计算机视觉：撕裂时空的视觉算法革命狂潮
一·本篇介绍：在科技飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能手机的人脸识别解锁功能，到自动驾驶汽车的环境感知系统，计算机视觉技术无处不在。它赋予了计算机 “看” 和理解世界的能力，如同为机器开启了一扇通往现实世界的窗口。 本文将深入探讨计算机视觉领域的关键技...
计算机视觉：目标检测算法综述
引言 计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来在各个领域取得了显著进展。其中，目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像或视频中识别出所有感兴趣的目标，并给出其类别和位置信息。随着深度学习技术的不断发展，目标检测算法的性能和效率得到了大幅提升。本文将对当前主流的目标检测算法进行综述，分析其基本原理、发展...
【Keras计算机视觉OCR】文字识别算法中DenseNet、LSTM、CTC、Attention的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、OCR文字识别的概念利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，从上世纪50年代起就开始探讨文字识别方法，并研制出光学字符识别器。OCR（Optical Character Recognition）图像文字识别是人工智能的重要分支，赋予计算机人眼的功能，可以看图....
【Keras计算机视觉OCR文字识别】文字检测算法中CTPN、CRAFT的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、OCR文字识别的概念OCR（Optical Character Recognition）图像文字识别是人工智能的重要分支，赋予计算机人眼的功能，可以看图识字。如图6-1所示，图像文字识别系统流程一般分为图像采集、文字检测、文字识别及结果输出四个部分。 识别流程图如下 二、文字检测传统的问题检测算法输入一张文字图像，传统的文字检测算法将文字检测出来，....
【计算机视觉】Deep SORT多目标跟踪算法讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、目标跟踪简介目标跟踪算法可以进行轨迹特征的分析和提取，以弥补目标检测的不足；有效地去除误检，提高检测精度，为进一步的行为分析提供基础。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人等目标进行跟踪，根据运动轨迹对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。跟踪就是在视频的不同帧中定位某一目标，从算法的设计角度来说分为两个阶段1：预测第S帧图像中目标A 目标B 在....
【计算机视觉+Tensorflow】SORT目标跟踪算法的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、目标跟踪简介目标跟踪算法可以进行轨迹特征的分析和提取，以弥补目标检测的不足；有效地去除误检，提高检测精度，为进一步的行为分析提供基础。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人等目标进行跟踪，根据运动轨迹对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。跟踪就是在视频的不同帧中定位某一目标，从算法的设计角度来说分为两个阶段1：预测第S帧图像中目标A 目标B 在....
【计算机视觉】基于光流特征的目标跟踪算法LK光流法的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、目标跟踪简介目标跟踪算法可以进行轨迹特征的分析和提取，以弥补目标检测的不足；有效地去除误检，提高检测精度，为进一步的行为分析提供基础。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人等目标进行跟踪，根据运动轨迹对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。跟踪就是在视频的不同帧中定位某一目标，从算法的设计角度来说分为两个阶段1：预测第S帧图像中目标A 目标B 在....
【计算机视觉】图像分割中FCN、DeepLab、SegNet、U-Net、Mask R-CNN等算法的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、FCN分割算法全卷积神经网络目标分割算法能够端到端的得到每个像素的目标分类结果，与传统的卷积神经网络只能输入固定大小图像和在网络的末端使用几个全连接层得到固定长度的特征向量不同，全卷积神经网络能够接受任意大小尺寸的输入图像，并且网络中没有使用全连接层，而是全部使用卷积层，全卷积神经网络采用反卷积层取代简单的线性插值算法，对最后一个卷积层的特征图进行上采样，使用反....
【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解（图文解释 超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、基于候选区域的目标检测算法基于候选区域的深度卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种将深度卷积神经网络和区域推荐相结合的物体检测方法，也可以叫做两阶段目标检测算法。第一阶段完成区域框的推荐，第二阶段是对区域框进行目标识别。1：Faster R-CNN目标检测算法利用选择性搜索算法在图像中提取数千个....
【计算机视觉】CNN 可视化算法 CAM & Grad-CAM
一、可视化模型背景 CAM 算法是论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》中提出的，作者发现 CNN 网络虽然在训练时可能未提供对象的位置，但是仍然具有很强的定位特征能力，如上图所示。 上图是 CAM 运行的效果，可以看到对于刷牙这一类，CNN 能有效地定位到牙刷，而对于锯树，CNN 能有效定位到电锯。 但是 CN...
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