“重量级“图像分类模型概述

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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“重量级“图像分类模型概述	深度学习实战：“重量级“图像分类模型概述（上）

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很专业的资源哦，是学习数据挖掘很好的很详细的一本书，第三版是最新版本，比较容易理解。

java-第11章-编写图形用户界面程序.ppt

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框...

图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分...

是Facebook Research近来开源的一种新的图像分割任务、模型，该模型被设计和训练为可提示的，因此它可以将zero-shot transfer零样本迁移到新的图像分布和任务。其分割效果较为惊艳，是目前分割SOTA的算法。关于该算法的详细细节网上有很多的解释，本文主要分享如何将该模型转换为TensorRT的模型，方便后期部署加速模型推理。Segment Anything Model (SAM)模型包含三个组件，如图1图像编码器提示编码器和掩码解码器。图1：分割一切模型（SAM）概述。

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