深度学习算法工程师 1. 熟悉红外目标检测与跟踪算法的原理及其工程实现; 2. 熟悉红外图像处理处理方法; 3. 熟练使用c++、python、matlab等语言; 4. 负责实现 FPGA 图像算法; 5. 熟悉opencv、gdal等图像处理算法包; 6. 具备红外成像、红外特性研究背景者优先。 任职条件: 1. 统招硕士及以上学历,计算机图形或者光...
1 图像扭曲 模仿PS的扭曲功能,通过建立一个三角形映射网格实现对图像的扭曲。 如上图,一共设置了45个控制点围成74个三角形网格 扭曲即形变处理其实是寻找一个函数,以所有网格顶点原始坐标为输入,扭曲后所有网格顶点坐标为输出。为了简化计算任务,采用控制栅格插值方法,对每个三角网格独立计算映射关系,如下图: 即求解...
深度学习算法工程师 1. 熟悉红外目标检测与跟踪算法的原理及其工程实现; 2. 熟悉红外图像处理处理方法; 3. 熟练使用c++、python、matlab等语言; 4. 负责实现 FPGA 图像算法; 5. 熟悉opencv、gdal等图像处理算法包; 6. 具备红外成像、红外特性研究背景者优先。 任职条件: 1. 统招硕士及以上学历,计算机图形或者光...
一、CV研究内容概述: 二、图像预处理 o 图像增强的目标 o 图像处理方法 因为在CNN或者其他深度学习网络中,都需要对图片数据进行特征提取,才能进行学习。因此提取图片的特征非常重要,下面对特征提取进行简单介绍: o 点运算:基于直方图的对比度增强 解释: 对图片数据/特征分布的一种统计,个人理解有点聚类的思想,就好...
深度学习的图像网络处理思路 增加图像分类的精度很重要的一个方面就是增加网络学习特征的质量。 1.增加深度——1000层残差网络 2.增加宽度——Wide Residual Networks 增大宽度可以增加各种深度的残差模型的性能 只要参数的数量可以接受,宽度和深度的增加就可以使性能提升。
以前也说过,如果只是想写点论文,往一个方向深入研究就可以了,深入进行理论研究也是有前途的,但是对个人的理论能力要求有点高。如果没有接触过多少实际视觉应用,最好不要提什么图像处理已经烂大街了,别的图像处理算法已经没人用了,深度学习已经代替别的图像处理算法了。
做深度学习图像修复，可以水不少论文。传统的图像修复方法主要依赖于图像的统计特性和局部信息，广义上可...
基于深度学习的图像算法是一种使用深度学习技术来处理和分析图像的方法。它利用神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),来识别和处理图像中的不同对象、场景和特征。这些算法可以应用于各种领域,如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。 基于深度学习的图像算法的优势在于其能够自动学习和提取图像中的特...
在搭建神经网络的过程中，本应用将一个完整的图像处理任务分成两个子任务，分别使用两个独立的神经网络，...
机器学习算法 职位描述: 1. 通过模式识别、深度学习等方法实现图像匹配、图像融合等图像处理算法。 2. 实现AI+在传统多媒体领域的智能化改进,包括视频、音频、灯光等舞美效果的自动化和智能一体化。 3. 结合GPU架构实现算法的硬件加速。 任职要求: 1. 本科及以上学历 ...