计算机视觉都有哪些研究方向
计算机视觉都有哪些研究方向 文章首发于微信公众号《有三 AI》 【AI 白身境】一文览尽计算机视觉研究方向 今天是新专栏《AI 白身境》的第 10 篇，所谓白身，就是什么都不会，还没有进入角色。 相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了，今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向 ...
原文：计算机视觉发展及主要研究方向
计算机视觉 Computer Vision 研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片 视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别 跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 图像处理和计算机视觉 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图 像压缩，图像恢复，二值图像 ...
2020-10-22 21:05 0 2111 推荐指数：
相关推荐
计算机视觉方向三大顶级会议
ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。 会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照 ...
计算机视觉方向简介 | 图像拼接
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员. 首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接 简介 图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到五个步骤 ...
为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21533690 标签： 深度学习计算机视觉研究标配 2016-07-09 16:38 1951人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 计算机视觉CV ...
『计算机视觉』棋盘效应
零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像 ...
计算机视觉 - 语义分割
FCN - Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷积网络 将全连接层转换为卷积层，使得输入的图片大 ...
计算机视觉开源项目
按类别分类 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(当然这只是其中之一) LBP特征(一 ...
计算机视觉 - 语义分割（二）
引言 已经有很多U-Net-Like的神经网络被提出。 U-Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好： 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。 ...