原文:计算机视觉中图像分类任务脉络梳理

本文大致梳理了计算机视觉中图像分类的脉络,包括常用数据集 经典模型和性能对比。 图像分类常用数据集 以下是几种常用的分类数据集,难度依次递增。列举了各算法在各数据集上的性能排名。 MNIST, k训练图像 k测试图像 个类别 图像大小 内容是 手写数字。 CIFAR , k训练图像 k测试图像 个类别 图像大小 。 CIFAR , k训练图像 k测试图像 个类别 图像大小 。 ImageNet, ...

2020-04-14 00:02 0 1337 推荐指数:

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计算机视觉目标检测任务脉络梳理

前言:本文主要梳理了目标检测任务,包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧,以及经典的两段式和一段式模型。 1 目标检测简介 目标检测(Object Detection)的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”,其内容可解构为三部分:识别某个目标(Classification);给出目标 ...

Mon Apr 20 07:39:00 CST 2020 0 1333
计算机视觉基础-2——图像分类与卷积网络介绍

一、图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程: 训练:通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f,满足在训练集上的最小误差。 测试:向预测函数f输入一个从来没有见过的x,得到预测值y。 二、泛化能力   我们在训练的过程,要注意 ...

Tue Jul 09 22:56:00 CST 2019 0 829
详解计算机视觉五大技术:图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割...

2020-09-24 目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学 ...

Thu Sep 24 19:40:00 CST 2020 0 415
计算机视觉图像标注工具总结

​ 本文来自公众号CV技术指南资源分享系列 创建高质量的数据集是任何机器学习项目的关键部分。在实践,这通常比实际训练和超参数优化花费的时间更长。因此,选择合适的标注工具至关重要。在这里,我们总结了一些用于计算机视觉任务的最佳图像标注工具:labelme、labelImg、CVAT ...

Mon Sep 20 05:46:00 CST 2021 0 368
计算机视觉的滤波

目录 写在前面 Padding 滤波杂谈 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 在计算机视觉,滤波(filtering)是指 Image filtering: compute function of local ...

Wed Feb 05 04:59:00 CST 2020 0 1520
计算机视觉四大基本任务 (分类、定位、检测、分割)

计算机视觉四大基本任务 (分类、定位、检测、分割) 引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读 ...

Tue Jun 23 04:04:00 CST 2020 0 772
计算机视觉目标跟踪的算法分类

摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 (1)基于区域的跟踪算法 基于区域的跟踪算法基本思想是:将目标初始所在区域的图像块作为目标模板,将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配,匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则 ...

Wed May 17 05:28:00 CST 2017 0 3559
 
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