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计算机视觉理论及其实现

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Domain Adaptation for CNN Based IrisSegmentation
卷积神经网络在解决图像分割等关键人工视觉挑战方面取得了巨大成功。然而,训练这些网络通常需要大量标记的数据,而数据标记是一项昂贵而耗时的任务,因为涉及到大量的人力工作。在本文中,我们提出了两种像素级的域自适应方法,介绍了一种基于CNN的虹膜分割训练模型。基于我们的实验,所提出的方法可以有效地将源数据库的域转移到目标数据库的域,产生新的自适应数据库。然后,使用调整后的数据库来训练用于目标数据库中虹膜纹理分割的细胞神经网络,从而消除了对目标标记数据的需要。我们还指出,为新的虹膜分割任务训练特定的CNN,保持最佳分割分数,使用非常少量的训练样本是可能的。
狼啸风云
2023-10-07
1530
恶劣天气下的目标检测
1、Object Detection in Fog Degraded Images
狼啸风云
2021-05-19
3.1K0
批量更改图像尺寸到统一大小
Faster r_cnn 训练神经网络时,从GitHub上clone作者的代码,并创建了自己的数据库。但是由于源代码中输入的图像的大小有一定的限制,一般在500-750之间, 自己创建的图像数据库中图像过大,因此用python 批量更改图像尺寸到统一大小。
狼啸风云
2020-07-29
1K0
Domain Adaptation for Object Detection on Foggy Days
多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天,介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化,使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题,本文提出了一种基于颜色和深度域的目标检测方法。为了防止错误传播问题,我们在训练过程之前清除深度信息,并从数据库中删除错误样本。采用区域自适应策略自适应地融合颜色域和深度域的决策。在实验中,我们评估了深度信息对雾天目标检测的贡献。通过与其他方法的比较,实验验证了多域自适应策略的优越性。
狼啸风云
2019-11-13
9370
Sub-Category Optimization for Multi-View Multi-Pose Object Detection
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明,目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别,需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类,而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果,确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明,我们的方法优于最先进的方法。
狼啸风云
2019-11-03
1.5K0
ldconfig 命令
ldconfig 命令的用途主要是在默认搜寻目录 /lib 和 /usr/lib 以及动态库配置文件 /etc/ld.so.conf 内所列的目录下,搜索出可共享的动态链接库(格式如 lib*.so*),进而创建出动态链接器(ld.so 或 ld-linux.so)所需的缓存文件。缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表,为了让动态链接库为系统所共享,需运行动态链接库的管理命令 ldconfig 更新动态链接库的缓存文件,此执行程序存放在 /sbin 目录下。ldconfig 通常在系统启动时运行,而当用户安装了一个新的动态链接库时,就需要手工运行这个命令。
狼啸风云
2019-11-03
4.1K0
SMP、NUMA、MPP体系结构介绍
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
狼啸风云
2019-10-26
3.4K0
torch.utils.data
At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for
狼啸风云
2019-09-25
1K0
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