计算机视觉的顶级会议和期刊 顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV,此外ICLR也有不少计算机视觉论文。顶级期刊有IJCV和TPAMI。由于计算机视觉领域发展十分迅速,不论身处学术界或产业界,通过阅读顶级会议和期刊论文了解计算机视觉的最近研究成果都十分必要。 卷积神...
计算机视觉,这个深邃而充满挑战的领域,是深度学习技术的瑰宝。它的四大核心任务——分类、定位、检测和分割,如同解锁视觉智能的四把钥匙,逐步揭示图像和视频内容的深层含义。从识别基础特征如边缘、纹理到理解复杂概念如文字和人脸,每个任务都展示了深度学习技术的非凡能力。卷积神经网络(CNN),尤其是其...
计算机视觉任务的其他困难拍摄视角变化、目标占据图像的比例变化、光照变化、背景融合、目标形变、遮挡等。 计算机视觉的顶级会议和期刊顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV,此外ICLR也有不少计算机视觉论文。顶级期刊有IJCV和TPAMI。由于计算机视觉领域发展十分迅速,不...
计算机视觉任务的其他困难拍摄视角变化、目标占据图像的比例变化、光照变化、背景融合、目标形变、遮挡等。 计算机视觉的顶级会议和期刊顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV,此外ICLR也有不少计算机视觉论文。顶级期刊有IJCV和TPAMI。由于计算机视觉领域发展十分迅速,不论身处学术界或产业界,通过阅读顶级会议和期刊论文了解计算机视...
本系列文章力图用简练的语言加以描述,避免数学公式和繁杂细节。本文是该系列文章中的第二篇,旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用,包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。后续文章将关注深度学习在计算机视觉领域的其他任务的应用,以及自然语言处理和语音识别。
目标定位(object localization) 在图像分类的基础上,我们还想知道图像中的目标具体在图像的什么位置,通常是以包围盒的(bounding box)形式。 基本思路多任务学习,网络带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类,即全连接+softmax判断目标类别,和单纯图像分类区别在于这里还另外需要一个“背景”类。另一个分支用于判断目...
本系列文章力图用简练的语言加以描述,避免数学公式和繁杂细节。本文是该系列文章中的第二篇,旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用,包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。后续文章将关注深度学习在计算机视觉领域的其他任务的应用,以及自然语言处理和语音识别。
计算机视觉四大基本任务 (分类、定位、检测、分割) 引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得
本系列文章力图用简练的语言加以描述,避免数学公式和繁杂细节。本文是该系列文章中的第二篇,旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用,包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。后续文章将关注深度学习在计算机视觉领域的其他任务的应用,以及自然语言处理和语音识别。
本系列文章力图用简练的语言加以描述,避免数学公式和繁杂细节。本文是该系列文章中的第二篇,旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用,包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。后续文章将关注深度学习在计算机视觉领域的其他任务的应用,以及自然语言处理和语音识别。