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深度学习和计算机视觉

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
小白学视觉
2022-09-28
6.2K0
为什么90%的机器学习模型从未应用于生产?
时代变幻莫测,仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下,投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就可以理解了。但有一个问题。公司不能只是把钱砸在数据科学家和机器学习工程师身上,就希望可以有奇迹发生。据 VentureBeat 报道,大约 90% 的机器学习模型从未投入生产。换句话说,数据科学家的工作只有十分之一能够真正产出对公司有用的东西。
小白学视觉
2022-09-28
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使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测
照片中的面部分析引起了人们的广泛关注,因为它可以帮助我们解决各种问题,包括更好的客户广告定位、更好的内容推荐系统、安全监控和其他领域。
小白学视觉
2022-02-14
1.4K0
【PCL入门系列之二】PCL模块介绍(一)
第一期内容中我们了解到,PCL官网上将PCL分为十四个功能模块(滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索),本期我们将粗略介绍部分模块的功能,帮助开发者定位可供自己应用的功能。
小白学视觉
2019-10-24
2.1K0
综述|图像分割技术介绍
图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,从数学角度来看,图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
小白学视觉
2019-10-23
2K0
理解图优化,一步步带你看懂g2o代码
师兄:按照惯例,我还是先说说图优化的背景吧。SLAM的后端一般分为两种处理方法,一种是以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波方法,一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过,目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。
小白学视觉
2019-05-30
3.4K1
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