计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。 深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括：任务名称输入输出评估方法图像
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2024-01-11 09:16:42
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！ 最近看到一篇文章，是介绍计算机视觉领域的牛人的，顺手拈来，里面的很多大牛的文章都读过，甚至我本科毕设做的topic所读过的文章的作者都在其列，转帖如下： paper毕竟是死的, 写paper的人才是活的. 那么我现在研究一下cv圈的格局, 按师承关系, 借鉴前人, 我总结a tree stucture of cv guys.David Marr
fication)给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。(1) 图像分类常用数据集以下是几种常用分类数据集，难度依次递增。http://rodrigob.github.io/
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2023-06-25 09:46:28
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目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果 计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。 计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛，让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体，然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体，进而进行追踪，重建等操作，主要就是图像处理。 我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉，
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2024-03-31 08:56:36
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CV的四大任务 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置
原创
2023-12-26 16:26:06
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近年来，产学研各界在自然语言处理（NLP）领域持续深耕，促进着人工智能技术不断向前发展。技术的应用不仅改变着人类的生活方式，也为产业升级提供了更多可能。3月30日，聚焦NLP领域的2022语言与智能技术竞赛正式启动报名。本次竞赛将联手“千言”数据集开源项目，覆盖跨模态、知识驱动、可信学习等人工智能的前沿课题，发布全新四大任务，并发布中文领域首个搜索知识对话数据集、首个面向实际应用场景的中文大规模段
我们花了大约很多篇的内容来讲 CNN 卷积神经网络和相关的图像分类经典网络等。但图像分类仅仅是我们入门计算机视觉的第一个任务。作为计算机视觉的三大核心任务——图像分类、目标检测和图像分割，后面两大任务还有着更多的内容等待我们探索和学习。以下图为例： &nb
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2023-11-06 23:40:24
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计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。1 计算机视觉技术计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科
本文整理自网络，主要是对自然语言处理能发展和落地的方向进行总结，也算是对自然语言处理常见任务的总结。NLP的四大任务如下：序列标注任务分类任务句子关系判断生成式任务1. 序列标注任务序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比
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2023-09-05 20:52:48
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命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文
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2023-08-31 11:03:13
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学习
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2021-07-16 17:46:58
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计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等任务。其与机器视觉的区别在于：计算机视觉侧重对质的分析，如分类识别，这是猫还是狗；或进行身份确认，如车牌识别、人脸识别；或进行行为分析，如人群聚集等；而机器视觉侧重对量的分析，如通过视觉去测量零件的直径。计算机视觉的基本任务包括：图像分类、目标定位、目标检测、图像分割等。
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2023-10-23 16:03:52
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视觉/图像重磅干货，第一时间送达原文作者：张皓@知乎本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想，使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解，做到“知其然，又知其所以然”，从而降低后续理解论文及实际应用的难度。本系列文章力图用简练的语言加以描述，避免数学公式和繁杂细节。本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c
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2022-10-17 19:31:32
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早在2011年嵌入式视觉联盟（EVA）成立时，其创始公司就认为，在广泛的市场范围内，在实用计算机视觉技术和解决方案领域的投资、创新和部署，将很快出现前所未有的增长。在不到十年后，这一预测就真正实现了。
原创
2021-07-16 15:54:06
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计算机软考四大证书是计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的重要认证，它们分别是信息系统项目管理师、系统架构设计师、网络规划设计师和系统规划与管理师。这四个证书在IT行业中具有极高的认可度和含金量，是许多从事计算机相关工作的人士所追求的目标。下面我们将详细介绍这四大证书及其在实际工作中的作用。
首先，信息系统项目管理师证书是软考中的高级认证，它要求考生具备扎实的项目管理理论知识和丰富的项目实
原创
2024-05-17 21:53:07
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机器视觉：智能制造的“眼睛”。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。广义的机器视觉按照应用领域，可分为工业视觉(用于检测、智能制造等领域)和计算机视觉(用于消费、服务等智能生活领域)，本文所述的机器视觉特指应用在工业领域的工业视觉。机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分。硬件负责成像，相当于人的
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2023-11-14 11:56:17
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# 学习计算机视觉任务的流程
计算机视觉是一个非常重要的领域，涉及到如何让计算机“看”和理解图像或视频。对于初学者来说，理解基本的工作流程是学习计算机视觉任务的第一步。下面我们将介绍一个典型的计算机视觉任务实现的流程，并提供详细的指导和代码示例。
## 计算机视觉任务实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 选择任务 | 确定你想要解决的问题，例如目标检
数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测，聚类分析，关联规则，时序模式，偏差检测，智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。数据挖掘建模过程定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样效果？数据取样 明确了需要进行数据挖掘的目标后，接下来就需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。抽取数据的标准，
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2024-01-13 12:56:10
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文章目录一、 IOU概述二、IOU计算三、IOU代码实现 一、 IOU概述IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率-，即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。二、IOU计算IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。IoU计算如下图，B1为真实边框
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2024-07-19 09:13:06
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来自百度的深度学习工程师，围绕计算机视觉领域的八大任务，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学...
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2021-10-25 15:26:20
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