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发布了文章 2022-12-12 15:46

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特...

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发布了文章 2022-12-8 14:29

摄像相机标定和标定参数有什么用

一个摄像机可以大致分为三个部分：镜头、感光元件（CCD和CMOS）、处理电路。当光线透过镜头，会在感光元件上形成一个物体的“像”。（小孔成像原理，不懂得自行百度）然后经过一系列处理就变成了电子版的图片。当然这种变换过程中会产生一定的误差（...

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发布了文章 2022-12-8 14:21

HCG和LCG相机功能如何在苛刻的照明条件下发挥作用

可能很难针对特定的应用选择合适的相机。通常考虑的常见相机规格包括分辨率和帧率。然而，照明可能是一个更重要的外部因素。在照明可能不一致的情况下，动态范围和增益是成功捕获图像的关键因素。本文重点介绍了高转换增益（HCG）和低转换增益（LCG）相...

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发布了文章 2022-12-8 13:50

基于Open3D的Lidar-Segment

首先对于Open3d，我们要先对源码下载。...

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发布了文章 2022-12-7 14:43

CMU最新《多模态机器学习的基础和最新趋势》综述

开发具有智能能力的计算机智能体一直是人工智能的一个宏伟目标，如通过多模态经验和数据进行理解、推理和学习，就像我们人类使用多种感官模式感知世界的方式一样。...

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发布了文章 2022-12-7 13:38

深度解析计算机视觉的语义分割网络技术

与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割，图像语义分割是像素级别的任务，但是由于CNN在进行convolution和pooling过程中丢失了图像细节，即feature map size逐渐变小，所以不能很好地指出...

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发布了文章 2022-12-7 11:24

RGB-D Camera深度相机主流方案对比

最大的问题在于实现算法需要很高的计算资源，导致实时性很差，而且基本跟分辨率，检测精度挂钩。也就是说，分辨率越高，要求精度越高，则计算越复杂，同时，纯双目方案受光照，物体纹理性质影响。...

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发布了文章 2022-12-7 11:21

基于深度学习的低光照增强技术解析

训练数据采用的是用PS调整过的高质量图像和对应的合成低光照图像（随机减少亮度、对比度，伽马校正）。损失函数为带正则项的误差矩阵的F-范数平方，即误差平方和。...

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发布了文章 2022-12-6 15:59

写给开发者的十条机器学习建议

一旦开始编写抽象类，你就能体会到它给带来的好处。抽象类强制子类使用相同的方法和方法名称。许多人在同一个项目上工作，如果每个人去定义不同的方法，这样做没有必要也很容易造成混乱。...

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发布了文章 2022-12-6 11:01

汽车激光雷达是什么，如何进行工作的

激光雷达将雷达测距功能与摄像头角分辨率相结合，用来提供准确的深度感知传感，从而完成图像(图1)。...

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发布了文章 2022-12-5 11:19

深度解析机器学习的“黑魔法”

所有的经典算法，例如多项式逼近、小波逼近，都饱受维度灾难之害。很明显，机器学习的成功告诉我们，在高维问题中，深度神经网络的表现比经典算法好很多。...

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发布了文章 2022-12-2 09:40

三维点云配准的相关知识学习技巧

点云配准过程就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系...

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发布了文章 2022-12-1 11:30

深度学习模型的部署方法

当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！这也是今天“计算机视觉研究院”要和大家分享的内容，部署模型需要考虑哪些问题，考虑哪些...

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发布了文章 2022-12-1 10:13

如何在复杂天气环境下进行视觉自主导航

所有实验数据分别在德国，瑞典，丹麦和芬兰获得，在不同的天气和光照条件下覆盖了10,000km 的距离。以10Hz 的帧速率共收集了140 万帧。每第100 帧都经过手动标记，以平衡场景类型的覆盖范围。生成的注释包含5500个晴天，1000个...

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发布了文章 2022-12-1 10:00

基于深度学习的复杂背景下目标检测

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向. 传统的目标检测方法在特征设计上花费了大量时间, 且手工设计的特征对于目标多样性的问题并没有好的鲁棒性, 深度学习技术逐渐成为近年来计算机视觉领域的突破口. 为此, 对现有的基础神经网络进行研究, 采...

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