细粒度目标识别第32页

【论文精读8】MVSNet系列论文详解-UCS-Net

一、问题引入为了得到细粒度的重建深度，之前的方法在构建代价体时往往使用固定的深度假设，这就导

LiverWhles·2022-12-05 07:40

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。

思考的小猴子·2022-12-04 20:27

【K8S】理解亲和性调度

一般情况下我们部署的POD是通过集群自动调度选择某个节点的，默认情况下调度器考虑的是资源足够，并且负载尽量平均，但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制POD的调度，比如我们内部的一些服务gitlab

SunAlwaysOnline·2022-12-04 19:06

k8s(17)之亲和性调度

k8s之亲和性调度一般情况下我们部署的Pod是通过集群的自动调度策略来选择节点的，默认情况下调度器考虑的是资源足够，并且负载尽量平均，但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制Pod的调度，比如我们内部的一些服务

正在输入中…………·2022-12-04 19:05

K8S 的亲和性调度1

一般情况下我们部署的POD是通过集群自动调度选择某个节点的，默认情况下调度器考虑的是资源足够，并且负载尽量平均，但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制POD的调度，比如我们内部的一些服务gitlab

hakula007·2022-12-04 19:34

点云深度学习——PCDet 代码复现及问题梳理

PCDet(PointCloudDet3D)代码复现几个小时前刚开源的3D目标识别代码，本人也一直在关注PointNetPointRCNN等识别方法，等到了这个代码的开源。

Jeremy Cui·2022-12-04 15:59

词向量Word2vec详解

NLP里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理NLP的问题，首先就要拿词语开刀。举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。

SUNNY小飞·2022-12-04 12:13

如何判别假新闻？多模态假新闻检测

作者丨周鹏（公众号原创作者名：双鸭山学长）学校丨中山大学硕士研究方向丨计算语言学、语言加工、认知与教学多模态假新闻细粒度检测基准数据集Fakeddit：https//aclanthologorg/2020

NLP论文解读·2022-12-04 10:05

细粒度文档图像版面分析

基于实例分割网络的细粒度文档图像版面分析英文引用：ZhaoP,WangW,CaiZ,etal.AccurateFine-GrainedLayoutAnalysisfortheHistoricalTibetanDocumentBasedontheInstanceSegmentation

MrOcean·2022-12-04 07:16

【雷达通信】SAR雷达系统反设计及典型目标建模与仿真实现研究——目标生成与检测（Matlab代码实现）

本文目录如下：1概述现代战争对雷达目标识别提出了更高的要求,由于现役雷达大部分是低分辨雷达,对其开展目标识别技术的研究具有重要军事意义。

荔枝科研社·2022-12-03 19:00

yolov5使用GPU

p=26&vd_source=5a88e37d241fe49a63a0ca57f11ba8d2问题：在使用yolov5进行目标识别的时候，只能使用CPU，网上查的到的方法是将device由默认改为自己电脑显卡的编号

weixin_44834086·2022-12-03 14:08

离线状态下在服务器上部署深度学习所需python包和数据集

离线状态下在服务器上部署深度学习所需python包和数据集所解决问题解决python包的问题移植环境离线安装python包解决数据包的问题最终程序运行结果所解决问题最近，想在学校服务器上运行网络上其他人写的基于YOLOv3的目标识别程序

Leepupupu·2022-12-03 10:16

opencv 特征提取 - HOG

一、HOG特征其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么

Σίσυφος1900·2022-12-03 08:01

实时语义分割网络模型-FasterSeg

FasterSeg发现了新的、更广泛的搜索空间，集成了多分辨率分支，为了更好地校准高精度和低延迟目标之间的平衡，提出了一种解耦的、细粒度的延迟正则化方法，解决了模型容易"崩溃"的

AI算法-图哥·2022-12-03 08:18

python计算机视觉——第八章图像内容分类

8.2.1PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM引言本章介绍图像分类和图像内容分类算法，首先介绍一些简单有效的方法及性能最好的分类器，运用它们解决两类和多类分类问题，并展示两个用于手势识别和目标识别的运用实例

Eaton_chen·2022-12-03 06:09

Python计算机视觉——图像内容分类

先介绍一些简单而有效的方法和一些性能最好的分类器，运用它们解决两类和多类分类问题，再展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。

Lsy_dxsj·2022-12-03 06:08

二值图像的距离变换研究

原文地址[研究内容]二值图像距离变换[正文]二值图像距离变换的概念由Rosenfeld和Pfaltz于1966年在论文[1]中提出，目前广泛应用于计算机图形学，目标识别及GIS空间分析等领域，其主要思想是通过表识空间点

风景不在对岸wj·2022-12-03 03:37

2017年7月历史文章汇总

2017年2月历史文章汇总2017年3月历史文章汇总2017年4月历史文章汇总2017年5月历史文章汇总2017年6月历史文章汇总2017年7月1日【推荐】MIT发布ADE20K场景感知/解析/分割/多目标识别数据集

darren2015zdc·2022-12-03 03:02

Deeplab -v1笔记

（本文仅供个人学习所用）Deeplab-v1DeepLab是结合了DCNNs的识别能力和全连接的CRF的细粒度定位精度。使用空洞卷积，最后用双线性插值恢复到原状，然后用全连接CRF得到最终分割结果。

武汉周杰伦·2022-12-02 22:34

传统图像处理方法实现目标识别

传统图像处理方法实现目标识别这篇文章主要从宏观角度上讲述目标检测与识别算法。三个步骤传统的目标检测与识别算法包含三个步骤：区域选择、特征提取、分类回归。

搞事情啊·2022-12-02 22:41

5、Akka Actor生命周期

Actor的生命周期是使用Hooks体现和控制的，我们可以重写相关的Hooks，从而实现对Actor生命周期各环节的细粒度控制。各事件发生顺序关系如下：prestart()：在构造函数之后调用。

Perkinl·2022-12-02 20:17

【目标检测】基于yolov5海上船舶目标检测(附代码和数据集)

基于深度学习的目标检测方法，可以和雷达探测方法进行结合，从而实现更精准的目标识别。Part2准备环节2.1软硬件一个完整的项目，离不开软硬件

机器不学习我学习·2022-12-02 18:57

NLP样本不均衡之常用损失函数对比（附代码）

本文分为三个部分，第一个部分主要介绍一下在分类问题中为什么用交叉熵作为损失函数，第二部分主要介绍一下在交叉熵的基础上的一些改进的损失函数，最后使用上述的几种损失函数在CLUENER细粒度命名实体识别的数据集上进行效果的效果对比

zenRRan·2022-12-02 17:23

如何在硬件上实现算法——基于FPGA的目标识别与跟踪设计

参考文献：基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计（第四章设计流程）引言一、开发嵌入式图像处理的步骤1、问题描述：系统功能定义、系统性能指标定义、系统运行环境（系统要做什么、为什么这么做）系统性能指标定义：对于实时图像处理来说，允许的最大延迟和帧率是两个很重要的指标2、算法开发：确定图像处理操作的顺序3、结构选择：确定应用和操作级算法所需的处理器的计算结构（定义算法在计算方面如何实现：应用层算法硬软件

Fighting_XH·2022-12-02 11:37

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head - 以YOLOv4为例

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head-以YOLOv4为例目标检测网络中常见到的三个概念：Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络；Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层

西界丶·2022-12-02 10:19

CorrNet3D：基于无监督的非刚性点云配准网络（CVPR2021）

本文致力于研究点云视觉任务中一个基础而关键的问题——构建点云序列之间点与点之间的对应关系，该问题在点云配准、三维重建、目标识别与跟踪、地图构建与定位等方面均有着广泛的应用，是目前研究领域关注和研究的热

Tom Hardy·2022-12-02 02:26

Android 平台实现卷积神经网络

一般情况下，深度CNN对于目标识别都需要前期的大量的数据进行训练，少则几千，多则几十万，庞大的数据以及实时性要求对于平台的性能要求是很高的，一般的移动嵌入式设备很难达到这个标准。

张骞晖2·2022-12-02 01:05

Open CV系列学习笔记（十八）轮廓发现 2021-02-13

它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。目前轮廓检测方法有两类，一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓，另一类是从人类视觉系统中提取可以使用的数学模型完成目标轮廓检测。

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-01 19:40

【军工AI】基于图像处理与图像识别的经典探地雷达识别

文章目录本课题的研究内容：探地雷达原理探地雷达图像预处理图像倾斜矫正均值法去背景原理与实现图像分割技术阈值分割技术的实现腐蚀与膨胀技术探地雷达杂波抑制研究与实现探地雷达合成孔径成像探地雷达目标识别总结本文为论文解读

cv君·2022-12-01 01:01

嫌随机森林去雾效果不好，你行你上啊——DehazeNet端到端的去雾

直观地看上去，去雾任务没有目标识别那么复杂，那么采用浅层网络够不够呢？BolunCai在2016-MIP发表的

许三少·2022-12-01 00:14

将 AWS IAM Identity Center (SSO) SAML 与 Amazon OpenSearch Dashboard集成

可以为您提供细粒度的访问控制，以及搜索数据和

Justin Fu·2022-11-30 23:26

活体检测论文 Face Anti-Spoofing with Human Material Perception 阅读笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingwithHumanMaterialPerception|SpringerLink动机现有的CNN提取的特征和手工特征都是为通用图像识别任务设计的，这与需要细粒度信息的

Cassiel_cx·2022-11-30 19:06

Searching Central Differene Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing随笔

CentralDifferenceConvolution)中心差分卷积更能够提取攻击模式下固有的特征，例如晶格伪影在不同的环境变化下，文章的主要工作有：（1）设计了一种新的卷积算子叫中心差分卷积（CDC）对于FAS任务，由于其对不同环境下不变的细粒度特征具有显著的表示能力

人类高质量算法工程师·2022-11-30 19:35

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割原理

计算机视觉中的图像理解，包括目标检测、特征提取和目标识别都依赖于图像分割的质量。目前，图像分割算法一般书围绕高亮度值的两个基本特性设计的：不连续性和相似

CavalierJHC·2022-11-30 19:38

目标检测学习笔记12——Yolo系列梳理学习

检测框架2.网络实现3.训练阶段4.损失函数5.测试阶段6.实验数据7.缺点二、Yolov21.BN层2.高分辨率分类模型3.Anchor框4.DimensionClusters5.产生预测框的位置6.细粒度特征

Shadownow·2022-11-30 04:34

集成图像算法通信传感集成的搬运服务机器人工程

图像方面:2D3D成像,算法:目标检测,路径规划,深度学习,强化学习通信:无线5G毫米波激光场景图像成像,强化学习训练动作过程场景识别,路径规划,深度学习目标识别通信和传感器形成控制系统,储能系统,100

听海拉拉·2022-11-29 16:55

天池-街景字符编码识别-赛题理解

训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置*数据集样本展示目标识别图片中所有的字符字段表所有的数据

背着贝壳去徒步·2022-11-29 15:25

Jetson Nano开发套件安装

://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#intro新到一个JetsonNano的开发板，用以测试它在目标识别方面的能力以及可行性

星光2020·2022-11-29 13:04

细粒度图像分割 (FGIS)

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达如今，照片逼真的编辑需要仔细处理自然场景中经常出现的颜色混合，这些颜色混合通常通过场景或对象颜色的软选择来建模。因此，为了实现高质量的图像编辑和背景合成，精确表示图像区域之间的这些软过渡至关重要。工业中用于生成此类表示的大多数现有技术严重依赖于熟练视觉艺术家的某种用户交互。因此，创建如此准确的显著性选择成为一项昂贵且繁琐的任务.

小白学视觉·2022-11-29 11:19

NeurIPS 2021 | 超越Swin！微软提出Focal Transformer：又一超强主干网络！

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：极市平台|作者：小马导读本文提出了FocalSelf-Attention，对当前token周围的区域进行细粒度的关注，对离当前

Amusi（CVer）·2022-11-29 07:00

超越Swin，Transformer屠榜三大视觉任务！微软推出新作：Focal Self-Attention

目前的一些工作用了局部注意力去捕获细粒度的信息，用全局注意力去捕获粗

极市平台·2022-11-29 07:27

细粒度图像分类论文研读-2016

文章目录CompactBilinearPoolingAbstractIntroductionCompactbilinearmodelsAkernelizedviewofbilinearpoolingCompactbilinearpoolingSomepropertiesofcompactbilinearpoolingCompactBilinearPoolingAbstract双线性模型很成功，但是

右边是我女神·2022-11-29 07:26

【文本匹配】表示型模型

基于表示的匹配模型的基本结构包括：（1）嵌入层，即文本细粒度的嵌入表示；（2）编码层，在嵌入表示的基础上进一步编码；（3）表示层：获取各文本的向量表征；（4）预测层：对文本pair的向量组进行聚合，从而进行文本关系的预测对于对称的文本匹配任务

guofei_fly·2022-11-29 06:46

第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

Backbone模块实现(训练营内部成员可读)原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务为：使用YOLOv5-backbone搭建分类识别网络K同学：YOLOv5是目标检测算法，是否可以尝试将其网络结构用在目标识别上

LoveData_·2022-11-28 21:30

自然语言处理9——word2vec

文本表示按照细粒度划分，一般可分为字级别、词语级别和句子级别的文本表示。文本表示分为

Growing_Snake·2022-11-28 18:09

基于鸿蒙的UI开发

首先要了解Ability如何使用:FA支持PageAbility：Page模板是FA唯一支持的模板，用于提供与用户交互的能力,HarmonyOS提供了JavaUI和JSUI两种UI框架：JavaUI提供了细粒度的

那就举个栗子！·2022-11-28 16:31

5.1 卷积神经网络简介

下面我们要介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习技术。

EaHalen·2022-11-28 14:01

【无标题】SAR雷达系统反设计及典型目标建模与仿真实现研究——目标生成与检测（Matlab代码实现）

摘要现代战争对雷达目标识别提出了更高的要求,由于现役雷达大部分是低分辨雷达,对其开展目标识别技术的研究具有重要军事意义。

wlz249·2022-11-28 12:25

目标识别、目标检测、目标分割、语义分割专业术语解释

objectrecognition（目标识别）给定一幅图像检测到图像中所有的目标（类别受限于训练集中的物体类别）得到检测到的目标的矩形框，并对所有检测到的矩形框进行分类ImageClassification

Python图像识别·2022-11-28 09:06

2021刷新COCO和Cityscapes | Polarized Self-Attention：极化自注意力机制（keras实现）

TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegressionpaper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdfcode:https://github.com/DeLightCMU/PSA摘要像素级回归是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题

xdhe1216·2022-11-28 08:27

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