物體圖像識別文獻綜述SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統，用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的，所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
|
1160人閱讀
回答:人臉識別系統是計算機科學的最新應用，它利用計算機技術和生物統計技術，在各種背景下識別出人臉，更進一步可以實施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識別技術。人臉識別的過程可以分成人臉檢測，人臉跟蹤和人臉比對三個過程。人臉檢測是在動態背景或者復雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來。找到人臉，有數種方法可以實施。1.設計人臉的標準模板，然后系統將采集到的圖像和標準人臉模板進行對比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
|
4395人閱讀
...在圖像中，局部邊緣的組合形成基本圖案，這些圖案形成物體的局部，然后再形成物體。這種層級結構也存在于語音數據以及文本數據中，如電話中的聲音，因素，音節，文檔中的單詞和句子。當輸入數據在前一層中的位置有變...
...大利亞埃迪斯科文大學的研究人員綜述了深度學習在醫學圖像分析領域應用的概念、最近出現的常用方法、數據集、面臨挑戰和可能的未來方向其參考了近幾年三百多篇文獻，值得醫學影像處理領域的學者與工程技術人員參考。...
...了架構搜索，并將較好的架構遷移到ImageNet圖像分類和COCO物體檢測上。下圖為采用AutoML設計的Block結構：VGG-Residual-Like網絡改進系列WRN（wide residual network）作者認為，隨著模型深度的加深，梯度反向傳播時，并不能保證能夠流經...
最近，物體識別已經成為計算機視覺和 AI 最令人激動的領域之一。即時地識別出場景中所有的物體的能力似乎已經不再是秘密。隨著卷積神經網絡架構的發展，以及大型訓練數據集和高級計算技術的支持，計算機現在可以在某...
...所以工作良好，是因為現在的影像都是自然景象加上其他物體，也就是混合型的圖像，而每個物體又由不同的特征所組成，會有不同的輪廓和紋路，圖片的像素也是一個問題，因此，可以將影像分級成像素、邊緣、輪廓、元件和...
...能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿勢、光照和周圍的物體等。反向傳播來訓練多層神經網絡在最早期的模式識別任務中，研究者的目標一直是使用可以訓練的多層網絡來替代經過人工選擇的特征，雖然使用多層神經網絡很簡...
...到目標任務。[6] 應用深度遷移學習將知識從現實世界的物體識別任務遷移到 glitch 分類器，用于多重力波信號的探測。它證明了 DNN 可以作為優秀的無監督聚類方法特征提取器，根據實例的形態識別新類，而無需任何標記示例。...
...作為實體和語義類的名字、描述、解釋等，可以由文本、圖像、音視頻等來表達。屬性(值): 從一個實體指向它的屬性值。不同的屬性類型對應于不同類型屬性的邊。屬性值主要指對象指定屬性的值。如圖1所示的面積、人...
...本[2]和圖像[3]等任務中展現出來的顯著成果。深度學習和物體識別（object recognition）技術率先在學術界萌芽（多倫多大學、紐約大學、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、麻省理工學院和CMU等），然后被工業界采用（谷歌、Facebo...
...uper-resolution:A Survey》，詳細回顧了近年來基于深度學習的圖像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，對于想要進入該領域、在該領域進一步研究、涉足該領域研發的朋友，堪稱必讀論文。該文作者分別來自華南理工大學和新...
...場景中，新的光照條件下，從一個新穎的視角來識別三維物體。我們不知道要寫什么程序，因為我們不知道它是如何在我們的大腦中完成的。即使我們知道如何去做，這個程序可能會非常復雜。很難編寫一個程序來計算信用卡交...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永剛
ernest
Eric
