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 ...
原文：图像分类、目标检测、图像分割区别
图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于GoogleImages 而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。在Kaggle中就可以找到很多这样的竞赛。最著名的比赛之一就是ImageNet挑战赛。ImageNet实际上是一个很神奇的图像 ...
2020-09-24 11:35 0 1547 推荐指数：
相关推荐
TensorflowLite图像分类、目标检测、语义分割从模型训练到安卓端部署全流程
TensorflowLite 语义分割安卓端Android端部署 TensorflowLite 图像分类安卓端Android端部署 TensorflowLite 目标检测安卓端Android端部署 https://edu.51cto.com/course/23363.html ...
图像分割算法及与目标检测、目标识别、目标跟踪的关系
的相似性、而不同子区域有较为明显的差异。图像分割是图像识别、场景理解、物体检测等任务的基础预处理工作。 ...
物体检测和边缘检测（目标识别和图像分割）
物体检测(识别)是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点 ...
边缘检测与图像分割
1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为 ...
paper 111：图像分类物体目标检测 from RCNN to YOLO
参考列表 Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Sele ...
OpenCV 图像分割
1 基于阈值 1.1 灰度阈值化 灰度阈值化，是最简单，速度最快的图像分割方法，广泛用于硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理等)。 设输入图像 f">ff，输出图像 g">gg，则阈值化公式为： g(i,j)={1当 f(i, j ...