1)Faster R-CNN:是一种基于深度神经网络的目标检测模型,它通过在区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)中引入锚点来提高检测速度,同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。 2)YOLO(You Only Look Once):是一种基于单阶段目标检测算法的模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过卷积神经网络预...
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...
现在,大部分图像分类技术都是在 ImageNet 数据集上训练的, ImageNet 数据集中包含了约 120 万张高分辨率训练图像。测试图像没有初始注释(即没有分割或标签),并且算法必须产生标签来指定图像中存在哪些对象。 现存的很多计算机视觉算法,都是被来自牛津、 INRIA 和 XRCE 等顶级的计算机视觉团队在 ImageNet 数据集上...
1、图像分类: 识别图像中存在的物体:人、树、草、天空 … (具体的识别种类按分类种类要求确定) 2、目标检测(object detection) 识别图像中存在的内容和检测其位置,如下图,以识别和检测人(person)为例。 3、语义分割(semantic segmentation) 对图像中的每个像素打上类别标签,如下图,把图像分为人(红色)、树木(...
图像分类,目标检测,语义分割,实例分割,全景分割联系与区别 一、图像分类识别图像中存在的内容,如下图,有人(person)、树(tree)、草地(grass)、天空(sky),只知道有没有这一类东西就行。 二、目标检测识别图像中存在的内容和检测其位置,如下图,以识别和检测人(person)为例,可以分开不同的人并给出位置,但不能给...
分割是计算机视觉的重要组成部分,它将整个图像划分为可以标记和分类的像素组。更具体地说,语义分割试图理解每个像素在给定图像中的作用。例如,仅仅检测一个人或一辆车是不够的。您还必须能够分辨所有边界的位置。为了进行这样的描绘,我们需要从模型中进行密集的像素预测。
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...
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 ...
计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢? 1、Image Classification(图像分类) 图像分类(下图左)就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫(cat)四种,图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类,比如...