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          來(lái)了!全網(wǎng)最全一套目標(biāo)檢測(cè)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和OpenCV學(xué)習(xí)資料(教程/PPT/代碼)

          共 1205字,需瀏覽 3分鐘

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          2020-12-31 20:03

          前言

          計(jì)算機(jī)視覺(jué)(Computer Vision, CV)作為人工智能(AI)的核心技術(shù)之一,在過(guò)去的三十年里發(fā)展迅猛,應(yīng)用范圍遍及工業(yè)農(nóng)業(yè)、軍事、國(guó)防等多個(gè)領(lǐng)域。


          計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要完成哪些任務(wù)?

          計(jì)算機(jī)視覺(jué)的內(nèi)涵豐富,需要完成的任務(wù)眾多,關(guān)鍵任務(wù)包括:圖像增強(qiáng)、圖像分類圖像檢測(cè)與定位圖像分布、目標(biāo)識(shí)別。


          圖像增強(qiáng):圖像增強(qiáng)處理可以有效去除圖像噪聲、增強(qiáng)圖像邊緣,突出圖像中所需的重要信息,去除或弱化不重要的信息,達(dá)到改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量的效果,更適合人的觀察或機(jī)器的識(shí)別。

          圖像分類:圖像分類是目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割的重要支撐,其目標(biāo)是將不同的圖像劃分到不同的類別,并實(shí)現(xiàn)最小的分類誤差。如今,圖像分類的應(yīng)用在我們的生活中隨處可見(jiàn),如智能手機(jī)的相冊(cè)自動(dòng)分類、產(chǎn)品缺陷識(shí)別、無(wú)人駕駛等等。

          圖像檢測(cè)和定位:物體檢測(cè)為許多視覺(jué)任務(wù)提供了動(dòng)力,例如實(shí)例分割,姿勢(shì)估計(jì),追蹤和動(dòng)作識(shí)別。它在監(jiān)視,自動(dòng)駕駛和視覺(jué)問(wèn)答中具有下游應(yīng)用。

          圖像分割:對(duì)于一張圖來(lái)說(shuō),圖上可能有多個(gè)物體、多個(gè)人物甚至多層背景,希望能做到對(duì)于原圖上的每個(gè)像素點(diǎn),能預(yù)測(cè)它是屬于哪個(gè)部分(人、動(dòng)物、背景……)。

          目標(biāo)識(shí)別:目標(biāo)識(shí)別的目的在于判斷場(chǎng)景(二維圖像、視頻或三維圖像)中是否存在感興趣目標(biāo),若存在則對(duì)其位置和姿態(tài)等信息進(jìn)行估計(jì),是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中非常重要的一個(gè)研究方向。


          計(jì)算機(jī)視覺(jué)的未來(lái)趨勢(shì)如何?

          通過(guò)領(lǐng)域技術(shù)分析系統(tǒng),全面分析了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢(shì)、國(guó)家趨勢(shì)、機(jī)構(gòu)趨勢(shì)等

          技術(shù)趨勢(shì):

          國(guó)家趨勢(shì):

          機(jī)構(gòu)趨勢(shì):


          目標(biāo)檢測(cè)這一基本任務(wù)仍然是非常具有挑戰(zhàn)性的課題,存在很大的提升潛力和空間。從RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提升,那么如何深入了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè),掌握模型框架的基本操作?

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          當(dāng)前,我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)快速發(fā)展,研究熱度位居全球首。技術(shù)的發(fā)展也帶來(lái)了就業(yè)結(jié)構(gòu)個(gè)人隱私社會(huì)準(zhǔn)則等多方面的的問(wèn)題。我國(guó)在大力發(fā)展計(jì)算視覺(jué)技術(shù)的同時(shí),技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)也同樣不容小覷。

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