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標(biāo)簽 > 圖像
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雙目視覺經(jīng)典視差優(yōu)化算法:Fast Bilateral-Space Stereo
事實(shí)上,這些指標(biāo)都在強(qiáng)調(diào)視差圖在視差方向上的準(zhǔn)確性,卻沒有怎么強(qiáng)調(diào)視差圖與原圖之間的貼合性——或者說,它們都在強(qiáng)調(diào)Z方向的準(zhǔn)確性,卻沒有重視其在X/Y方...
2022-10-19 標(biāo)簽:算法圖像數(shù)據(jù)集 3737 0
想要直接訓(xùn)練一個text-to-3D的模型非常困難,因?yàn)镈ALL-E 2等模型的訓(xùn)練需要吞噬數(shù)十億個圖像-文本對,但三維合成并不存在如此大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)...
NVIDIA RTX:領(lǐng)先的視覺計(jì)算平臺
NVIDIA 與領(lǐng)先的硬件、軟件和 OEM 系統(tǒng)合作伙伴協(xié)作,擴(kuò)展 RTX 平臺的使用范圍,使平臺能夠以用戶所需的外形規(guī)格應(yīng)對要求非常嚴(yán)苛的視覺計(jì)算工作...
上圖中的人和椰子樹,人在前,椰子樹在后,最下方是雙目相機(jī)中的成像。其中,右側(cè)相機(jī)成像中人在樹的左側(cè),左側(cè)相機(jī)成像中人在樹的右側(cè),這是因?yàn)殡p目的角度不一樣。
2022-09-26 標(biāo)簽:圖像相機(jī)數(shù)據(jù)庫 1.2萬 0
面向SLAM魯棒應(yīng)用提出了基于RGB特征點(diǎn)提取算法
視覺SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的關(guān)鍵是建立圖像間魯棒的特征點(diǎn)匹配關(guān)系,其決定著攝像機(jī)運(yùn)動參數(shù)...
用于多模態(tài)命名實(shí)體識別的通用匹配對齊框架
該模塊通過注意力機(jī)制建立起文本和圖像之間的關(guān)系,使用文本token序列表示 作為Query,使用圖像的區(qū)域表示 作為Key和Value,最終得到文本...
Text元素、Image元素、模型視圖和視覺效果優(yōu)化規(guī)則和推薦實(shí)踐
在任何軟件的用戶界面中,圖片都是重要組成部分。但是一般加載圖片所需的時間、消耗的內(nèi)存數(shù)量和使用方式,都會影響應(yīng)用程序的性能,在本小結(jié)中,描述在實(shí)際qml...
有兩種主要方法可以將圖像數(shù)據(jù)融合成較大的圖像。第一種方法是使用一臺相機(jī)拍攝并組合拍攝的圖像。第二種方法是使用組合相機(jī)拍攝一系列圖像,最好同時拍攝,然后將...
我們提出了資產(chǎn),一種神經(jīng)架構(gòu),用于根據(jù)用戶對其語義分割圖的編輯自動修改輸入的高分辨率圖像。我們的架構(gòu)基于具有新穎注意力機(jī)制的轉(zhuǎn)換器。我們的關(guān)鍵思想是在高...
2022-08-15 標(biāo)簽:圖像深度學(xué)習(xí) 1333 0
雖然谷歌致力于使用 Dream Fields 生成單個對象,但將生成 AI 擴(kuò)展到完全不受約束的 3D 場景仍是一個尚未解決的問題。這背后極有可能的原因...
擴(kuò)散模型和其在文本生成圖像任務(wù)上的應(yīng)用
擴(kuò)散過程有一個顯著特性,我們可以對任意 進(jìn)行采樣。為了證明該性質(zhì)需要使用參數(shù)重整化技巧:假設(shè)要從高斯分布 中采樣 時,可以先從 采樣出 ,...
HarmonyOS3及華為全場景新品發(fā)布會:小藝支持圖像描述功能 讓毎個人在數(shù)字時代不掉隊(duì)
為了讓視障人群可以更加直觀地感受世界,小藝支持圖像描述功能,能夠通過圖像語義理解,對圖像所包含主要的人物狀態(tài)、物體類別、空間方位關(guān)系、顏色形狀、文字等內(nèi)...
2022-07-28 標(biāo)簽:華為圖像HarmonyOS3 1110 0
一種使用Mask Transformer進(jìn)行全景分割的端到端解決方案
在 CVPR 2022 上發(fā)表的「CMT-DeepLab: Clustering Mask Transformers for Panoptic Segm...
2022-07-28 標(biāo)簽:解碼器圖像計(jì)算機(jī)視覺 1516 0
利用“人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感”這一原理,再通過量化保存下來低頻分量,舍棄高頻分量(將大部分AC系數(shù)值變?yōu)?)、丟掉那些對視覺效果影...
同一個圖像中具有很多相似的圖像塊,可以通過非局部相似塊堆疊的方式去除噪聲,如經(jīng)典的非局部均值(NLM)算法[3]、基于塊匹配的3D濾波(BM3D)算法[...
實(shí)現(xiàn)無輻輳調(diào)節(jié)沖突的體全息波導(dǎo)AR 3D顯示
解決該問題的一個重要技術(shù)是:麥克斯韋圖,即通過擴(kuò)大虛擬成像平面的焦深范圍,使得人眼匯聚的3D像點(diǎn)與在該深度的虛擬圖像清晰度相當(dāng),從而實(shí)現(xiàn)了匯聚與聚焦的統(tǒng)一。
單應(yīng)性矩陣計(jì)算函數(shù)與應(yīng)用
其中scene_corners為對象在場景圖像中的四點(diǎn)坐標(biāo),獲得坐標(biāo)以后就可以繪制對應(yīng)的矩形,從而在場景圖像中繪制對象的外接矩形區(qū)域。
在這部分,作者展示了 Imagen 的整體架構(gòu),并對其它的工作原理做了高級解讀;然后依次更透徹地剖析了 Imagen 的每個組件。如下動圖為 Image...
聚焦評價函數(shù),對于自動聚焦的實(shí)現(xiàn),具有重要的意義。聚焦評價函數(shù)有很多,每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。原理很簡單,越是清晰的照片,每個像素與其周圍像素的差距越...
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