传统机器学习解决问题的一般思路为：数据获取 预处理 特征提取（表达） 特征选择其中的 特征提取（表达） 部分对最终的算法准确性起着非常关键性的作用，而系统主要的计算和测试工作都消耗在这一部分。但实际中这一部分一般都是人工完成的，即人工提取特征。手工提取特征费力且需要经验、专业知识和运气，难以得到好的特征，因此思考让计算机自动学习特征，即 深度学习。人脑视觉机理近几十年以来，认知神经科学、生物学等学
所谓视觉检测，就是用机器视觉代替人眼进行观察和判断。视觉检测系统是指通过摄像头等产品将捕捉到的目标转化为图像信号，传输到专用的图像处理软件，再根据像素分布和亮度、颜色等信息转化为数字信号。之后，成像系统对这些信号进行系统计算，提取目标特征，然后根据判别结果控制设备进行下一步操作。比如自动贴标生产线中产品的剔除、分瓶等。 为什么要使用视觉检测?工业自动化生产线使用视觉检测系统的主要原因有几
视觉自动定位技术的基本原理是通过机器设备所带的CCD 将采集到的实物图像传输到PLC 图像处理系统，通过图像处理定位软件计算出偏移位置及角度，然后反馈给外部平台运动控制器，通过精密伺服驱动完成位置纠偏功能。精度可以人工设置，超出精度范围，系统无法完成即报警告知。视觉自动定位系统流程如下：1）确认安装CCD 并能够清晰成像，平台能够正常运行 2）根据平台类型（如XYθ）设置平台参数及定位精度 3）取
ZED立体相机再现了人类双目视觉的工作方式。通过比较左眼和右眼看到的两种视图，不仅可以推断深度，还可以推断空间中的3D运动。ZED立体相机可以捕捉到场景的高分辨率3D视频，通过比较左右图像之间的像素位移可以估计深度和运动。深度感知深度感知是指确定物体之间的距离，以三维的角度看世界。到目前为止，深度传感器仅限于近距离和室内的深度感知，限制了其在手势控制和身体跟踪方面的应用。ZED是第一个使用立体视觉
基于深度学习的视觉目标检测技术综述——阅读曹家乐,李亚利,孙汉卿,谢今,黄凯奇,庞彦伟(天津大学, 天津 300072;清华大学, 北京 100084;重庆大学, 重庆 400044;中国科学院自动化研究所, 北京 100190)视觉目标检测用于定位和识别图像中存在的物体，是许多计算机视觉任务的基础，本文总结了深度学习目标检测在训练和测试过程中的基本流程。1.训练阶段包括数据预处理、检测网络、标签
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2023-10-10 10:34:14
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机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，通过摄像机等得到图像，然后将它转换成数字化图像信号，再送入计算机，利用软件从中获取所需信息，做出正确的计算和判断，通过数字图像处理算法和识别算法，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别，根据识别结果来控制现场的设备动作。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，计算机视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获
深度信息恢复是计算机视觉领域的一个重要研究内容。使用传统的光学成像系统对不同距离的物体成像时，需要机械移动会造成图像放大率变化，导致深度测量产生误差。近年来，电控调焦的液晶透镜光学成像系统已实现对焦、变焦、深度测量等功能，利用液晶透镜光学成像系统进行双目立体视觉深度测量可以扩张双目深度测量范围。 双目立体视觉深度测量步骤 在对液晶透镜的光焦度和像差等光学特性的研究过程中，研究发现了液晶透镜
深度学习的应用： 一、人脸识别（Face Verification）。LFW数据库上的结果，从最早的90%左右的正确率，一路被研究人员刷到了99.5%以上。人脸相关的应用受此影响，也越来越多。二、通用物体检测。ImageNet上的检测任务结果，MAP从最早的0.3左右，一路提高到0.66，感觉提高空间还有不少。三、图像分割。现在深度学习已经可以做到输入是一张图片，输出就是逐个像素分割后的结果，中
作者：Karsten Noe 编译：ronghuaiyang导读通过使用预训练网络在遥感图像应用中减少对标注数据的需求。深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任
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2022-08-29 20:03:11
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什么是机器视觉？机器视觉是人工智能的一个重要分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，机器视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高
贝茨视觉训练法 (Dr William Bates)方法 去除眼镜。尝试每天去除眼镜并保持15至20分钟的适应性练习，并进行感觉记录。 手掌按摩法。让你的眼球尽可能得到放松。具体方法为：轻闭双眼，两手掌相互摩擦，产生热量。两掌摩擦6-8秒钟后，左掌放在左眼上，右掌放在右眼上，手臂肘部最好有支撑，手掌要轻松压放在眼区，手
文章目录一、数据增广1.1 为何进行数据增广？1.2 常见图片增广方式1.2.1 翻转1.2.2 切割（裁剪）1.2.3 改变颜色1.2.4 综合使用1.3 使用图像增广进行训练1.4 小结二、微调2.1 为啥要微调2.2 微调（fine-tuning）步骤2.3 总结2.4 代码举例三、实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)（待补充）3.1 动手深度学习代码3.1.1 下载数
关于深度Deep learning
Depth estimation
Deep Depth不一样的Depth estimation指的是估计图片中每个像素点到相机的距离，或者说每个像素点的深度。Deep learning指得神经网络中的层数深。机器视觉和深度学习是人工智能里面的两个不同的研究领域，虽然两个领域里面可能有一些术语会一样，但是由于应用场景不一样，同一个术语所代表的含义也是不一样的。例子
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2023-11-01 21:29:02
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我的两个相机是竖直交叉放置的，以下相机光心作为世界坐标系原点，以下相机光轴作为世界坐标系Z轴。通过坐标系转换，建立超定方程，求解得到目标点的三维信息（X,Y,Z），但是这个Z不是深度值，他只是世界坐标系Z轴方向上的Z值。我要求得目标点深度（或几个目标点的相对深度），该如何办？我要求的是目标点到镜头的距离在水平面方向的深度 画个图： 红色的坐标系 
目录一、学习率(learning rate)选择二、正则手段Dropout的使用三、差分学习率与迁移学习四、余弦退火(cosine annealing)和热重启的随机梯度下降五、多尺度训练六、Cross Validation (交叉验证)七、优化算法(SGD、Monmentum、Adam)八、训练过程trick总结1、梯度归一化2、梯度裁剪3、dropout4、dropout+sgd５、sigm
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2023-10-12 08:58:09
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# 实现"labview 视觉 深度学习"的步骤
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现过程的步骤，然后逐步进行操作。
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 下载LabVIEW和深度学习模块
下载LabVIEW和深度学习模块 --> 安装LabVIEW和深度学习模块
安装LabVIEW和深度学习模块 --> 学习LabVIEW基础知识
## 强化学习和深度学习的区别
强化学习（Reinforcement Learning）和深度学习（Deep Learning）是两个在人工智能领域中非常热门的概念。尽管它们都属于机器学习的范畴，但是它们在目标、方法和应用等方面存在显著的区别。
### 强化学习
强化学习是一种通过智能体（Agent）与环境的交互来学习最佳行为策略的方法。智能体在环境中观察当前状态，采取行动并获得奖励或惩罚，
原创
2023-08-03 06:46:54
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深度学习是一种典型的监督学习方式，基于大量带有标签的数据进行预测（回归问题） 分类（分类问题）强化学习则是通过与环境不断地交互获得奖励，并基于这些奖励调整学习过程以获得全局最优的行为策略。...
原创
2022-06-04 01:14:53
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## 深度学习和强化学习的区别
深度学习和强化学习是当今人工智能领域最热门的两个分支。尽管它们都是机器学习的子领域，但在方法和应用方面存在着明显的区别。本文将介绍深度学习和强化学习的区别，并通过代码示例来解释。
### 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过学习大量数据来提取特征和模式，并用于分类、回归和生成等任务。深度学习模型通常由多个层次组成，每个层次都包含多个神经元
原创
2023-09-13 05:05:03
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https://github.com/TurtleZhong/Map-based-Visual-Localization 基于地图的视觉定位的通用框架。它包含了支持传统特征或深度学习特征的地图生成。视觉（点或线）地图中的分层定位视觉。具有 IMU、轮 odom 和 GPS 传感器的融合框架。我将发布一些相关论文和基于地图的视觉定位工作的介绍。我想介绍会先用中文写的。所以很快就
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2023-11-02 19:44:31
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