近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。 本文着眼于当下一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的...
所谓计算机视觉,即compute vision,就是通过用计算机来模拟人的视觉工作原理,来获取和完成一系列图像信息处理的机器。计算机视觉属于机器学习在视觉领域的应用,是一个多学科交叉的研究领域,涉及数学,物理,生物,计算机工程等多个学科,由此也可以想象到计算机视觉的研究范围非常广,也是图像,语音,自然语言处理领域中从业人数最...
通过计算机视觉技术创建沉浸式的虚拟环境,为娱乐和教育等领域提供了全新的体验方式。 二、计算机视觉五大核心任务 当然,技术深度和内容的丰富性是非常重要的。以下是针对所提供内容的改进版本: 2.1 图像分类与识别 图像分类与识别是计算机视觉的核心任务之一,涉及将输入的图像或视频帧分配到一个或多个预定义的类别中。...
这本书很快风靡学术界,不但影响了计算机视觉也影响了神经生理学,神经心理学等有关的学科,复杂的视觉过程变成了可以用计算机处理的信息加工过程,视觉研究进入了一个新的时代-信息加工时代,在某种意义上在更高的层次上,重新回到笛卡儿派的数学学说。
国内的机器视觉图像处理软件一般是在OpenCV等开源视觉算法库或者Halcon、VisionPro等第三方商业算法库的基础上进行二次开发。由于独立底层算法具有非常高的技术壁垒，国内已有创科视觉、海康威视、奥普特、维视图像等企业完成底层算法研究并进行一定范围的应用。近年来，国内企业开始重视开发具有自主知识产权的算法，所以在研究...
本期文章我们将从计算机视觉的顶会,顶刊来对当下的研究热点进行分析: CVPR 2023中的“CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation”该论文提出了一种全新的内容融合模块(CFM)来将内容特征投影到由基字体的内容特征定义的线性空间中,以兼顾不同字体引起的内容特征的变化。同时,该方法还可以通过轻量级的迭...
阿比·瓦尔堡将“视觉研究”视为“文化研究”的一部分。这反映了文化史和艺术史的共同兴趣,即对于视觉图像的关注。事实上,自布克哈特开始,图像和历史遗迹就被作为“人类精神过去各个发展阶段的见证”,用于解读“特定时代思想的结构及其表象”。而赫伊津哈在1905年名为“历史思想中的美学成分”的演讲中也宣称“历史研究...
人体分析是计算机视觉中一个重要且活跃的研究领域,涵盖了对人体的识别、检测、分割、姿态估计和动作识别等多方面任务。人体分析的研究和应用在许多领域都有深远的影响,包括安全监控、医疗健康、娱乐、虚拟现实等。 2.3.1 人脸识别 人脸识别不仅是定位图像中人脸的技术,还涉及了人脸的验证和识别。
文章聚焦自动驾驶场景,介绍脉冲视觉原理,分析脉冲视觉在驾驶场景中的感知能力与优势;总结脉冲影像重建方法,讨论传感器融合技术路线;围绕运动估计、目标感知、三维场景感知论述脉冲视觉场景感知方案。此外,文章梳理了脉冲视觉感知系统进展,分析了自动驾驶场景中面临的挑...
◎ “平面构成”：是在二维平面上对元素进行分解、组合和排列的过程，旨在实现视觉上有组织和平衡的整体效果。02. 平面构成的目的 平面构成的目的是通过精心的元素组合、布局和排列，创造出视觉上有吸引力、信息传达清晰、结构有组织和创意表现独特的设计作品。03 .平面构成的内容 平面构成研究的内容包括以下三个方面...