视频分析论文解析第9页

论文解析[3] U-Net and its variants for Medical Image Segmentation : A short review

发表年份：2022论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.08470v1文章目录论文概要1.介绍2.方法2.1传统分割2.2U-Net20152.3U-Net++20192.4R2U-Net20182.5AttentionU-Net20182.6TransU-Net20213.Disscussion论文概要本论文是一篇使用U-Net及其变形进行医学图像分割的简短综述，文中给

默_silence·2022-12-09 12:31

[论文解析] HeadNeRF: A Realtime NeRF-based Parametric Head Model

codelink:https://github.com/CrisHY1995/headnerf相关连接：https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/124874717来自中科大张举勇教授课题组提出了HeadNeRF，一种基于NeRF的高效全息人脸头部参数化模型，该工作发表于CVPR2022，相关代码已开源。HeadNeRF可以实时地

_Summer tree·2022-12-09 10:51

浅谈AI领域的发展和应用（附ChatGPT）

为什么要了解AI未来引人入胜的AI趋势：投资回报率驱动的人工智能实施；视频分析；“即服务”商业模式；改善网络安全；元宇宙中的人工智能；数据结构；人工智能和机器学习与物联网(IoT)；人工智能引领超级自动化

工程师小青蛙·2022-12-08 18:33

边缘计算（Edge Computing）

二、为什么需要边缘计算1.云服务的推动：2.物联网的推动三、边缘计算VS云计算边缘计算和云计算的区别四、边缘计算是如何工作的五、边缘计算的典型应用智能手机云卸载视频分析小结参考资源背景移动设备的普及，计算密集型

今天学代码了吗·2022-12-08 15:55

paperswithcode 论文阅读与代码复现

MachineLearning论文阅读与复现神奇宝贝1.丰富的论文合集2.丰富的数据集3.方法合集4.论文解析要是有一个cs科研er不知道这个宝藏网站，我都会伤心的，OK？

chong墩儿·2022-12-08 13:04

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 论文解析

SuperGlue:LearningFeatureMatchingwithGraphNeuralNetworks论文解析简介出发点快速最临近邻搜索（FLANN）算法常常被用于匹配得到最近邻特征点，从而得到图片

木独·2022-12-08 09:16

视频异常行为检测网络

对视频中的异常行为进行检测十分有用，比如可以通过监控视频分析流水线车间或者实验室中的异常行为，这是一类比较简单的情形。因为在流水线车间，设备使用正确，衣着装备佩戴正确就是正常，否则就是异常。

杨小吴的算法博客·2022-12-07 20:06

算法SOTA、功能全面、性能最佳，PaddleDetection 2.0重磅升级！

点击左上方蓝字关注我们目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是

飞桨PaddlePaddle·2022-12-07 11:34

NVIDIA JETSON 平台的 MIPI-CSI 相机驱动程序开发

由Tegra处理器驱动的NvidiaJetson平台已经在边缘分析市场中占据了一席之地，尤其是在视频分析、机器视觉等领域。

代码撸起·2022-12-07 10:16

cvpr2020 人脸检测与识别_80篇CVPR 2020论文分方向整理：目标检测/图像分割/姿态估计等...

从论文ID公布以来，我们一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维点云、视频分析

weixin_39959236·2022-12-07 10:50

安全帽识别系统-智慧工地的守护者

鹰眸安全帽识别系统面世之后，在业界引起了不小的震动，相关企业不但积极推广，还提出了许多建设性的意见，毕竟将人工智能的深度学习应用于视频分析还是很新的事物，那么鹰眸安全帽识别系统能做什么，在此与大家一起分享

weixin_43628860·2022-12-06 21:43

AI赋能目标跟踪智算加速“视”不可挡

日常生活中，相机的应用已无处不在，视频分析与日俱增的需求引发目标跟踪算法的迅猛发展。

坤前服务器·2022-12-06 13:28

CVPR 2022超分辨率论文汇总(附下载及源码链接)

欢迎订阅超分辨率论文解析专栏~标题来源简介源码High-ResolutionImageHarmonizationviaCollaborativeDualTransformationsCVPR2022注意力机制

月满星沉·2022-12-06 12:43

Deep Global Registration (CVPR 2020) 论文解析

非线性光学元件·2022-12-06 08:26

Fast Global Registration (ECCV 2016) 论文解析

目录0.友情链接1.论文核心思想1.1.点云特征匹配1.2.两个校验1.3.鲁棒函数与BR对偶1.4.1.Black-RangarjanDuality(BR对偶性）1.4.2.DerivationofΦρ\Phi_\rhoΦρ1.4.3.E(T,L)E(\bm{T},L)E(T,L)的优化求解方法4.写在后面0.友情链接FGR基本介绍CSDN博客：FastGlobalRegistrationFGR

非线性光学元件·2022-12-06 08:25

全景应用程序监控

实时智能视频分析应用程序开发和边缘设备部署是一项技巧任务。在过去几年中，行业参与者建立了支持这一活动的平台。

woshicver·2022-12-06 06:06

【视频检测】基于LK金字塔光流法实现视频目标跟踪定位附matlab代码

1简介高性能计算机的普及、高性价比摄像头的广泛使用以及对智能视频分析日益增长的需求，许多性能优异的跟踪算法不断涌现．智能视频分析主要包括三个方面：运动目标检测、图像序列中的运动目标跟踪以及目标行为的认知分析

matlab科研助手·2022-12-06 02:43

【论文解析】Fast Adaptive Task Offloading in Edge Computing Based on Meta Reinforcement Learning

基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载摘要：多接入边缘计算(multi-accessedgecomputing,MEC)旨在将云服务扩展到网络边缘，以减少网络流量和业务延迟。如何有效地将移动应用的异构任务从用户设备(UE)转移到MEC主机是移动应用的一个基本问题。最近，许多基于深度强化学习(DRL)的方法被提出，通过与由UE、无线信道和MEC主机组成的MEC环境交互来学习卸载策略。但是这些方法

橙子渣渣·2022-12-05 23:52

(ICIP-2019)通过神经结构搜索进行视频动作识别

VIDEOACTIONRECOGNITIONVIANEURALARCHITECTURESEARCHINGpaper是奥卢大学发表在ICIP2019的工作paper地址：链接ABSTRACT深度神经网络在视频分析和理解方面取得了巨大成功

顾道长生'·2022-12-05 19:55

DeepMind用AI控制核聚变反应登上《自然》

论文解析|Magneticcontroloftokamakplasmasthroughdeepreinforcementlearning(2022)导读论文提出了"人工智能研究如何造福人类"的问题。

wyj981113·2022-12-05 13:44

论文解析[6] Transformer: Attention Is All You Need

发表年份：2017论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor文章目录摘要3模型结构3.1编码器和解码器3.2注意力3.2.1ScaledDot-ProductAttention3.2.2多头注意力3.2.3模型中注意力的使用3.3Position-wiseFeed-For

默_silence·2022-12-04 10:56

论文解析[5] nnU-Net: Breaking the Spell on Successful Medical Image Segmentation

发表年份：2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08128v1代码地址：https://github.com/MIC-DKFZ/nnunet文章目录摘要2方法2.1预处理2.2训练步骤2.3推论4讨论参考资料摘要提出了nnU-Net（no-new-Net），一个可以自动适应于任何数据集的框架。我们做了一个最先的尝试使必需的adaption过程自动化，例如预处理、精

默_silence·2022-12-04 10:26

论文解析[8] TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.04306代码地址：https://github.com/Beckschen/TransUNet文章目录1摘要2相关工作3方法3.1Transformer作为编码器3.2TransUNet4实验5结论参考资料1摘要在不同的分割任务中，U-Net已经成为一个取得巨大的成功的标准结构。由于卷积操作本身的局部性，U-Net

默_silence·2022-12-04 10:25

论文解析[7] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

发表时间：2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer文章目录摘要3方法3.1VISIONTRANSFORMER(VIT)3.2微调和更高的分辨率4实验5结论摘要虽然Transformer已经成为了nlp领域的标准，但它在cv上的应用还是有限的。

默_silence·2022-12-04 10:16

01--机器视觉的基本概念

OpenCV从1999年发展到现在其核心的功能模块包括：二维与三维特征工具箱运动估算人脸识别姿势识别人机交互运动理解对象检测移动机器人分割与识别视频分析运

小小秤·2022-12-03 23:49

【论文解析】StyleNeRF内容回顾+附录解读

StyleNeRF内容回顾+附录解读StyleNeRF内容回顾附录解读A1IMPLICITFIELDSMODELINGA2CameraA3噪音注入的细节A4渐进训练StyleNeRF内容回顾框架结合了NeRF和StyleGAN。仅使用volumerendering来产生低分辨率的特征映射，再在此基础上通过上采样回复高分辨率。效果：StyleNerf可以快速和合成高分辨率图像，并且保留3Ｄ一致性，可

_Summer tree·2022-12-03 19:22

使用Transfer Learning Toolkit加速智能视频分析

NVIDIA迁移学习工具包专门允许开发人员更快地使用深度学习开发智能视频分析（IVA）系统，并以最快、最有效的方式将他们的应用程序从原型应用到生产。神经网络从数据中学习，获得称之为“权重”的参数

cdknight_happy·2022-12-03 00:36

【论文解析】FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category

FiG-NeRF:Figure-GroundNeuralRadianceFieldsfor3DObjectCategory内容速览方法Setup2Preliminaries3目标和背景分割4ObjectsasDeformedTemplateNeRFs5损失函数结果内容速览我们研究了使用神经辐射场(NeRF)从输入图像集合中学习高质量的3D对象类别模型。我们可以同时将前景对象从不同的背景中分离出来。

_Summer tree·2022-12-02 23:30

UNet、VNet、ResNet、DenseNet、FCN，PSPNet、RefineNet, 语义分割资料

Reference:深度学习图像语义分割网络总结：U-Net与V-Net的Pytorch实现VNet医学影像网络论文详解经典论文解析——Unet和Vnet——图像分割[论文翻译]V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentationUNet

迷路在代码中·2022-12-02 13:18

模型可解释性 DeepLIFT 论文解析

论文标题：LearningImportantFeaturesThroughPropagatingActivationDifferences论文作者：AvantiShrikumar,PeytonGreenside,AnshulKundaje论文发表时间及来源：Oct2019，ICML论文链接：http://proceedings.mlr.press/v70/shrikumar17a/shrikuma

黄金贵·2022-12-02 00:39

fasterrcnn论文_经典神经网络 | Faster RCNN 论文解析

点击上方“计算机视觉cv”即可“进入公众号”重磅干货第一时间送达论文题目：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497作者及单位研究目标FasterR-CNN是为了改进FastR-CNN而提出来的。因为在FastR-CNN文章中的测

weixin_39852953·2022-11-30 08:01

SLAM目录

SVOVO：简单的视觉里程计代码注释SVO（稀疏直接视觉里程计）论文解析ORB-SLAMROS下运行ORB-SLAM实例教程ORB-SLAM2源码解读（1）：系统入口System（2.1）：Tracking

try_again_later·2022-11-30 00:14

基于深度学习的图像重照明实践学习笔记(4)

基于深度学习的图像重照明实践学习笔记_4项目论文解析项目核心论文是哪一篇？项目相关论文是哪一篇？项目前沿进展有哪些？核心论文的模型结构是怎么样的？其他论文的模型结构是怎么样的？

qq_40925260·2022-11-29 14:21

基于OpenVINO部署PaddlePadle-YOLOE模型—1.项目介绍

OpenVINOTM3.项目环境4.项目下载安装5.OpenVINOTM部署PP-YOLOE模型实现1.PP-YOLOE模型目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析

爱码一万年·2022-11-29 02:31

NeRF论文解析 - Neural Radiance Field

摘要NeRF的基本思想是用神经网络作为一个3D场景的隐式表达，代替传统的点云、网格、体素、TSDF等方式，同时通过这样的网络可以直接渲染任意角度任意位置的投影图像。其主要工作如下：1）提出一种用5D神经辐射场(NeuralRadianceField)来表达复杂的几何+材质连续场景的方法，该辐射场使用MLP网络进行参数化；2）提出一种基于经典体素渲染(VolumeRendering)改进的可微渲染方

敲键盘少女·2022-11-28 19:23

学习笔记(01):OpenCV4 图像处理与视频分析实战教程-图像加载与保存

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24863/2841311111

hbigman·2022-11-28 15:28

长时间序列模型DLinear（代码解析）

前言今年时间序列SOTA，DLinear模型，论文下载链接，也可以看我写的论文解析当然最好是读原文。

羽星_s·2022-11-27 09:51

Visual simultaneous localization and mapping: a survey 论文解析（全）

当激光或声纳等距离传感器被用来构建小的静态环境的二维地图时，SLAM的问题被认为是解决的。然而，对于动态，复杂和大规模的环境，使用视觉作为唯一的外部传感器，SLAM是一个活跃的研究领域。第一部分是简介移动机器人的自主导航问题分为三个主要方面：定位，建图和路径规划。定位包括以确切的方式确定机器人在环境中的当前姿态。建图将环境的部分观测结果整合到一个统一的模型中。路径规划确定了地图中通过环境进行导航的

weixin_30784945·2022-11-27 04:35

10_pytorch_卷积神经网络 CNN

卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构,因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果,这一种技术也被广泛的传播和应用.卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别,不过因为不断地创新,它也被应用在视频分析

我是刘管家·2022-11-26 20:36

基于pytorch的简易卷积神经网络结构搭建-卷积神经网络（CNN）浅析

卷积神经网络卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构,因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果,这一种技术也被广泛的传播可应用.卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别,不过因为不断地创新,它也被应用在视频分析

weixin_30585437·2022-11-26 20:34

浅谈卷积神经网络CNN

卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构,因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果,这一种技术也被广泛的传播可应用.卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别,不过因为不断地创新,它也被应用在视频分析

幸运六叶草·2022-11-26 20:28

大学计算机AI学习初步规划 202204

Scikit-learn\Pytorch\MXNET\Caffe，CNN/RNN/LSTM/VAE2、线性代数、统计和概率学、数据挖掘3、计算机视觉、语音&音频处理：OpenCV图形图像：六自由度视频、三维重建、语义分割、视频分析

fancyhf·2022-11-26 14:56

【TPN】Temporal Pyramid Network for Action Recognition论文解析

TemporalPyramidNetworkforActionRecognition2022/04/21行为识别中的时间金字塔基础知识光流opticalflow(参考文献)：光流（opticalflow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种

叶九牧·2022-11-26 13:43

Re-ID: Person Re-identification by Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning 论文解析

注:刚刚看完了这篇论文，顺便整理了一下这篇论文的思路，对论文的方法表示666项目主页：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/scliao/projects/lomo_xqda/论文解析行人重识别有两个特别重要的问题

小威威__·2022-11-26 11:39

Supermap机器学习功能实操

MachineLearning/AboutMachineLearning1.简介1.1机器学习主要功能影像分析训练数据生成模型训练目标检测二元分类地物分类场景分类对象提取通用变化检测模型评估图片分析模型训练图片分类目标检测视频分析模型训练元胞自动机人工神经网络训练基于人工神经网络的元胞

会灭火的程序员·2022-11-26 10:18

AutoAugment介绍及论文解析

目录论文原文：AutoAugment:LearningAugmentationPoliciesfromData具体的搜索流程：搜索算法细节：点评：论文原文：LearningDataAugmentationStrategiesforObjectDetection论文原文：AutoAugment:LearningAugmentationPoliciesfromData论文地址：http://expor

Jumbo星·2022-11-26 10:29

DCNv1 and DCNv2：Deformable Convolutional networks,可变形卷积

论文阅读：DCNv1andDCNv2：DeformableConvolutionalnetworks,可变形卷积DCNv1论文解析创新点1背景2方法DCNv21背景2方法DCNv1论文解析创新点1、DeformableConv2

weixin_38356756·2022-11-26 08:11

使用 TensorFlow 构建计算机视觉模型

计算机视觉有多种应用领域，例如：自动驾驶医学影像分析与诊断检测制造缺陷监控录像的图像和视频分析

wouderw·2022-11-26 00:02

opencv yuv保存本地_opencv 读取普通视频、以YUV数据格式保存的视频以及图片序列的方法...

最近在上智能视频分析这门课程，通过几次实验课，发现针对不同的数据分别对应着不同的载入方式，特此开贴，记录下来，一是可以与人分享，共同进步，二是权当学习笔记记录下来，以供以后回顾。

倪一宁·2022-11-25 22:46

论文解析：区域和强度可控的GAN用于工业图像缺陷生成，数据扩充，分割

前言论文名称：Region-andStrength-ControllableGANforDefectGenerationandSegmentationinIndustrialImages论文地址：IEEETIIRegion-andStrength-ControllableGANforDefectGenerationandSegmentationinIndustrialImages摘要计算机视觉的深

胖妞妞牛牛·2022-11-25 10:39

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