《A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges》阅读笔记

ASurveyonAspect-BasedSentimentAnalysis:Tasks,Methods,andChallengesAbstract基于方面的情绪分析(ABSA)作为一个重要的细粒度情绪分析问题
Vincy_King·2023-01-14 08:11

matlab 图像形态学,matlab数字图像处理----形态学图像处理

通常指生物学中对动植物的形状和结果进行处理的一个分支%数学形态学：是根据形态学概念发展而来的具有严格数学理论基础的科学，并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用%基本思想是：%用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的
weixin_39617215·2023-01-14 08:33

清华提出：用于细粒度实体分类的Prompt-Learning，并提出可训练Prompt模板

每天给你送来NLP技术干货！论文：Prompt-LearningforFine-GrainedEntityTyping链接：https://arxiv.org/pdf/2108.10604.pdf单位：清华大学、首尔大学提取摘要提示学习（Prompt-learning）一个有效的tune预训练模型到特定任务上的方法，最近受到了各方学者的关注。通过使用填空形式（cloze-style）来激活预训练模
zenRRan·2023-01-13 21:56

fpga 图像处理_带你踏上FPGA & 图像处理之路

图像处理简而言之就是对图像进行操作从而得到自己想要的结果，它是一个非常广义的概念，包含图像增强、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别、计算机视觉等N多个应用方向。
陈人·2023-01-13 21:49

EfficientFormerV2 加速 ViT，更高效的移动端视觉模型

模型的参数量和延迟对资源受限型的硬件来说至关重要，因此EfficientFormerV2结合了细粒度联合搜索策略，提出了一种具备低延迟和大小的高效网络。该网络在同等量
·2023-01-13 17:02

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks论文解读

题目：AttnGAN：具有注意的生成对抗网络的细粒度文本到图像生成时间：2018作者：TaoXu,PengchuanZhang,QiuyuanHuang,HanZhang,ZheGan,XiaoleiHuang
我是喵喵酱·2023-01-13 13:51

学习笔记（二）：WiFi-无接触感知与菲涅尔区

具体来说,细粒度活动是否能被检测到，不但取决于该反射信号相对于LoS信号的强度，更取决于人体相对于收发设备所确定的菲涅尔区的相对位置。
不讲魔法讲道理·2023-01-13 08:12

opencv[c++] findContours()轮廓特征分析大全(求面积、周长、几何矩、质心、凸包、最小外接矩形、最小外接三角形、最小外接椭圆等)---后续完善总结版本

目录一，轮廓的发现与绘制二，轮廓分析（二值图像分析)计算轮廓面积:计算轮廓周长：计算几何矩与中心距:moments(）轮廓的外接矩形：最小外接圆/拟合圆：minEnclosingCircle(）拟合椭圆
NCUTer·2023-01-13 00:42

Transformer在细粒度分类上的应用

TransFG：Transformer在细粒度分类上的应用摘要1.引言2.相关工作==细粒度视觉分类==**==Transformer==**3.方法3.1作为特征提取的visiontransformer3.2
向辰·2023-01-12 21:41

论文解读TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition

此篇文章是transformer在细粒度领域的应用。
pontoon·2023-01-12 21:38

论文阅读：TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition

目录用细粒度识别Transformer架构一、动机二、方法2.1大致流程2.2步骤分解三、实验3.1数据集用细粒度识别Transformer架构一、动机由于固有的微妙的类间差异，从子类别中识别对象的细粒度视觉分类
Serayah·2023-01-12 21:06

【论文笔记】TransFG: A Transformer Architecture for Fine-Grained Recognition

TransFG简介与基于CNN的模型在细粒度任务上的对比disadvantagesofCNNadvantageofTransformer整体结构改进点1、overlappingpatchesPartSelectionModuleContrastivefeaturelearning
事多做话少说·2023-01-12 21:36

使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割

图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应
·2023-01-12 19:53

java读写锁ReentrantReadWriteLock使用

为什么要使用读写锁读写锁采用读锁与写锁分离等待方法，能够更加细粒度进行代码同步。提高代码并发量。
小小小怪啊兽·2023-01-12 18:01

第二章.线性回归以及非线性回归—梯度下降法

第二章.线性回归以及非线性回归2.5梯度下降法1.流程：初始化θ0,θ1不断改变θ0,θ1，直到J(θ0,θ1)到达一个全局最小值或局部极小值2.图像分析：1).图像层面分析代价函数：①.红色区域表示代价函数的值比较大
七巷少年^ω^·2023-01-12 18:52

眼血管分割matlab,视网膜血管分割matlab

由动静脉血管组成的眼底视网膜血管结构的特征点是预测心血管疾病、图像分析和生物学应用的重要特征.把角点检测引入到视网膜血管分叉点和交叉点提取中,利用边缘检测算子......为了证明本文算法对视网膜血管图像节点提取的可行性
吴前锐·2023-01-12 16:20

PCB板缺陷检测

pcb板缺陷检测是图像分析的一个典型应用方向。这次我用matlab来把整个流程实现一遍。
甘果瓦·2023-01-12 16:45

赛事推荐 | 建筑物细粒度实例分割——2023 IEEE GRSS 数据融合赛道1

分类任务由12种细粒度的预定义屋顶类型组成。图1显示了一个示例。3.数据说明提供rgb和单通道的sar数据，训练数据3720对样本，验证数据（即第一阶段的测试样本）共1549张，数据量较少。
海淀小天·2023-01-12 13:34

文本相似度比赛baseline

比赛任务是进行细粒度的文本匹配（具体见官网），数据大致如下：首先简单观察一下数据，检查NAN值：label一列有6个NA
samsara_1·2023-01-12 11:48
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