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  • 目標(biāo)檢測(cè)——R-CNN

    引言 在2014年的過去十年中,目標(biāo)檢測(cè)普遍采用SIFT和HOG等,或者等過集成或是一些成功方法的變體來獲得進(jìn)展,檢測(cè)的準(zhǔn)確率提升進(jìn)展緩慢,2014年加州大學(xué)伯克利分校的Ro...

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    目標(biāo)檢測(cè)導(dǎo)語

    什么是目標(biāo)檢測(cè)? 目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)(物體),確定它們的位置和大小,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題之一。由于各類物體有不同的外觀,形狀,姿態(tài),加上成像時(shí)的...

  • 超分辨率

    研究背景以及意義 人類獲取信息的主要途徑是視覺,大部分基于視覺的應(yīng)用效果都依賴于圖像的質(zhì)量,因此,高分辨率圖像(High Resolution,HR)有助于在一個(gè)監(jiān)控錄像中更...

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    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1

    簡(jiǎn)介 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)最初是為了解決圖像識(shí)別等問題設(shè)計(jì)的,現(xiàn)在不僅限于圖像和視頻,還可以應(yīng)用于音頻信號(hào)、文本數(shù)據(jù)等。 早期研究中,最大的挑戰(zhàn)是如何組織特征,因?yàn)?圖像數(shù)...

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    《Deep Learning Tutorial》by Hung-yi Lee

    這篇臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授的文章應(yīng)該是關(guān)于深度學(xué)習(xí)入門最淺顯易懂的了。 深度學(xué)習(xí)介紹 先簡(jiǎn)單的介紹了一下深度學(xué)習(xí)大致分為三步,建立一組方法-從中選出性能更好的-挑出最佳的。 神經(jīng)...

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    藍(lán)牙Mesh概念介紹

    一個(gè)智能設(shè)備在未加入藍(lán)牙Mesh網(wǎng)絡(luò)之前稱為Device,加入Mesh網(wǎng)絡(luò)(Porvisioning過程)后,稱為Node(節(jié)點(diǎn))。每個(gè)Node可以包含多個(gè)Element(比...

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    Cartoonifier and Skin Changer for Android(Android的卡通化器和換膚器)01

    如何將一幅圖像轉(zhuǎn)化為素描圖 如何轉(zhuǎn)化一幅畫并疊加素描,轉(zhuǎn)化為漫畫 一個(gè)可怕的“邪惡”模式,創(chuàng)造壞的角色而不是好的角色。 一個(gè)基本的皮膚探測(cè)器和皮膚顏色改變器,給人綠色的“外星...

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    圖像的幾何變換1

    圖像的幾何變換又稱為圖像空間變換,它將一幅圖像中的坐標(biāo)位置映射到另一幅圖像中的新生位置。幾何變換不改變圖像的像素值,只是在圖像平面上進(jìn)行像素的重新安排。 一個(gè)幾何變換需要兩部...

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    OpenCV安裝教程

    opencv是一款開源的跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),輕量級(jí)而且高效,由一系列C函數(shù)和少量C++類構(gòu)成,同時(shí)提供了python、ruby、matlab等語言的接口,實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)...

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    圖像的點(diǎn)運(yùn)算3

    伽馬變換 伽馬變換又名指數(shù)變換或冪次變換,是另一種常用的灰度非線性變換。 一般表達(dá)式如下, 其中,x與y的取值范圍均為[0,1],esp為補(bǔ)償系數(shù),γ為伽馬系數(shù)。與對(duì)數(shù)變換不...

  • 形態(tài)學(xué)圖像處理3

    細(xì)化算法 “骨架”是指一幅圖像的骨骼部分,描述物體的幾何形狀和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),是重要的圖像描繪子之一。計(jì)算骨架的過程一般被稱為“細(xì)化”或“骨骼化”,對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行細(xì)化有助于突出目標(biāo)...

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    形態(tài)學(xué)圖像處理2

    二值圖像中的形態(tài)學(xué)應(yīng)用 擊中擊不中 形態(tài)學(xué)擊中擊不中變換常用于圖像中某種特定形狀的精確定位,是一種形狀檢測(cè)的基本工具,可以表示為A?S=(AΘS1)?(AcΘS2),其中S1...

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