细粒度图像分析

ACCV2020细粒度比赛记录-数据处理和Baseline结果分享

比赛链接：accv官网：https://sites.google.com/view/webfg2020比赛网站：https://www.cvmart.net/race/9917/base数据下载：Baidu/百度云盘：链接:https://pan.baidu.com/s/1P0rpg0J34IUL5bvuA5f-pg提取码:cg9zGoogle/谷歌云盘https://drive.google.c
不求上进的鱼仔·2022-12-16 10:40

ACCV2020国际细粒度网络图像识别亚军方案总结

ACCV2020国际细粒度网络图像识别竞赛，是由南
极市平台·2022-12-16 10:09

【Valse2020】细粒度图像识别年度进展概述

细粒度识别的挑战：类间差异大，类内差异小常用的数据集：鸟，花，汽车……不同的范式：1.bylocalization-classificationsubnetworks定位子网络，典型工作：S3NICCV2019
小珈猫·2022-12-16 10:09

ACCV2020国际细粒度网络图像识别冠军方案解读、经验总结

0.团队介绍团队来自NetEaseGamesAILab，成员分别为韦嘉，习思，徐文元，张伟东，排名不分先后。NetEaseGamesAILab研究员NetEaseGamesAILab研究员2.数据集的挑战1.1.数据集概要数据集是从网络上收集的图片数据，jpg格式。训练数据集：5000类共557169张图片，含标注信息（内含标签噪声）。数据集中包含的类别包括动物和植物。测试数据集：5000类共10
极市平台·2022-12-16 10:09

ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

写在前面在刚刚结束的ACCV2022国际细粒度图像分析挑战赛中，我们团队在133支参赛队伍中脱颖而出，在Leadboard-B上以2.5的绝对优势取得冠军。
OpenMMLab·2022-12-16 10:39

ACCV 2020国际细粒度网络图像识别竞赛——正式开赛！

》》大赛背景：**ACCV大会（AsianConferenceonComputerVision）是由亚洲计算机视觉联合会举办的两年一次的计算机视觉领域国际重要会议。**该会议为研究者、开发者以及参与者提供了一个重要的论坛，以展示和讨论计算机视觉及相关领域的新问题、新方法和新技术。因受今年疫情影响，ACCV2020由原定在日本京都召开改为2020年11月30日至2020年12月4日完全线上会议形式进
极市平台·2022-12-16 10:39

pytorch如何计算导数_PyTorch 自动求导机制

从向后排除子图每个张量都有一个标志：requires_grad，允许从梯度计算中细粒度地排除子图，并可以提高效率。
weixin_39987926·2022-12-16 06:08

【SCIR Lab】事件表示学习简述

在粒度上，事件介于词与句子之间：与词相比，事件通常包含多个词，用来描述事件的发生及事件的组成要素，是一种语义更完备的文本单元；与句子相比，事件更关注对现实世界中动作或变化的描述，是对现实世界一种更细粒度的刻画
zenRRan·2022-12-16 00:24

一篇看懂图像分类基础知识

作者：LSC来源：投稿编辑：学姐基础知识1.具体领域划分(1)多类别图像分类(2)细粒度图像分类(3)多标签图像分类(4)弱监督与无监督图像分类(5)零样本图像分类2.图像分类问题的3层境界多类别图像分类在不同物种的层次上识别
深度之眼·2022-12-15 19:11

CVPR 2022 | SwinTextSpotter：基于文本检测与识别更好协同的场景文本识别

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍CVPR2022录用的论文“SwinTextSpotter:SceneTextSpottingviaBetterSynergybetweenTextDetectionandTextRecognition
Amusi（CVer）·2022-12-15 19:01

可解释性机器学习task01-预备知识

为什么要学可解释性的一些交叉研究方向MachineTeaching细粒度图像分类AI安全/对抗样本前沿AI方向本身具有可解释性的学习一些可解释性分析方法可解释性与模型性能可解释算法分类深度学习的可解释性分析
GUSONGEN·2022-12-15 19:29

[IJCAI 2022] SVTR: 基于单个视觉模型的场景文字识别算法(转载自CSIG文档图像分析与识别专委会)

摘要本文简要介绍IJCAI2022论文“SVTR:SceneTextRecognitionwithaSingleVisualModel”的主要工作。主流的场景文字识别算法通常包含两个模块，即用以提取特征的视觉模块（如CNN，MHSA），以及用于输出文本的序列模块（如RNN，Attention）。本文提出了一个只由视觉模块构成的模型SVTR，在中英文场景文字识别上都取得了较好效果，并且推理速度较快。
肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2022-12-15 13:19

【基于深度学习的细粒度分类笔记6】Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得过SVM之类吗？回头来看，就算是真的，大牛们也确实不算无理取闹，是骡子是马拉出来遛遛，
马卫飞·2022-12-15 12:56

深入浅出Elasticsearch 的倒排索引

搜索时全匹配查询text类型的字符串会被分词，搜索时是包含查询不同的分词器对相同字符串分词的结果大有不同，选择不同的分词器对索引的创建有很大的影响，这里使用ik分词器进行介绍：ik_max_word分词器:最细粒度拆分
qq_1757537040·2022-12-15 12:26

基于多层聚焦Inception-V3卷积网络的细粒度图像分类

摘要细粒度图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点，准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络，通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域，
宋罗世家技术屋·2022-12-15 12:44

matlab的图像处理总结,MATLAB--数字图像处理 频域图像分析

一、实验名称频域图像分析二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握频域图像分析的原理及数学运算。
极兔·2022-12-15 08:38

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task05 图像分割/二值化

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，
空腹熊猫·2022-12-14 23:01

交通大数据应用细分_大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用？

相比于其他城市规划管理领域，城市交通相关的细粒度精细化数据较多也较丰富，所以大数据、数据挖掘在交通领域的应用也较广。
weixin_39875629·2022-12-14 22:50

OpenCV介绍与入门

OpenCV的未来；OpenCV介绍OpenCV是计算机视觉的框架关于OpenCV1.OpenCV能做什么；目标识别i.人脸识别ii.车辆识别iii.物体识别等自动驾驶i.车道识别ii.障碍物识别等医学图像分析
jartins·2022-12-14 18:49

纹理分析及其在医学成像中的应用

纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。
思影科技·2022-12-14 15:23

医学图像标注终极指南

它用于训练用于医学图像分析和诊断的AI算法，帮助医生节
Meta.Qing·2022-12-14 14:43

opencv形状识别学习总结

常说的基元有：边缘、角点、斑点、直线段、圆、等基元检测是图像分析的基础边缘（Edge）检测边缘是图像中像素灰度值发生剧烈变化而不连续的结果边缘是赋予单个像素的一种性质，与图像函数在该像
haima1998·2022-12-14 13:39

一、导论——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）

2.1学习可解释机器学习的原因2.2MachineTeaching:人工智能教人类学习2.3细粒度图像分类2.4前沿AI三、本身可解释性好的机器学习模型四、传统机器学习算法的可解释性分析五、卷积神经网络的可解释性分析
卡拉比丘流形·2022-12-14 12:55

图像处理、语音处理的应用及前沿技术_计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系...

根据亚马逊官方的说法，AmazonGo是技术创新的成果，无人便利店内应用了计算机视觉、深度学习算法，无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术，原理类似于无人驾驶。
weixin_39917811·2022-12-14 09:42

图像分割（三）—— Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

swin-unetsAbstractIntroductionMethod3.1Architectureoverview3.2SwinTransformerblockAbstract在过去的几年中，卷积神经网络(CNNs)在医学图像分析中取得了里程碑
黑洞是不黑·2022-12-14 06:50

基于matlab的数字图像边缘检测算法研究,基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究与对比分析...

另外，边缘检测可以大大降低图像处理的工作量，将提高图像分析的效率。2边缘检测的基本方法图像的边缘变化完全可以用算子来进行检测。通常用一阶或二阶导数来检测边缘。
月光下的人鱼·2022-12-14 06:10

YOLO系列论文精度 & YOLOv2 and YOLO9000

论文关键词总结：DarkNet、YOLO9000、YOLOv2、WordTree、K-Means、多尺度训练、联合训练、passthroughlayer、细粒度的特征、预选BetterAnchorBoxes
Flying Bulldog·2022-12-14 00:27

PyTorch的数据读取机制

这一系列文章均以ABSA（细粒度情感分析
Quinn-ntmy·2022-12-13 21:31

细粒度分类

细粒度分类方法主要分为四类:1）基于常规图像分类的网络的微调方法2）基于细粒度特征学习的方法3）基于目标块的检测和对齐的方法4）基于视觉注意机制的方法1）常规分类模型并不能很好的区分细粒度图像，常用的方法是采用迁移学习
tendencyboy·2022-12-13 18:10

【目标检测】yolo系列-yolo v2(yolo9000)(2016年)

NewNetwork：Darknet-19DimensionClusters（聚类提取先验框的尺度信息）Directlocationprediction（约束预测边框的位置）Fine-GrainedFeatures（细粒度特性
超级无敌陈大佬的跟班·2022-12-13 14:11

ChatGpt：OpenAI 最近推出了一款聊天AI ——ChatGPT

而ChatGPT声称，它的AI对话模型能在大范围、细粒度问题上给出普遍准确的答案。简单地说，他是OpenAI最近推出的AI对话模型可以达到基本不犯错误的水平了。
Chat Gpt·2022-12-13 11:56

粗粒度和细粒度的概念区分

最近在阅读文献的过程中遇到了fine-grained和coarse-grained的概念，仿照课本整理了一下：一、细粒度（fine-grained）：粒度似乎根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块
卖核蛋的小男孩·2022-12-13 07:30

regionprops

转自：Matlab图像处理函数：regionprops这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。
mytzs123·2022-12-13 07:46

图像分析：Gabor滤波器解析与编程

图像分析：SIFT特征解析与编程图像分析：Gabor滤波器解析与编程图像分析：积分图像与代码实现图像分析：LBP特征解析与代码图像分析：分水岭算法解析在图像分析里面，Gabor滤波器是应用非常广泛的一种工具
weixin_34321753·2022-12-13 07:10

动态阈值_如何设置数据看板（大屏）数据异常报警的动态阈值

当数据看板的数据来自基于多个异构数据源，而且需要根据细粒度数据做统计计算时，由于网络、服务器、数据库、传感器等影响，会出现数据更新中断及数据不完整情况。
weixin_39988930·2022-12-12 16:42

A Purely Point-Based Framework （论文阅读笔记）

这个领域有一个明显的趋势，即除了简单的计数之外，更具有挑战性的细粒度估计（即
今天也学习了嗷·2022-12-12 12:45

(OpenCV — 7)ROI 区域图像叠加＆图像混合

也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。
QtHalcon·2022-12-12 11:54

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读过摘要后提出的问题读完论文后对上述问题的回答深度可分离网络两个全局超参数宽度倍增器：更薄的模型分辨率乘法器：简化的表示实验验证模型的选择收缩模型超参数细粒度的识别大规模地理定位面对属性对象检测面对嵌入代码分析目前存在的疑惑论文基本信息标题
洋-葱·2022-12-12 01:00

YOLO系列解读v1-v7

YOLOv2改进点及提升效果2.各改进点2.1batchnorm2.2使用更大分辨率2.3卷积特征提取部分（替换成DarkNet）2.4先验框选取2.5选框后的实验效果2.6直接预测相对位置2.7感受野2.8细粒度特征
lyd-y1s1·2022-12-11 23:57

Radiology：影像组学：图像不仅仅是图片，它们还是数据

在过去十年中，随着模式识别方法的增加和数据集大小的增加，医学图像分析领域的研究越来越多。
思影科技·2022-12-11 22:25

Multi-Granularity Alignment for Visual Question Answering(视觉问答的多粒度对齐)

介绍整个细粒度图像特征和整个自然语言句子的直接融合非常复杂，缺乏可解释性。本文重点研究再没有额外数据的情况
呆呆_kk·2022-12-11 19:43

史上最全 | 基于深度学习的3D分割综述（RGB-D/点云/体素/多目）

摘要3D目标分割是计算机视觉中的一个基本且具有挑战性的问题，在自动驾驶、机器人、增强现实和医学图像分析等领域有着广泛的应用。它受到了计算机视觉、图形和机器学习社区的极大关注。
自动驾驶之心·2022-12-11 17:33

基于改进Bisenet的五官精确分割系统（源码＆教程）

五官图像分割技术可以实现对人脸的细粒度解析，在人脸表情识别、人脸编辑和美容模拟等诸多领域有广泛的应用空间。然而在实际应用时，人脸五官图像分割技术尚存有不足之处。
m0_73650416·2022-12-11 16:21

wireshark 数据包筛选高级操作

对标准协议，既支持粗粒度的过滤如HTTP，也支持细粒度的、依据协议属性值进行的过滤如tcp.port53、http.request.methodget对内容的过滤，支持深度的字符串匹配过滤如httpcontainsserver
寻址00000001·2022-12-11 15:13

大数据架构之端到端方案综述（3）数据仓储&Hive

1数据仓库介绍1.1数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，主要针对来自多个数据源的历史数据进行细粒度、多维度的分析，输出用于企业的数据分析、数据挖掘、
小事儿Phil·2022-12-11 11:20

数字图像处理-冈萨雷斯（学习笔记）

x,y)f(x,y)，且x,y,fx,y,fx,y,f为有限的离散值特定的f(x1,y1)f(x_1,y_1)f(x1,y1)称为像素（或图画元素、图像元素）图像处理领域界定关于图像的领域有图像处理、图像分析
wuxin5612·2022-12-11 09:12

SpringBoot统一异常处理(一)

分析统一跳转：/error这是一种全局的机制配置类：补充状态进行跳转–局部的机制自定义页面的方式，方便我们可以把error.html随心所欲的进行存放问题：其实给开发增大的工作量，不明确具体异常信息，如果要追求细粒度的控制
PeterMrWang·2022-12-11 07:29

基于LSTM递归神经网络的多特征电能负荷预测（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Python代码实现4参考文献1概述电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。
荔枝科研社·2022-12-10 14:51

UCAS - AI学院 - 知识图谱专项课 - 第6讲 - 课程笔记

UCAS-AI学院-知识图谱专项课-第6讲-课程笔记实体识别信息抽取概述信息抽取的基础：分词和词性标注命名实体识别细粒度实体分类开放领域实体识别实体识别信息抽取概述知识获取输入：领域知识本体/海量数据输出
支锦铭·2022-12-10 14:14

基于LSTM递归神经网络的多特征电能负荷预测（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Python代码实现4参考文献1概述电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。
电气辅导帮·2022-12-10 14:11
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