但由学术驱动向应用转化的过程中,图像识别仍面临着3S挑战——空间超精细(Space,目标小看不清)、类数超精细(Scale,种类多看不全)和语义超精细(Semantics,语义少看不懂),上述挑战催生出下一代计算机视觉新的研究方向——超精细视觉识别。
依托这些超精细视觉数据集,在各大学术会议和论坛上均有相关比赛举办,吸引了大量的机器学习、计算机视觉领域的专家参赛,极大地促进了该领域的技术进步和发展。 4 超精细视觉未来展望 我们相信未来随着超精细视觉技术的不断发展,人工智能逐渐完备视觉认知功能,可以切实提升人类生产效率,提升社会福利和人民生活水平。 (参考...
总的来说,超精细图像识别技术可以被概括为是一种面向细微目标 (Space)、全域物体 (Scale) 和丰富语义 (Semantics) 的图像识别技术。 1 超精细视觉应用 图像识别技术在我国传统行业中的发展和应用仍然处于有限水平,无法满足传统行业数字化...
总的来说,超精细图像识别技术可以被概括为是一种面向细微目标 (Space)、全域物体 (Scale) 和丰富语义 (Semantics) 的图像识别技术。 1 超精细视觉应用 图像识别技术在我国传统行业中的发展和应用仍然处于有限水平,无法满足传统行业数字化和智于大幅扩充的类别数量,以及超小细节区域带来的新挑战,研究重点也转变为全域...