From feature descriptors to deep learning: 20 years of computer vision

最新推荐文章于 2020-11-30 16:48:31 发布
转载 最新推荐文章于 2020-11-30 16:48:31 发布 · 944 阅读 · 0

此摘要提供关于博客内容的关键信息，忽略信息技术无关的内容。
http://blog.youkuaiyun.com/giskun/article/details/43023071
C_arm
关注
LLM 和生成式 AI 简介：LLM 架构、提示词工程和 LLM 配置 & 大型语言模型中的思维链（CoT）：介绍和应用
AI天才研究院
10-31 845
Attention is All You Need 是 Google 研究人员于 2017 年发表的一篇研究论文，其中介绍了 Transformer 模型，这是一种新颖的架构，彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域，并成为我们现在所知的AI大模型的基础 - 例如如 GPT、PaLM 等。作者证明，他们的模型在多项机器翻译任务上实现了最先进的性能，并且优于之前依赖 RNN 或 CNN 的模型。总的来说，及时的工程设计和理解不同模型的特征对于最大限度地提高语言模型在各种任务中的有效性起着至关重要的作用。
Paper翻译：《A Novel Convolutional Neural Network Based Model for Recognition and Classification of App》
JasonYangQ的博客
08-08 2032
论文名称：《A Novel Convolutional Neural Network Based Model for Recognition and Classification of Apple Leaf Diseases》 论文作者：Yadav, D. , Akanksha, and A. K. Yadav . 发表期刊：Traitement du Signal 37.6(2020):1093-1101. 论文总结： Research Gap: 数据增强与CNN对苹果叶部病害进行检测 Im..
从特征描述子到深度学习：计算机视觉的20年历程 From feature descriptors to deep learning: 20 years of computer vision
GarfieldEr007的专栏
01-14 3502
From feature descriptors to deep learning: 20 years of computer vision We all know that deep convolutional neural networks have produced some stellar results on object detection and recogniti
深度学习图像配准 Image Registration: From SIFT to Deep Learning
weixin_30838873的博客
07-17 3925
Image Registrationis a fundamental step inComputer Vision. In this article, we presentOpenCVfeature-based methodsbefore diving intoDeep Learning. What is Image Registration? Im...
翻译《Deep Learning For Generic Object Detection : A Survey》
weixin_39667908的博客
10-24 4023
Deep Learning For Generic Object Detection : A Survey 4 Fundamental SubProblems 基本子问题   In this section important subproblems are described, including fea-ture representation, region proposal, conte...
Mobileye's quest to put Deep Learning inside every new car
GarfieldEr007的专栏
01-14 1812
Mobileye's quest to put Deep Learning inside every new car In Amnon Shashua's vision of the future, every car can see.  He's convinced that the key technology behind the imminent driving revo
Deep Learning for Remote Sensing Data
LIWEI940638093的博客
11-30 3150
Deep Learning for Remote Sensing Data_A technical tutorial on the state of the art一，Abstract二，ADVANTAGES OF REMOTE SENSING METHODS遥感方法的优点注释2：Handcrafted features注释1：discriminability and robustness注释3：unitary transformation三，THE GENERAL FRAMEWORK注释1：pan sh
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
热门推荐
dsoftware的博客
10-22 2万+
最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
Computer Vision Resources
女王の专属领地
03-29 2205
from: http://handong1587.github.io/computer_vision/2015/09/12/cv-resources.htmlPublished: 12 Sep 2015  Category: computer_visionJump to...CoursesEdge detectionImages DenoisingDeblurPaintingBag Of Word...
computer vision：algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书中附录里的关于计算机视觉的一些测试数据集和源码站点
饕餮的阿周
08-17 2787
转自：http://blog.youkuaiyun.com/zhubenfulovepoem/article/details/7191794
The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”
追梦水手的博客
07-10 1058
Last month's International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out ConvNet victory, let's see how the other "non-learning" geometr
A Detailed Explanation of OpenCV Image Recognition Algorithms, from Feature Extraction to Deep ...
Image recognition is a significant technology in the field of computer vision, aiming to enable computers to "see" and "understand" images as humans do. It involves extracting meaningful information ...
Simultaneous Localization And Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous Driving综述
何必浓墨重彩
04-26 6654
Abstract In this article, we propose a survey of the Simultaneous Localization And Mapping field when considering the recent evolution of autonomous driving. The growing interest regarding self-drivi...
Application of OpenCV and Python Versions in Drone Image Processing: Version Optimization and ...
# Application of OpenCV and Python Versions in Drone Image Processing: Version Optimization and Performance Enhancement to Improve Aerial Vision ## 1. Overview of OpenCV and Python in Drone Image ...
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
12-04
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
12-04
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
最新发布
12-04
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值