转载 - 物体识别的发展脉络

最新推荐文章于 2025-01-08 14:52:08 发布
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博客主要围绕物体识别的发展脉络展开，虽具体内容需点击链接查看，但核心聚焦于物体识别这一信息技术领域，涵盖其发展过程中的关键信息。
Rauchy
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【AI技术】物体识别概述1
jn10010537的博客
09-12 2663
物体识别的主要研究内容是对图像进行特征描述，通常采用深度学习技术对整个图像进行特征学习，这些特征作为是否存在某类物体的判断依据。例如，对图像进行简单的正常异常的分类。注意：图像分类适用于实际环境很相对简单的场景，且被分类的主体在图片中占比较大，则最后的模型泛化能力将更强。识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景。物体识别又叫物体分类，通常也称为图像分类，即对整张图片进行分类。物体识别针对的是物体分类任务，要解决是图片中是否包含某类物体。
手势识别智能传感器发展和未来的探究
weixiaodong111的博客
12-03 6892
手势识别智能传感器发展和未来的探究 手势识别技术对于我们来说并不陌生，该项技术在很早之前便已成功商用，如今在各大厂商努力完善下也逐渐成熟，现有大部分消费类产品都在试图增加这一识别功能，以提高自身产品竞争力，无论是智能家居，智能可穿戴设备还是VR 技术等领域，若增加了手势识别控制功能，则必能成为该产品的一大卖点。手势识别功能酷炫，操作方便，在很多应用场合都起到了良好的助力功能，拥有极大的发展潜力和发展空间，同时也拥有极高的市场价值。 一．手势识别发展 　手势识别技术的发展，可以粗略分为两个阶段：二维手势识别以
深度学习物体识别的发展
random_repick的专栏
06-08 634
发表时间 名称 创新点 2013.11 RCNN 首次将深度学习用于物体识别，但只在特征提取阶段使用 ICCV2015 Fast-RCNN 在特征图上生成候选区域而不是输入图像，减少了特征的重复计算；使用softmax代替SVM NIPS2015 Faster-RCNN 使用RPN代替selective search生成候选区域 CVPR2016 YOLOv1 将物体检测这个问题定义为bounding box和分类置信度的回归问题，实现端对端 ECCV2016 SSD 多尺度...
物体检测的过去、现在和未来
soaring_casia的专栏
08-18 1089
本报告分为4个部分，物体检测的简介、物体检测的过去、现在以及未来，每个部分都从学术和工业两种角度进行分析介绍。 上图简单描述了物体检测的发展历程时间轴。2012年深度学习热潮兴起，接着2013年有学者将深度学习应用到检测领域，开启了传统方法向深度学习的过渡转变。我将2019年之前的发展视为物体检测的过去，2019年至2020年看作检测的现在，2020年以后属于检测的未来。 2013年之前检测方法大多以传统方法为主，特征提取加分类器是那些年检测的重心所在，2013年至2016年是检测的飞速发展阶段...
物体检测算法的历史发展脉络综述
thankyvision
05-14 1811
物体检测（或目标检测），是计算机视觉领域非常重要的应用，是许多项目的基础。在计算机视觉识别领域，主要有分类和检测两大主要任务，分类只需要把当前物体归属到特定类别，而检测除了需要分类外，还需要检测出物体的具体位置坐标，是一种更严格意义上的识别。物体检测应用领域很广，比如人脸检测， 汽车检测、人体及其他部件检测、logo检测、常见物体检测等。 对于一个专业的计算机视觉从业者来说，能较好的了解物...
开发物体识别桌、_目标识别中三维特征的研究概况及技术发展趋势
weixin_39750195的博客
12-06 574
1.简介近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是，随着3D打印机的广泛应用，物体识别技术变得越来越熟悉，部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。在本文中，我们将三维特征作为对象识别应用的核心技术，以及其广泛的边缘技术，来阐明研究趋势。第二章将阐述三维物体...
高精地图中地面标识识别技术历程与实践
阿里云云栖号
11-15 1354
导读：本文将主要介绍高德在高精地图地面标识识别上的技术演进，这些技术手段在不同时期服务了高精地图产线需求，为高德地图构建高精度地图提供了基础的技术保证。 1.面标识识别 地面标识识别，指在地图道路中识别出各种类型的地面标识元素，如地面箭头、地面文字、时间、地面数字、减速带、车距确认线、减速丘、人行横道、停止让行线、减速让行线等。这些自动化识别结果将作为生产数据交付给地图生产产线，经过制作后演变...
计算机视觉实践（街景字符编码识别）——Task03：字符识别模型
nanashi_F的博客
05-26 1155
计算机视觉实践（街景字符编码识别）——Task03：字符识别模型 | 一、CNN介绍 (1.基本原理 2.卷积层 3.池化层 4.激励层) | 二、CNN发展 (1.LeNet-5(1998) 2.AlexNet(2012) 3.VGG-16(2014) 4.Inception-v1 (2014) 5.ResNet-50 (2015)) | 三、Pytorch构建CNN模型
字符识别模型
ma0303的博客
05-26 529
这里写目录标题学习目标CNN介绍卷积层池化层全连接层CNN发展Pytorch构建CNN模型 学习目标 1、学习CNN基础和原理 2、使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练 CNN介绍 卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得到下一次的输入。
人工智能和深度学习简史
最新发布
Doris78的博客
01-08 1551
过去几十年来，人工智能（AI）和深度学习取得了显著进步，改变了计算机视觉、自然语言处理和机器人等领域。本文概述了人工智能历史上使用深度学习的重要里程碑，从早期的神经网络模型到现代的大型语言模型和多模态人工智能系统。
运动目标检测发展概述
weixin_43826596的博客
04-24 1318
转 http://blog.youkuaiyun.com/tfygg/article/details/51760640?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 运动目标检测的研究现状
人工智能图像识别四大算子
qq_59931372的博客
01-18 1万+
图像识别（Image Recognition）是人工智能的一个重要研究领域。它以图像的主要特征区域（检测目标）为基础，通过数据获取一系列的相关处理，并采用各种算法来对目标图像进行检测，识别与理解。其中，图象是承载检测目标的载体，而检测目标则需事先进行特征提取，归纳。最终通过相应的算法分离出来。通常情况下，一个图像识别系统主要由图像分割图像特征提取，分类与识别3个部分组成。
【目标检测】目标检测究竟发展到了什么程度?聊聊这22年！
wzk4869的博客
01-20 9871
【目标检测】目标检测究竟发展到了什么程度?聊聊这22年！
数据分析案例：计算机视觉与物体识别
AI天才研究院
01-21 1210
1.背景介绍 计算机视觉是一种通过计算机程序自动解析和理解图像或视频的技术。物体识别是计算机视觉中的一个重要领域，它涉及识别图像中的物体、属性和动作。在这篇文章中，我们将探讨计算机视觉与物体识别的背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势与挑战。 1. 背景介绍 计算机视觉技术的发展历程可以追溯到1960年代，当时的研究主要集中在图像处理和特征提取方面。随着...
History of Object Recognition (物体识别)
zyw2002的博客
02-13 3155
物体识别综述
图像识别的发展，主要经历了哪几个阶段？
热门推荐
数智集的博客
04-05 2万+
图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别发展的三阶段 图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 数字图像处理和识别的研究很早，至今也有近50年历史。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可...
李飞飞：物体识别之后，计算机视觉的进展、目标和前景何在？
数据派THU
10-07 5011
来源：AI科技评论 本文长度为4170字，建议阅读6分钟 本文为你解读机器计算机视觉的进展与前景。 9 月 26 日，机器人领域的顶级学术会议 IROS 2017 进入第二日。上午，著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞，在温哥华会议中心面向全体与会专家学者作了长达一小时的专题报告。 在报告中李飞飞与大家讨论了计算机视觉的目标：丰富场景理解，以及计算机视觉与语言结合和任
图文展示目标检测的现代发展历史
weixin_37340613的博客
10-16 4008
Author：Đặng Hà Thế Hiển Translated by：哪咔吗 Date：2018-10-16 MiniMap 六大技术 一、图像分类 根据图像中的主要物体对图像进行分类。 数据集：MNIST,CIFAR,ImageNet 主体需要占据图像的大范围面积 二、物体定位 先预测原图中包含要检测物体的区域，然后对该区域进行图像分类操作。 数据集：ImageNet 三、物体...
中国指纹识别技术发展历程与应用
本文探讨了中国指纹识别技术的现状、发展历程及应用情况，指出我国该技术相对于发达国家滞后10-20年，但自2000年后逐渐形成产业链。早期主要应用于门禁和考勤，2004年后随着数码产品普及，指纹识别开始广泛应用。...
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