第七周--图像分割经典模型MASK RCNN 直播回放

AI100 2023-01-13 13:34:22

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乾明十三发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI输入的数据量更小，深度神经网络在图像分类/分割任务上的精度反而提升了。这就是阿里达摩院提出的图像分析新方法：“频域学习”（L...

YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stage。

基于深度学习的目标检测综述(一）(2018年03月16日) 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见这里）是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这样的情况，就需要目标检测模型，目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同...

疫情期间，OPEN AI LAB推出「嵌入式AI」系列直播公开课，深受广大开发者朋友的追捧，今天15:00准时开启第二场直播公开课，还没有加入直播群的伙伴，赶快上车。主题：AI小白如何快速开发一款AI初级应用？时间：3.13(周五) 15:00-17:00讲师：郭汇江丨EAIDK课程组教授以下是「嵌入式AI」系列直播课第一期边缘智能开发方法与实践讲师现场答疑的记录。注：第一期直播回放地...

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，经历了从手工特征提取到深度卷积网络主导的重大转变。这一过程中，以R-CNN系列为代表的两阶段检测算法奠定了现代目标检测的基本范式。深入理解其技术演进路径，有助于我们更准确地把握Faster R-CNN的设计思想及其在车牌识别中的适用优势。高质量的数据集是训练高性能检测模型的基础。针对车牌定位任务，需采集涵盖白天、夜晚、雨天、逆光、远近视角等多样化的车辆图像，并对每一幅图像中的车牌区域进行精确标注。在Matlab中推荐使用对象管理标注信息。可通过。

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