Abstract生成模型来处理新的可视化任务需要额外的数据集，这需要花费大量的精力来创建。我们提出了一种域自适应的方法来合并多个模型，比创建一个额外的数据集更省力。该方法将预先训练好的模型与生成模型相结合，在不增加数据集的情况下，将潜在特征反馈给粘合层进行训练。我们还提出了一个生成模型，它是通过从预先训练的模型中提取知识来创建的。这使得数据集能够被重用，以创建用于训练粘合层的潜在特征。我们将此方法
目标检测领域，又迎来新突破。 目标检测，简而言之就是检测出图像中所有感兴趣的物体，并确定它们的类别和位置，它在自动驾驶、图像理解、智慧城市等领域都有非常广泛的应用。 然而，现有的基于深度学习的目标检测方法成本甚高——需要标注每个图片/视频中的所有目标物体的类别和位置信息，这种方法也叫强监督目标检测方法。 商汤科技视频大数据研究团队提出了一
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2024-04-04 19:28:43
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1、深度学习以前1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection本文介绍了一些基于空间域的传统方法。采用LogAbout进行光照补偿后，正确检测率明显提高。该思想能够快速有效地解决光照补偿问题，适用于自动检测人脸和实时跟踪人脸。本文提出的LogAbout思想也有助于一般的图像处理、目标检测和识别。2、An Image-Range Fusion Pedestrian Detection System i
原创
2021-08-13 09:29:02
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光圈（Aperture）• 定义 光圈，英文名Aperture[ˈæpətʃɚ]。 光圈是一个用来控制光量的装置，这里的光量指的是光线透过镜头进入机身内感光面的量，它通常在镜头值内。对于已经制造好的镜头，我们是不可能随意改变镜头的横截面直径，但是我们可以通
HALCON：Optical Flow（光流法）光流法基本原理光流概念由Gibson在1950年首先提出来，它是一种简单实用的图像运动表达方式，通常定义为一个图像序列中图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上点的运动速度在视觉传感器成像平面上的表达，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。这种定
人像摄影_测光技巧
对于拍人像,我相信这是一个大家都感兴趣和非常喜欢的一个主题。但我相信对于绝大多数人來说,要想拍好它,绝非易事!所以意在抛砖引玉,所谓八仙过海各显神通!有不少拍人像的行家,以下是我拍人像的一些体会，希望对有此兴趣影友能有些帮助。 拍人像常用逆光拍摄,为不使高光过曝,采用点测光,测光点在脸的正中位置。因为,此处正处于最亮
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：
（1）基于区域或者基于特
1： 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。 上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用: • 由运动重建结构 • 视频压缩 • Video Stabilization 等光流是基于一下假设的: 1. 在连续的两帧图像之间(
基于MMYOLO的电离图实时目标检测基准数据集数字电离图是获取实时电离层信息的最重要方式。电离层结构检测对于准确提取电离层关键参数具有重要的研究意义。本研究利用中国科学院在海南、武汉和怀来获得的4311张不同季节的电离图建立数据集。使用labelme手动注释包括 Layer E、Es-l、Es-c、F1、F2 和 Spread F 在内的六个结构。 数据集准备下载数据后，将其放在MMYOLO存储库
0 引 言影像特征提取与匹配是三维重建领域的重要问题，在计算机视觉和智能驾驶等方面有着广泛的应用。而无人机滑坡遥感影像特征检测和描述，是滑坡三维重建的基础和前提，但由于无人机遥感平台在摄影成像时往往受拍摄角度、平台抖动和曝光度等条件的影响，从而导致影像特征提取困难、匹配耗时较长且准确率低等问题。针对以上问题，不少学者提出了多种不同的关键点检测和描述算法。如Lowe等人提出尺度不变特征变
静态背景下运动目标检测方法主要有帧间差分法、高斯背景建模（GMM）、光流法、Vibe算法等。但上述几种方法对于弱小目标的检测效果比较有限。帧差法无法有效区分噪声和运动目标，且对阈值选取非常敏感，在进行开闭运算时会将背景噪声去除的同时将弱小目标滤除。背景建模方法以及光流法计算量大，无法满足大尺寸图像实时检测的要求。k在(x,y)处存在弱小目标，则弱小目
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2024-05-02 11:42:18
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上一篇文章里的立方体由于没有开启深度测试而出现奇怪的样子，本文将开启深度测试并使用纹理来进行绘制。1.开启深度测试在 WebGL 中，我们可以通过gl.enable(gl.DEPTH_TEST)命令来简单地启用深度测试。但是，由于 WebGPU 是低级 API，因此还需要更多设置。首先，需要对 RenderPipeline 进行一个depthStencil设置。// create a render
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2024-03-28 10:23:59
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小目标检测 FPN（一）小目标的介绍：有两种定义方式，一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标，另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 方法一：FPN论文：feature pyramid networks for object detection主要思想： 在FPN之前，大多数目标检测的方法和分类网络一样，用特征提取网络的最后一
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2024-04-25 13:50:38
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这篇paper我认为算是对用卷积神经网络进行目标检测的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。 文章的思想比较简单，主要是利用特征金字塔对不同层次的特征进行尺度变换之后，再进行信息融合，从而可以提取到比较低层的信息，也就是相对顶层特征来说更加详细的信息。顶层特征在不断卷积的过程中可能忽略了小物体的一些信息，特征金字塔
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2024-04-05 10:48:57
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光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。一般情况下，光流由相机运动、场景中目标运动或两者的共同运动产生。光流计算方法大致可分为三类：基于匹配的、频域的和梯度的方法。 (1) 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和基于区域两种。基于特征的
光流法简介光流光流法光流的物理意义光流场光流法基本原理金字塔方法基于光流的运动目标检测（前景检测）算法实现原理 光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变
实际上，无论您使用的是千元以下的廉价DC还是数万元天价的DSLR，都不能保证在所有情况下得到准确的测光值。根本原因在于这些相机使用的测光方式都是相同的，即反射光测光方式。反射光测光方式的原理是照相机的测光元件接收被摄物体的反射光，并以此作为决定曝光的依据。通俗地说，反射光测光方式的评价依据是物体的反射光强度的高低。但往往这样的测光方式不能适应所有的拍摄场景。因为测量反射光毕竟是一种被动的测量方
光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变； ②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。算法原理假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为
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2024-09-02 13:35:46
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文章目录介绍光流法数学过程：直接法数学过程：直接法示例程序参考 介绍特征点法：提取图像特征点，计算特征点图像描述子(图像灰度/变化梯度等)，通过描述子来匹配特征点，确定特征点的匹配关系，利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。计算精度高，但是耗时。光流法：提取图像特征点，与特征点法不同的是，光流法通过图像灰度值(RGB)值匹配特征点，光流描述了像素在图像中的运动，再利用三角/对极几何/Pn
在深度学习更讲究实用和落地的今天，构建一个简单的，可以利用浏览器和后端交互的演示性 Demo 可以说非常重要且实用了。本文我们将简单的介绍如何用几十行核心代码构建一个好用的、前后端分离的Demo。2020年，可以说真的是流年不利。对于人工智能行业来说，本来就面临着落地考验，再加上疫情打击，很多 AI 企业甚至面临现金流压力。今天元峰得知，“CV四小龙”中两家，竟然以疫情和集中入职为借口，阻止4月份
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2024-08-20 19:36:06
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