原文:計算機視覺四大基本任務 (分類、定位、檢測、分割)

計算機視覺四大基本任務 分類 定位 檢測 分割 引言 深度學習目前已成為發展最快 最令人興奮的機器學習領域之一,許多卓有建樹的論文已經發表,而且已有很多高質量的開源深度學習框架可供使用。然而,論文通常非常簡明扼要並假設讀者已對深度學習有相當的理解,這使得初學者經常卡在一些概念的理解上,讀論文似懂非懂,十分吃力。另一方面,即使有了簡單易用的深度學習框架,如果對深度學習常見概念和基本思路不了解,面對現 ...

2020-06-22 20:04 0 772 推薦指數:

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計算機視覺四大基本任務

(分類定位檢測分割) https://zhuanlan.zhihu.com/p/31727402 1、分類 給定一張輸入圖像,圖像分類任務旨在判斷該圖像所屬類別。 2、定位 在圖像分類的基礎上,我們還想知道圖像中的目標具體在圖像的什么位置,通常是以包圍盒的(bounding ...

Mon Mar 23 18:51:00 CST 2020 0 644
詳解計算機視覺五大技術:圖像分類、對象檢測、目標跟蹤、語義分割和實例分割...

2020-09-24 目前,計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科,包括計算機科學(圖形、算法、理論、系統、體系結構),數學(信息檢索、機器學習),工程學(機器人、語音、自然語言處理、圖像處理),物理學(光學 ),生物學(神經科學)和心理學(認知科學 ...

Thu Sep 24 19:40:00 CST 2020 0 415
計算機視覺 - 語義分割

FCN - Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷積網絡 將全連接層轉換為卷積層,使得輸入的圖片大 ...

Sat Aug 25 23:54:00 CST 2018 2 861
計算機視覺 - 語義分割(二)

引言 已經有很多U-Net-Like的神經網絡被提出。 U-Net適用於醫學圖像分割、自然圖像生成。 在醫學圖像分割表現好: 因為利用了底層的特征(同分辨率級聯)改善上采樣的信息不足。 醫學圖像數據一般較少,底層的特征其實很重要。 不只是醫學圖像,對於二分類的語義 ...

Mon Oct 22 20:14:00 CST 2018 0 857
計算機視覺】如何使用opencv自帶工具訓練人臉檢測分類

前言 使用opencv自帶的分類器效果並不是很好,由此想要訓練自己的分類器,正好opencv有自帶的工具進行訓練。本文就對此進行展開。 步驟 1.查找工具文件; 2.准備樣本數據; 3.訓練分類器; 具體操作 注意,本文是在windows系統實現的,當然也可以在linux系統進行 ...

Wed Sep 26 23:03:00 CST 2018 0 1155
計算機視覺中圖像分類任務脈絡梳理

本文大致梳理了計算機視覺中圖像分類的脈絡,包括常用數據集、經典模型和性能對比。 1 圖像分類常用數據集 以下是幾種常用的分類數據集,難度依次遞增。列舉了各算法在各數據集上的性能排名。 MNIST,60k訓練圖像、10k測試圖像、10個類別、圖像大小1×28×28、內容是0-9手寫數字 ...

Tue Apr 14 08:02:00 CST 2020 0 1337
計算機視覺中目標檢測任務脈絡梳理

前言:本文主要梳理了目標檢測任務,包括目標檢測簡介、常用數據集、常用技巧,以及經典的兩段式和一段式模型。 1 目標檢測簡介 目標檢測(Object Detection)的目的是“識別目標並給出其在圖中的確切位置”,其內容可解構為三部分:識別某個目標(Classification);給出目標 ...

Mon Apr 20 07:39:00 CST 2020 0 1333
計算機視覺』語義分割網絡入門

推薦一個語義分割專欄,作者對本領域的很多論文都進行了整理:語義分割刷怪進階 而截止目前,CNN已經在圖像分類分方面取得了巨大的成就,涌現出如VGG和Resnet等網絡結構,並在ImageNet中取得了好成績。CNN的強大之處在於它的多層結構能自動學習特征,並且可以學習到多個層次的特征 ...

Mon Oct 30 23:43:00 CST 2017 0 10042
 
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