小白AI内参

摘要 目前的语义分割方法通常使用高分辨率输入来获得更高的性能，这带来了巨大的算力需求，且限制了其在资源受限的设备上的应用。在本文中，我们提出了一个简单灵活的双分支框架，称为双重超分辨率学习（DSRL）

二维码导航属于视觉识别，在铺设、改变路径上也较容易；对声光无干扰，便于控制。而且，无人，这种一听上去就是人工智能的idea，怎么能跟视觉没有关系呢？虽然大部分专业人士都看好激光导航，尤其是无反光板极光

摘要 高质量的训练数据在图像分割任务中起着关键作用.通常对于大量训练数据,像素级注释昂贵、费力且耗时.为了降低标记成本并提高分割质量,本文提出了交互式分割方法,只需点击几下即可提供结果.然而,它们的性

相机投影模型之目标定位和测量 想象一个场景：我们在高铁站候车，由于进站比较早，我们还需要再等会儿。这时手里有一个3D相机，然后你在那儿瞎琢磨，如何能通过拍照识别旅客的身高呢？ 视觉测量已经不是一个新鲜

一、三大坐标系 1.世界坐标系：目标物体位置的参考系。除了无穷远，世界坐标可以根据运算方便与否自由放置。 2.摄像机坐标系：摄像机站在自己角度上衡量的物体的坐标系。摄像机坐标系的原点在摄像机的光心上，

SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索

​ 一、图像增强的目的： 改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度 针对给定图像的应用场合，突出某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。 二、图像

划痕、油污、瑕疵，常用的方法有傅里叶变换和Blob分析。 1.表面划痕 为更好的突出前景，一般情况下要求背景颜色较深，可以先用invert_image算子进行灰度值转换。之后的图像相乘，是将对比度进一

线阵相机顾名思义就是取像是成线性的。 它的传感器是成线型的。 关于线阵相机的传感器 70年代大多数使用的是MOS，而从70年代末CCD开始迅速发展，一直到现在也是主流，CMOS大概是在80年代中期开始

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需求： 如下图所示，如何获得检测视野中最大的四边形框体和相机的偏转角度？ 方案： 由于是室内环境，光线变化不是很灵敏，其次，检测对象都是黄色，考虑用颜色空间YCrCb（肤色检测中首选的方案）过滤掉背景

本次练习的目的是做出类似扫描全能王软件的部分功能。涉及到以下四个知识点： 1.opencv寻找轮廓 2.opencv仿射变换 3.C++ sort 一、opencv寻找轮廓 opencv中提供find

本次练习的目的是找出交界处轮廓的左右两点，并连成直线。涉及到以下三个知识点： 1.opencv像素操作的常用方法 2.opencv图像的深浅拷贝 3.opencv point的用法 一、opencv像

Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale image recog

这一部分主要参考yolo作者介绍的关于yolo如何训练VOC数据集 以自己采集的数据集为例： 一、数据集准备 1）建立数据集文件夹，模仿voc的文件结构 然后就是用摄像头采集图片的工作了，这里我用的I

THREE STEPS FOR DL 1.define a set of function 2.goodness of function 3.pick the best function 第一步定义方