点击上方“计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科,它赋予机器“看”的智能,需要实现人的大脑中(主要是视觉皮层区)的视觉能力。 想象一下,如果我们想为盲人设计一
非常全面,建议收藏
计算机视觉技术在无人驾驶中的目标检测资料来源:清研车联机器视觉只是无人驾驶感知系统中的一个部分,无人驾驶感知
如何从图像中解析出可供计算机理解的信息,是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力,加之数据量的积累和计算力的进步,成为机器视觉的热点研究方向。
目标检测入门(三):基础网络演进、分类与定位的权衡从此篇开始,我们对近几年检测领域的工作提供一个概览,并试图
本系列文章将回顾早期的经典工作,并对较新的趋势做一个全景式的介绍,帮助读者对这一领域建立基本的认识。
论文:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
本文提出的目标检测算法主要集中在两个问题上:如何使用深度网络定位目标以及如何使用少量的标注数据构建高性能的检测模型。
Faster R-CNN,R-FCN和SSD是目前市面上最好和最广泛使用的三个目标检测模型。而其他受欢迎的模型往往与这三个模型非常相似,所有这些都依赖于深度CNN的知识来完成最初的繁重工作,并且大部分遵循相同的提议/分类流程。
从简单的图像分类到3D位置估算,在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。