原文:計算機視覺發展及主要研究方向

計算機視覺 Computer Vision 研究如何讓計算機可以像人類一樣去理解圖片 視頻等多媒體資源內容。例如用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別 跟蹤和測量等,並進一步處理成更適合人眼觀察或進行儀器檢測的圖像。 圖像處理和計算機視覺 圖像處理:對輸入的圖像做某種變換,輸出仍然是圖像,基本不涉及或者很少涉及圖像內容的分析。比較典型的有圖像變換,圖像增強,圖像去噪,圖 像壓縮,圖像恢復,二值圖像 ...

2020-10-22 21:05 0 2111 推薦指數:

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計算機視覺都有哪些研究方向

計算機視覺都有哪些研究方向 文章首發於微信公眾號《有三 AI》 【AI 白身境】一文覽盡計算機視覺研究方向 今天是新專欄《AI 白身境》的第 10 篇,所謂白身,就是什么都不會,還沒有進入角色。 相信看了前面的幾篇文章后很多朋友已經等不及快速入行了,今天就來介紹一下計算機視覺的各大研究方向 ...

Tue May 19 01:39:00 CST 2020 0 1337
計算機視覺方向三大頂級會議

ICCV ICCV 的全稱是 IEEE International Conference on Computer Vision,國際計算機視覺大會,是計算機視覺方向的三大頂級會議之一,通常每兩年召開一次,2005 年 10 月曾經在北京召開。 會議收錄論文的內容包括:底層視覺與感知,顏色、光照 ...

Sun Oct 22 01:41:00 CST 2017 2 5199
計算機視覺方向簡介 | 圖像拼接

作者戴金艷,公眾號:計算機視覺life, 編輯部成員. 首發原文鏈接計算機視覺方向簡介 | 圖像拼接 簡介 圖像拼接是將同一場景的多個重疊圖像拼接成較大的圖像的一種方法,在醫學成像、計算機視覺、衛星數據、軍事目標自動識別等領域具有重要意義。圖像拼接的輸出是兩個輸入圖像的並集。通常用到五個步驟 ...

Tue Jul 16 02:06:00 CST 2019 0 1813
計算機視覺』棋盤效應

零、轉置卷積介紹 『TensotFlow』轉置卷積 TensorFlow轉置卷積API詳解 一、棋盤效應 當我們要用到深度學習來生成圖像的時候,是往往是基於一個低分辨率且具有高層語義的圖像 ...

Wed Sep 26 23:24:00 CST 2018 0 2692
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
計算機視覺開源項目

按類別分類 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(當然這只是其中之一) LBP特征(一 ...

Wed Aug 08 22:15:00 CST 2018 0 739
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。 ...

Mon Oct 22 20:14:00 CST 2018 0 857
 
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