深度学习掀起计算机视觉革命
深度学习在计算机视觉中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，其主要特点是可以自动地从数据中学习出复杂的特征表示，并将这些特征表示用于分类、回归、聚类等任务中。深度学习技术的发展为计算机视觉领域带来了新的突破，下面我们将重点介绍深度学习在计算机视觉中的应用。图像分类图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，即将一张图片划分到不同的...
【计算机视觉+自动驾驶】二、多任务深度学习网络并联式、级联式构建详细讲解（图像解释 超详细必看）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、多任务网络的主要分类目前建立的多任务网络可以分为两种方法，一种为并联多任务网络结构，另一种为级联多任务网络结构，两种网络构建方式分别如下图所示并联式级联式 并联网络结构大多为共享基础网络而保留所有与任务相关的卷积层网络，这种方法可以实现任意两种或者多种相关任务之间的多任务网络构建，不需要考虑任务之间的结构关系，较为简单级联网络结构为通过一个任务结果来影响下一.....
【计算机视觉】一、多任务深度学习网络的概念及在自动驾驶中的应用讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、自动驾驶中的深度学习网络视频分析领域的四大任务是：图像分类 目标检测 目标跟踪和图像分割，可以看到，基于深度学习的图像处理方法需要庞大的计算资源给予支持，在实际项目中，选择价格便宜且稳定性好的硬件设备是算法设计的重要环节，以实际项目为例，下图给出了自动驾驶环境感知这一实际问题拆解出的图像处理任务，自动驾驶技术的核心在于替代驾驶员完成对复杂动态场景的感知并作出正....
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用
近年来，深度学习技术以其卓越的性能在计算机视觉和自然语言处理领域取得了巨大成功。从图像分类到机器翻译，深度学习已经成为这些领域中不可或缺的工具。本文将探讨深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用，分析其背后的原理和算法，并展望未来可能的发展趋势。 计算机视觉中的深度学习应用 计算机视觉是研究如何让机器能够理解和解释图像或视频的领域。深度学习在计算机视觉中的应用涵盖了各个方面，从图像分类...
【深度学习】基于计算机视觉的自动驾驶应用（Matlab代码实现）
1 概述自动驾驶技术在近年来高速发展，吸引了学术界、产业界的诸多研究人员，它是一个集计算机控制技术、人工智能技术、传感探测技术等于一体的全新技术领域。自动驾驶技术自诞生以来能否对环境信息进行获取和处理是其能否落地的最关键所在。人类驾驶员是依靠人的感观能力来获取路面环境信息，依靠人类神经网络来处理信息的，而自动驾驶车辆则需要各种传感器来获取路面环境信息，利用人工智能算法来处理信息。深度学习的快速发....
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类8：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 1.时间偏移模块（TSM） 视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战。传统的2D CNN计算成本低，但无法捕捉视频特有的时间信息；3D CNN可以得到良好的性能，但计算量庞大，部署成本高。作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块（TSM），它通过沿时间...
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测：将图片中的文字区域位...
![深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230611_eba1a5baa8bf41b08e8306e0af20dbcd.png)
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度...
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_301629df5724404f8566fdee90dc181e.png)
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等语义分割综述（semantic segmentation）1.初识语义分割1.1.计算机视觉目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环....
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_9fa2ee47d1ba4c12bbc21fe1438dfd90.png)
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