Публикации по теме 'computer-vision'
Универсальное руководство по матрицам преобразования
Недавно я узнал о проецировании из 3D в 2D и обратном проецировании. Одна из самых запутанных вещей, которые я обнаружил, - это построение матриц преобразования от камеры к миру с использованием углов Эйлера. Хотя вращение как концепцию легко понять, построение матриц преобразований и их использование может быть чрезвычайно запутанным. В этой статье я объясню, как создавать матрицы преобразования и использовать их для преобразования из одной системы отсчета в другую. Мы также..
Обработка изображений на компьютере
КАК МАШИНА ЧИТАЕТ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ИСПОЛЬЗУЕТ ИХ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ?
Прежде чем мы углубимся в то, как машины считывают изображения и используют их в компьютерном зрении, важно понять, как мы можем считывать и хранить изображения в машинах. Это особенно важно, если мы работаем над приложениями компьютерного зрения. Итак, в этой статье мы обсудим изображения и посмотрим, как они на самом деле хранятся на компьютере. Мы рассмотрим два популярных формата, в которых сохраняются изображения —..
Привет Инхан Сюй, очень ценю эту статью.
Привет, Инхан Сюй , очень ценю эту статью. Я студент, который только начинает заниматься глубоким обучением, и это мне очень помогло.
У меня вопрос по поводу «негативных» анкоров в RPN:
Для «отрицательного» якоря y_is_box_valid = 1, y_rpn_overlap = 0.
Я не могу уложить в голове отрицательные якоря. Это кажется мне противоречащим. Как якорь может быть действительным (содержать объект), но не иметь перекрытия? Кажется, это говорит о том, что объект не находится в поле истинности...
Привет мир
Привет мир! Пожалуйста, познакомьтесь с Cogniac.
Cogniac - молодой стартап из Кремниевой долины, у которого большие планы по улучшению мира за счет безумно простой автоматизации визуального наблюдения. В будущем мы поговорим о компании Cogniac, но сегодня я хотел бы рассказать вам о нашем раннем продукте - системе Cogniac.
Система Cogniac - это компьютер нового типа: визуальный компьютер, запрограммированный на визуальные данные. Он предназначен для того, чтобы научиться наблюдать..
RetinaNet: улучшение обнаружения объектов в компьютерном зрении
Введение
В сфере компьютерного зрения обнаружение объектов является краеугольной задачей, которая позволяет машинам идентифицировать и находить объекты в изображениях или видеокадрах. Эта возможность имеет глубокие последствия в различных областях: от автономных транспортных средств и робототехники до здравоохранения и наблюдения. RetinaNet, революционная система обнаружения объектов, стала выдающимся решением для решения проблем точности и эффективности обнаружения объектов различных..
Обнаружение объектов растений и цветов
Привет, меня зовут Куриан, я здесь, чтобы рассказать о своей последней идее проекта. Я был очарован последними достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Я искренне верю, что ИИ станет следующим большим электричеством.
Для такого человека, как я, который даже не помнит имени человека, с которым недавно познакомился. Узнать, какие растения и цветы есть в моем доме, кажется непростой задачей. Что еще хуже, у меня есть участок земли площадью более 1 акра. Я..
Как я набрала высший балл на конкурсе сообщества Kaggle, посвященном изображениям рака молочной железы
Я решил, что, стремясь узнать как можно больше о науке о данных, я постараюсь участвовать в как можно большем количестве соревнований Kaggle, чтобы улучшить свои навыки. Я сейчас изучаю компьютерное зрение в Tensorflow, поэтому соревнование сообщества Kaggle по диагностике рака груди было идеальным…
