一、图像分类1、定义图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。2、分类方法及卷烟车间应用2.1基于色彩特征的索引技术常见的检测模型包括基于直方图的检测...
6.生活垃圾分类目标检测系统 【应用场景】 ❝生活垃圾检测的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:家庭场景:在家庭生活中,通过使用生活垃圾检测软件,可以帮助居民快速识别不同类型的垃圾,提高垃圾分类的准确性,为后续的垃圾处理提供便利。社区场景:在社区层面,生活垃圾检测可以作为智能垃圾桶的辅助功能,帮助居民更好地...
作为计算机视觉的一个重要分支,目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同,目标检测侧重于物体搜索,被检测目标必须有固定的形状和轮廓;而图像分类可以是任意目标包括物体、属性和场景等。目标检测已在人脸识别和自动驾驶领域取得了非常显著的效果,经典的检测模型有YOLOV3、SSD和Faster ...
这不同于分类/定位任务——对很多对象进行分类和定位,而不仅仅是对个主体对象进行分类和定位。在对象检测中,你只有 2 个对象分类类别,即对象边界框和非对象边界框。例如,在汽车检测中,你必须使用边界框检测所给定图像中的所有汽车。 如果使用图像分类和定位图像这样的滑动窗口技术,我们则需要将卷积神经网络应用于图像...
作者在各种视觉任务上评估CAS-ViT,包括图像分类、目标检测、实例分割和语义分割。 作者在GPU、ONNX和iPhone上进行的实验表明,与其他最先进的 Backbone 相比,CAS-ViT在竞争性能上取得了良好的效果,使其成为有效移动视觉应用程序的可行选择...
这是我自己编辑的关于图像分类、目标检测、语义分割、对抗攻击、篡改检测等方向的概述,将分成五个小点来进行讲解,每个小点都会涉及到四篇比较经典的论文。 (1)首先是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的一个子任务,目标就是将不同的图像划分到不同的类别下,并实现最小的分类误差。Deep Learning这篇文章发表在...
鉴于CNN 在图像分类和目标检测方面的优势,它已成为计算机视觉和视觉跟踪的主流深度模型。 一般来说,大规模的卷积神经网络既可以作为分类器和跟踪器来训练。具有代表性的基于卷积神经网络的跟踪算法有全卷积网络跟踪器( FCNT )和多域卷积神经网络( MD Net )。
我们耳熟能详的任务有人脸识别、步态识别、虹膜识别、车辆检测以及医学图像处理等。 实际上,计算机视觉本身包含众多的研究方向,本文仅仅介绍下面几个互相关联的任务: 图像分类:Image Classification 语义分割:Semantic Segmentation 目标检测:Object Detection 实例分割:Instance Segmentation ...
所提出的SecViT是一个通用的视觉 Backbone 网络,可应用于不同的视觉任务,例如图像分类、目标检测、实例分割和语义分割。它没有直接的社会负面影响。作为通用 Backbone 网络的SecViT可能存在的恶意使用超出了作者研究的讨论范围。 参考 [1].Semantic Equitable Clustering: A Simple, Fast and Effective Strategy for Vi...
训练速度非常快,分类速度比MLP分类器慢,适合缺陷检测和多维度特征分类,但对内存的需求较高。 多数情况下,上面四种分类器都是可以胜任需求的。 1.4 图像分类的一般流程 (1)准备样本图片 (2)对样本图片进行处理(如二值化、图像分割等),提取出目标区域