visual scene interpretation

最新推荐文章于 2025-09-09 18:53:59 发布
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本文分享了INRIA实验室的官方网站链接，该网站提供了丰富的学习资料和技术文档，覆盖计算机视觉、机器学习等多个领域，适合科研人员及学生深入研究。
Midjourney在AIGC领域的社交媒体应用
AI天才研究院
04-22 658
本文旨在全面分析Midjourney这一AI图像生成工具在社交媒体领域的应用现状和未来潜力。Midjourney的技术原理和核心能力在各大社交媒体平台上的实际应用案例对内容创作者和品牌营销的影响相关的伦理和法律考量未来发展趋势预测研究范围涵盖2020-2023年间Midjourney的发展历程及其在Twitter、Instagram、Facebook、TikTok等主流社交媒体平台的应用情况。本文首先介绍Midjourney的技术背景和核心概念，然后深入分析其在社交媒体中的具体应用场景。
机器学习、AI领域研究知识点
AI天才研究院
08-07 852
本文由我个人创作，旨在分享我对机器学习、AI领域研究的见解和经验，力求用最生动、通俗易懂的方式阐述这些知识点。同时，我希望通过这个平台能够为广大的AI爱好者提供一个交流、学习、探讨的平台，共同进步。文章主要面向所有AI相关从业人员，如机器学习工程师、数据科学家、产品经理、算法工程师等。让我们一起踏上机器学习不断前行的道路！本站涉及到的主题包括但不限于机器学习、深度学习、NLP、CV、推荐系统、强化学习、广告算法、图像处理、语音识别等多个方向。希望大家能持续关注并提供宝贵意见。
关于scene understanding场景理解概念的理解
自己的学习笔记
02-01 1万+
Scene understanding 场景理解感觉定义并不是十分明确，找了几个供参考。 LSUN Challenge 大规模场景理解比赛 INTRODUCTION The PASCAL VOC and ImageNet ILSVRC challenges have enabled significant progress for object recognition in the past
【论文阅读】无人机定位方法调研 A review on absolute visual localization for UAV 2021
phy12321的博客
04-29 4199
RVL（relative visual localization） 即帧到帧的匹配。包括VO和slam. VO、VIO: 光流法 slam: 相比VO，增加了闭环检测和全局BA的特性，没有闭环的情况下就退化成了VO RVL的主要问题是累计漂移，长距离航行需要漂移误差有界，而RVL解决不了这个问题。 AVL（absolute visual localization） AVL的主要目标是根据无人机当前的观测，在地图中进行匹配，从而在地图中对自身位置进行定位。 现有的地图有两种：包括卫星地图和自行采集的地图
什么是场景理解
qq_34650787的博客
05-02 6477
author ：一颗行走的大白菜 有两篇文章以供参考，为保持原汁原味，不做翻译。 paper 1 Hoiem, D., Hays, J., Xiao, J. et al. Int J Comput Vis (2015) 112: 131. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0807-z Scene understanding is the abil...
论文阅读笔记 ： Image retrieva using scene graphs
古承风的博客
01-13 810
文章目录摘要Introduction背景提出和解决问题正文部分结论 Johnson J, Krishna R, Stark M et al. Image retrieval using scene graphs[A]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition[C]. 2015: 3668–3678. 关键词 scene graphs 图像检索 摘要 利用 scene graph
2020_ICML_Neuro-Symbolic Visual Reasoning: Disentangling “Visual” from “Reasoning”
晨旭OvO的博客
04-21 799
Neuro-Symbolic Visual Reasoning: Disentangling “Visual” from “Reasoning” 对 paper 的粗度 & 自己的感想
Visual 3D Modeling from Images
Tan
05-02 1178
AcknowledgmentsNotationsContentsIntroduction 3D from imagesOverview Projective geometry Projective geometry The projective planeProjective 3-spaceTransformationsConics and quadrics The st
【RESISC45】《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》译读笔记
墨门
06-20 660
遥感图像场景分类在一系列应用中扮演着重要角色，因此受到了极大的关注。过去几年中，许多工作致力于开发各种数据集或提出多种遥感图像场景分类方法。然而，仍然缺乏对场景分类数据集和方法文献的系统性综述。此外，几乎所有现有的数据集都存在诸多局限性，包括场景类别和图像数量的规模较小、图像变化和多样性不足，以及精度趋于饱和。这些局限严重限制了新方法的发展，尤其是基于深度学习的方法。本文首先对近期进展进行了总结回顾。
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
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中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
Emotiv 脑电帽测量原理 The science behind emotiv
清凉简装的博客
09-11 3049
大多数这些更深层的功能与皮质的不同部分（EEG测量可接近的外层）密切相互作用，但是相互作用非常复杂和分布。 为了映射大脑的真实活动，测量来自位于大脑表面周围的许多不同皮层结构的信号是非常重要的。 不可能纯粹从正面和颞区域映射这些信号。 除非还考虑来自大脑后部的信号，否则很难近似确定用户的完整心理状态。
通过S参数测量评估电容器阻抗 第 1 部分
jkh920184196的博客
09-07 1016
图 8 比较了单端口分流器和双端口分流配置之间的结果，而图 9 比较了双端口串联和双端口分流配置。图 9：基于 S11 的阻抗曲线 – 双端口串联（公式 26）与双端口分流器（公式 17）表1显示了0 dB和自谐振频率下的单端口分流器、双端口分流器和Murata测量值。图 8：S11基于阻抗曲线 – 单端口分流器（式 7）与双端口分流器（式 17）第 1 部分：S11单端口分流、双端口分流和双端口系列方法。参数采用单端口分流法、双端口分流和双端口串联方法。双端子 DUT 的双端口分流配置如图 3 所示。
浮动交易策略
2401_84919512的博客
09-08 190
浮动交易系统（Acme F）分为两个分支：突破系统（FB）和回调系统（FP），两者都基于浮动通道和浮动百分比的概念。- 核心思路：当股价接近浮动通道的上轨（预示多头趋势）或下轨（预示空头趋势），并且在盘整后，结合浮动百分比和特定表格形态（如连续几根柱状图的高点或低点相近），判断突破的有效性。- 突破系统（FB）：当股价接近浮动通道上轨（多头）或下轨（空头）且在盘整后，结合浮动百分比和特定表格形态（连续几根柱状图高点或低点相近），判断突破有效性。结合浮动百分比和股价趋势，交易者需灵活应对突破后的快速反转。
CentOS7下Ceph集群部署实战
最新发布
2503_91960880的博客
09-09 622
通过 CRUSH 算法将其映射到不同的 OSD 节点上，实现数据的存储。我们可以将其理解为 Ceph 存储上划分的逻辑分区，Pool 由多个 PG 组成；2、集群网络（cluster-network，用于集群内部通讯）与公共网络（public-network，用于外部访问Ceph集群）分离。Ceph 客户端向 monitor 请求集群的状态，并向 Pool 中写入数据，数据根据 PGs 的数量，3、mon、mds 与 osd 分离部署在不同主机上（测试环境中可以让一台主机节点运行多个组件）
Docker网络模式解析
m0_73596588的博客
09-08 497
Docker的强大之处不仅在于其容器化技术，还在于其灵活的网络架构。Docker提供了四种不同的网络模式，每种模式都适用于不同的使用场景。了解这些网络模式的工作原理和适用场景，对于构建安全、高效的容器化应用至关重要。
手势识别系统设计与应用：视觉解释关键技术
视觉解读项目（Visual Interpretation Project）旨在构建一个功能完备的手势识别系统（Gesture Recognition System, GRS），其核心目标是能够识别用户的指向位置，从而实现人机交互中的非语言沟通，特别是在智能房间...
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