“3D實時換臉”PyTorch實現(xiàn)改進版，每張圖的推理時間只需0.27毫秒！

這一改進版本幫助Pytorch改進了論文《所有姿態(tài)范圍內(nèi)的面部替換：3D解決方案》中提到的方法。該論文的作者之一是來自中科院自動化所的Xiangyu Z...

2018-11-28 標簽：自動化計算機視覺pytorch 1.3萬 0

何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”：ImageNet預訓練并非必須

ImageNet預訓練方式加快了收斂速度，特別是在訓練早期，但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來?？紤]到前者還要進行模型的微調(diào)，訓練總時間二者大體...

2018-11-24 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學習 6903 0

基于視覺的智能醫(yī)院，將AI用于改善醫(yī)療衛(wèi)生狀況

深度傳感器（如 Xbox Kinects）看起來很像相機，但它記錄的是距離而非顏色。在一幅正常的彩色圖像中，每個像素代表一種顏色。而在深度圖像中，每個像...

2018-11-23 標簽：醫(yī)療人工智能計算機視覺 3279 0

SLAM的歷史、理論以及實現(xiàn)的方式

后一個公式給出了計算三維點的方法。先從深度圖中讀取深度數(shù)據(jù)（Kinect給的是16位無符號整數(shù)），除掉z方向的縮放因子，這樣你就把一個整數(shù)變到了以米為單...

2018-11-19 標簽：機器人SLAM計算機視覺 1.0萬 1

如何發(fā)揮邊緣人工智能的潛力

這些基于DSP的平臺包括由標量和矢量DSP處理器及硬件加速器組成的混合架構，以及用于簡化軟件開發(fā)的應用開發(fā)工具套件(ADK)。CEVA ADK包括：用...

2018-11-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺機器學習 3127 0

一種從空中角度測量車輛數(shù)據(jù)的新方法

High D數(shù)據(jù)集記錄在德國科隆附近的六個不同地點。 位置因車道數(shù)量和速度限制而異。 記錄的數(shù)據(jù)中包括轎車和卡車。研究者們使用了最先進的計算機視覺算法從...

2018-11-06 標簽：無人機計算機視覺數(shù)據(jù)集 5062 0

南開大學提出最新邊緣檢測和圖像過分割被 IEEE PAMI 錄用

在計算機視覺領域，邊緣檢測屬于一個經(jīng)典問題。在近期的研究中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）方法已經(jīng)顯著的推動該領域的發(fā)展?，F(xiàn)有的方法，由于使用特定層數(shù)的卷積神經(jīng)...

2018-11-06 標簽：圖像分割計算機視覺 7026 0

一個模型可以實現(xiàn)多個圖像修改任務

訓練結構的靈感來自Progressive Growing of GANs（https://arxiv.org/abs/1710.10196）。但不是完全...

2018-11-05 標簽：圖像計算機視覺 1687 0

AI新聞：計算機視覺和模式識別會議

了解和注冊計算機視覺和模式識別會議（CVPR 2018）！

2018-11-05 標簽：計算機intel計算機視覺 3334 0

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者展示第2季：OpenVino和計算機視覺的介紹

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者展的第2季即將開始！ 本季我們正在深入研究開放式視覺推理和神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化工具包（OpenVino），它為開發(fā)人員提供了創(chuàng)建尖端AI驅動的計算...

2018-11-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡intel計算機視覺 2915 0

如何結合深度學習和深度圖在三個項目中取得有效的成果

傳統(tǒng)獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環(huán)境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結構光傳感器的原理，通過將已知模式的紅外光投影...

2018-11-01 標簽：機器人計算機視覺深度學習 7956 0

一些用于圖像分割的主要技術及其背后的簡單思路

仍以VGG為例，由于前面采樣部分過大，有時候會導致后面進行反向卷積操作得到的結果分辨率較低，會出現(xiàn)細節(jié)丟失等問題。為此，F(xiàn)CN的解決方法是疊加第三、四、...

2018-10-31 標簽：圖像計算機視覺深度學習 1.3萬 0

探討人工智能研究趨勢及應用

2014 年秋季，人工智能百年研究（OneHundred Year Study）項目啟動，這是一項對人工智能領域及其對人類、社區(qū)、社會影響的長期學術研究...

2018-10-30 標簽：人工智能計算機視覺深度學習 4949 0

深度文本匹配的簡介,深度文本匹配在智能客服中的應用

隨著深度學習在計算機視覺、語音識別和推薦系統(tǒng)領域中的成功運用，近年來有很多研究致力于將深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型應用于自然語言處理任務，以降低特征工程的成本。最早...

2018-10-26 標簽：計算機視覺機器學習深度學習 5552 0

一種從視頻中學習技能的框架（skills from videos，SFV）

由于基于單幀圖像預測的位姿是不連續(xù)的，在上圖中可以看到明顯不連貫的動作。同時由于估計器某些錯誤估計的存在會產(chǎn)生一系列奇異結果造成估計的位姿出現(xiàn)跳變。這會...

2018-10-18 標簽：計算機視覺智能體YouTube 3210 0

自動圖片文本辨認是計算機視覺和機器學習處理大型數(shù)據(jù)的重要案例

從計算機視覺的角度來看，雖然對人類來說，看真實的文件和影印版的沒有太大差別，但對計算機就大不一樣了：文件可以通過搜索被檢索，用戶輸入一些單詞就可以從文件...

2018-10-13 標簽：云計算計算機視覺機器學習 3552 0

高精度三維空間定位之單目空間定位技術解析

本文將重點介紹單目方案的空間定位。 三、單目三維空間測量與定位要解決的問題 1、 求解原理和過程 如前文所述，單目三維空間測量與定位，是依據(jù)PnP原理來...

2018-10-16 標簽：定位技術計算機視覺 1.2萬 0

UC Berkeley大學的研究人員們利用深度姿態(tài)估計和深度學習技術

給定一段視頻，我們用基于視覺的動作估計器預測每一幀演員的動作qt。該動作預測器是建立在人類網(wǎng)格復原這一工作之上的（akanazawa.github.io...

2018-10-12 標簽：計算機視覺智能體深度學習 3014 0