Hand segmentation with structured convolutional learning（improving）

最新推荐文章于 2024-12-19 11:47:01 发布
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分类专栏： Image Algorithm Machine Vision Deep Learning
本文探讨了使用结构化卷积学习进行手部分割的方法和技术细节。通过深度学习技术实现对手部区域的有效识别与分离，为计算机视觉领域的交互应用提供支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hand segmentation with structured convolutional learning

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卷积神经网络（CNN）简介：Convolutional Neural Networks (CNNs) Intro
AI天才研究院
08-07 899
作者：禅与计算机程序设计艺术Convolutional Neural Networks (CNNs) have become one of the most popular deep learning models for image classification tasks. In recent years, they have revolutionized computer vision and are widely used in applications such as object recogni
A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
AI天才研究院
08-13 493
作者：禅与计算机程序设计艺术 Introduction:Deep learning techniques have recently gained popularity in medical image analysis because they are capable of accurately identifying disease markers without relying on human intervention, enabling better decision-making and tre
hand_segmentation
04-17
hand_segmentation hand_segmentation hand_segmentation
【手势识别-论文学习】 Hand segmentation with structured convolutional learning
seavan的专栏
09-02 1459
(ACCV 2014) Hand segmentation with structured convolutional learning
Hand Segment
MyArrow的专栏
06-24 1236
https://s-ln.in/2013/04/18/hand-tracking-and-gesture-detection-opencv/ https://s-ln.in/2013/04/18/hand-tracking-and-gesture-detection-opencv/
Analysis of Hand Segmentation in the Wild
LYKymy的博客
07-01 1151
Abstract 我们为手部分割确定了一种领先的语义分割方法Re-Finet，并发现它比最佳竞争者做得更好。 为了克服这个限制，我们通过收集两个新的数据集做出贡献：a）EgoYouTubeHands包括在野外包含双手的自我中心视频，以及b）HandOverFace在存在类似外观遮挡的情况下分析我们模型的性能。 为了展示准确的手绘地图的好处，我们训练CNN用于基于手的活动识别，并且当使用由调...
Hand-Segmentation-in-the-Wild 项目使用教程
gitblog_00180的博客
09-14 336
Hand-Segmentation-in-the-Wild 项目使用教程 1. 项目介绍 概述 Hand-Segmentation-in-the-Wild 是一个专注于在自然环境中进行手部分割的开源项目。该项目旨在解决在第一人称视频中对手部进行精确分割的问题，特别是在与他人互动的场景中。通过使用先进的语义分割方法，如 RefineNet，该项目能够在复杂的背景下准确地分割出手部区域。 主要功能 ...
【MC-CNN论文翻译】Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network
萌新瑟瑟发抖
08-09 4460
Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network 摘要 ​ 我们提取出了一种从矫正后的图像对提取深度信息的方法。我们训练一个卷积神经网络来预测两个图像块的匹配程度并计算立体匹配代价。匹配代价细化为基于交叉的代价聚合算法（cross-based cost aggregation）和半全局匹配算法（semigl...
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2627
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
综述：基于深度学习的文本分类 --《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》总结(一)
weixin_42575796的博客
01-20 4884
文章目录综述：基于深度学习的文本分类《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》论文总结(一)总结1.Introduction文本分类任务2.用于文本分类的深度学习模型2.1 Feed-Forward Neural Networks2.2 RNN-Based Models2.3 CNN-Based Models2.4 Capsule Neural Networks2.5 Models with Attention Mech
A New Hand Segmentation Method Based on Fully Convolutional Network
LYKymy的博客
07-07 433
Abstract 手部分割具有人机交互、人的行为识别等重要应用。然而，由于手部运动和环境的复杂性，传统的手部分割方法不能得到广泛的应用。 随着深度学习的发展，卷积神经网络在许多视觉任务中表现出强大的功能。本文提出了一种基于全卷积网络的手部分割方法。我们将VGG 16层网络（VGG16）的FCN-8S结构转换为手部分割网络。 通过对ILSVRC-2014竞赛中的VGG16模型版本进行微调，得到...
手部分割开源项目常见问题解决方案
最新发布
gitblog_00025的博客
12-19 239
手部分割开源项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍和主要编程语言 该项目是名为“Hand-Segmentation-in-the-Wild”的开源项目，旨在研究 egocentric 视觉领域中的手部检测与分割问题。项目的主要目的是准确分割摄像头佩戴者的手部以及其他与之交互的人的手部。项目使用了深度学习的方法，特别是对 RefineNet 网络进行了微调，以实现对野生环境下的手部进行更精确的分割...
论文阅读--CVPR2018--video object segmentation--1
乐兮山南水北的博客
09-16 1842
Motion-Guided Cascaded Refinement Network for Video Object Segmentation Research background: As the consecutive frames among a video show strong spatio-temporal correlation, motion estimation e.g...
克服自我限制
cpongo5
03-14 181
当遇到挑战时，人们会感到能力不足，从而放慢脚步或不愿去尝试。也许是真的遇到了困难，但实际上他们的恐惧可能只存在于他们的想象中。有时候唯一能阻止你的是你自己。生存法则会阻碍我们，有时你必须打破它们。\\Joe Schuurkes是Mendix公司的软件测试工程师和Scrum Master，参加了2017欧洲测试会议，在其演讲“超越自己，空间无限”中他谈到了克服自我限制。InfoQ通过问答、摘要和文章...
极简笔记 DeepLab系列比较
Hibercraft的博客
07-03 1629
极简笔记 DeepLab系列比较 之前有写deeplabv3+的论文笔记，因为最近要写调研报告，就大致浏览了deeplab系列的论文，了解发展过程。本篇包含了很多其他笔记的摘要，会在最后列出。 DeepLabv1： https://arxiv.org/pdf/1412.7062v4.pdf 首次提出atrous conv和网络最后加CRF的操作。 - 主要是对原有VGG网络进行了一些变换...
手势估计- Hand Pose Estimation
u012477435的博客
02-09 2109
1. 目前进展 1.1 相关资料      1）HANDS CVPR 2016      2）HANDS 2015 Dataset      3）CVPR 2016 ...
2019.04.22-2019.04.28论文阅读笔记
qq_31049727的博客
04-28 2204
2017_CVPR_Zhu_Semantic Amodal Segmentation 由FaceAI公司提出的一个新的任务（和数据集），侧重在任务的提出和数据的标注工作。 至于为什么会看到这篇文章，因为Kaiming He在2018 arXiv的Panoptic Segmentation中引用了这篇文章，目前本文引用量为20。 Motivation: 人在进行场景感知和理解的时候，如果碰到...
手势识别
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手势检测： 手势分割： Selective search生成建议框function [boxes blobIndIm blobBoxes hierarchy priority] = Image2HierarchicalGrouping(im, sigma, k, minSize, colourType, functionHandles) % function [boxes bl
论文阅读 || 语义分割系列 —— deeplabv1 详解
magic_ll的博客
11-11 4420
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf 1 deeplabv1 的简介 使用 DCNN 解决图像分割存在的问题 1 下采样：增大感受野。但会导致分辨率的下降，丢失了细节信息 2 CNN的空间不变性：根本是源于重复的池化和下采样。 3 多个尺度上存在对象（在deeplabv2之后得以解决）   deeplabv1的解决方法： 1 使用空洞卷积解决下采样的问题：将最后两个池化的 stride=1，不改变特征图的大小（空洞卷积扩大了感受野） 2 使用Dense.
Superpixel Segmentation with Fully Convolutional Networks
06-06
《Superpixel Segmentation with Fully Convolutional Networks》是一篇发表于2016年的论文，由来自加拿大滑铁卢大学的 Jonathan Long、Evan Shelhamer 和 Trevor Darrell 等人撰写。该论文提出了一种基于全卷积网络...
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