原论文作者采用的是Faster R-CNN算法进行检测,正常检测输出结果会是一个P矩阵(即图中的Existing model output),这里的列表示总共的目标数,行表示类别。 图中的这个矩阵意义是:第一个检测目标属于类别1的置信度为0.6,属于类别2的置信度为0.4;第二个检测目标属于类别1的置信度为0.2,属于类别2的置信度为0.8; 在这...
视觉的提取,大多用的是:1.1 直接提取视觉向量;1.2 进行目标检测,输出对应位置;1.3 进行目标检测,提取类别特征。潜在问题:提取的信息有冗余和噪音,对下游任务有益的视觉信息没有被有效提取,和对应的文本信息有语义鸿沟,不好做视觉-文本对齐等。 文本一般会用BERT或者做初始化,大规模训练集会从头开始训练。 特征提取...
【Stereo R-CNN 解读】基于立体R-CNN的自动驾驶三维目标检测 AI 菌发表于3D目标检... R-CNN 论文解读 论文概览:该论文是由 Ross Girshick 发表在 2014 年 CVPR 上的一篇文章,题目为 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation。该论文是深度学习用… 哇咔咔发表于目标检测...
1.一种基于目标检测和知识图谱的古文字识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一、对古文字图片数据进行部件标注和数据预处理,以扩充古文字图像数据集①收集古文字图片,获得古文字样本图像,遍历古文字样本图像,对每张古文字样本图像中的古文字用标注框进行部件标注,并将对应的标注作为部件分类标签;②对标注好部件分类...
根据识别出的古文字图片包含的部件和部件的位置坐标,构建古文字部件位置关系识别模型,得出部件的位置关系,以判断文字结构;构建古文字知识图谱;通过所述古文字知识图谱,根据部件和部件位置关系来推理出文字结果.通过识别古文字图像中存在的部件,来推理得到古文字的分类.本发明通过基于目标检测和知识图谱推理的方法可以增加...
需求标题 我需要大模型深度学习目标检测知识图谱NLP算法代做算法创新 需求描述 我需要【AI工业质量控制】【AI商业空间管理】【AI住宅物业管理】【AI公共设施维护】【智能矿山】【AI电网能源】【锂电智能制造】【AI出行及交通管理】【AI城市服务】【AI环境保护】【智慧诊疗】【智慧就医】【智慧医学科研】【智慧医疗云】...
本发明公开了计算机视觉领域的一种基于多模态融合和动态知识图谱的目标检测方法及装置,其方法包括:获取待识别图像数据,以及与待识别图像数据相关的多模态数据;对多模态数据进行预处理,特征提取生成多模态特征;构建知识图谱,将多模态特征与知识图谱的信息进行融合,生成统一的向量表示;通过区域提议网络对待识别图像数据进行目...
金融界2024年12月4日消息,国家知识产权局信息显示,江苏正方交通科技有限公司取得一项名为“基于多模态融合和动态知识图谱的目标检测方法及装置”的专利,授权公告号 CN 118861324 B,申请日期为 2…
数据挖掘的范畴更大一些，技术倒是很有深度，即便是计算机视觉方向，也会涉及到数据挖掘的技术。知识图谱...
金融界2024年12月4日消息,国家知识产权局信息显示,江苏正方交通科技有限公司取得一项名为“基于多模态融合和动态知识图谱的目标检测方法及装置”的专利,授权公告号 CN 118861324 B,申请日期为 2024 年 9 月。 金融界 关注0人483万粉丝 关注 评论·0 提交...