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仅具有单面深度的帧图像

是指在计算机视觉领域中，通过对单个图像进行深度估计，推断出图像中每个像素点到相机的距离。这种技术可以用于实现3D场景重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等应用。

分类：

  • 单目深度估计：仅使用单个摄像头获取的图像进行深度估计。
  • 双目深度估计：使用两个摄像头获取的图像进行深度估计，通过计算两个图像之间的视差来推断深度。
  • RGB-D深度估计：使用RGB图像和深度传感器（如ToF相机、结构光相机）获取的深度图像进行深度估计。

优势：

  • 无需额外传感器：仅通过图像信息就能推断出深度，无需额外的深度传感器。
  • 实时性：通过优化算法和硬件加速，可以在实时性要求较高的应用中使用。
  • 低成本：相比于使用专用深度传感器，仅使用图像进行深度估计成本更低。

应用场景：

  • 虚拟现实和增强现实：通过深度估计可以实现对虚拟物体和现实场景的融合，提供更加逼真的交互体验。
  • 自动驾驶：深度估计可以用于感知周围环境，帮助车辆进行障碍物检测、距离估计等任务。
  • 机器人导航：通过深度估计可以帮助机器人感知环境，进行路径规划和避障。
  • 三维重建：通过对多个图像进行深度估计，可以实现对场景的三维重建，用于建筑、文物保护等领域。

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  • 腾讯云智能视频分析：https://cloud.tencent.com/product/vca
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  • 腾讯云智能人脸识别：https://cloud.tencent.com/product/fr
  • 腾讯云智能OCR：https://cloud.tencent.com/product/ocr
相关搜索:Networkx获得具有深度的祖先Pandas数据帧和字典的深度副本仅支持P帧对I帧的依赖具有任意深度嵌套项的Recyclerview具有可变深度的多级默认判决？具有广度但不具有深度的Web爬行具有深度分析技能的PDF爬虫具有目标状态的深度优先搜索图像分割的深度学习在给定对象在图像帧中的坐标的情况下，求出图像中对象的深度
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深度学习黑客竞赛神器：基于PyTorch图像特征工程的深度学习图像增强

，以了解图像增强是如何形成图片的 介绍 在深度学习黑客竞赛中表现出色的技巧（或者坦率地说，是任何数据科学黑客竞赛） 通常归结为特征工程。...我是根据自己参加多次深度学习黑客竞赛的经验而谈的，在这次深度黑客竞赛中，我们获得了包含数百张图像的数据集——根本不足以赢得甚至完成排行榜的顶级排名。那我们怎么处理这个问题呢？ 答案？...不同的图像增强技术 选择正确的增强技术的基本准则 案例研究：使用图像增强解决图像分类问题 为什么需要图像增强？ 深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练。通常，数据越多，模型的性能越好。...我们可以使用图像增强技术，而无需花费几天的时间手动收集数据。 图像增强是生成新图像以训练我们的深度学习模型的过程。这些新图像是使用现有的训练图像生成的，因此我们不必手动收集它们。...训练集有1481个图像，这对于训练深度学习模型来说是相当少的。 因此，接下来，我们将增加这些训练图像，以增加训练集，并可能提高模型的性能。

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上一篇论文中最大的局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型，不具有通用性，因此这篇文章中，作者提出一个新的弱监督的网络模型WESPE，输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量的图像，但它们在内容上不需要对应...总的来说，这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强的方法，并且使用U-Net加入全局特征，自适应权重的WGAN和独立的BN层来学习具有用户期望特征的图像。...更具有实际意义。...Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network 这是TOG2019年的一篇论文，感觉创新点还是比较多的，第一，提出了一种深度混合网络来增强低光照图像...从图中，可以看出深度CNN结构用于获取两个权重map g和p,上半部分对输入图像采用下采样卷积获得多尺度的特征x,大小分别为{1，1/2，1/4，1/8}，再将他们resize到与x一样大，然后concatenate

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图像风格转换 图2. 图像修复，左上图为原始图，右下图为基于深度学习的图像 图3. 换脸，左图为原图，中图为基于深度学习的算法，右图为使用普通图像编辑软件的效果 图4....多个卷积层顺序处理图像就形成了深度卷积神经网络。每一个卷积层所有卷积单元的特征图组合起来称之为图像在该层的特征表示。...图像风格转换-V1 作为基于深度学习图像生成的第一个引爆点，图像风格转换将图像A的内容与图像B的风格糅合的一起，形成一张别出心裁的新图像。...下半部分则是在不同层次的特征表示上计算内容损失函数得到的不同的内容重建结果。 而将这两种损失函数加权组合起来，就得到了一张具有图像B的风格和图像A的内容的图像了。...深度学习下的图像修复算法可以看做是图像风格转换-V1，图像风格转换-V2和图像风格转换-V3的组合体。如图14所示。 图14.

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图像内容的「深度」理解及其应用

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基于深度学习的图像风格转换

学了一点深度学习和卷积神经网络的知识，附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思的图像风格转换。毕竟是初学，顺便把神经网络方面的知识也写在前面了，便于理解。...图像风格转换        以目前的深度学习技术，如果给定两张图像，完全有能力让计算机识别出图像具体内容。...生成网络        对于生成网络，本质上是一个卷积神经网络，这里的生成网络是一个深度残差网络，不用任何的池化层，取而代之的是用步幅卷积或微步幅卷积做网络内的上采样或者下采样。...所以使用了一个预训练好用于图像分类的网络φ，来定义系统的损失函数。之后使用同样是深度卷积网络的损失函数来训练我们的深度卷积转换网络。        ...用一个特征损失来训练我们的图像转换网络能让输出非常接近目标图像y，但并不是让他们做到完全的匹配        （2）风格损失 内容损失惩罚了输出的图像（当它偏离了目标y时），所以同样的，我们也希望对输出的图像去惩罚风格上的偏离

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上一篇论文中最大的局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型，不具有通用性，因此这篇文章中，作者提出一个新的弱监督的网络模型WESPE，输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量的图像，但它们在内容上不需要对应...总的来说，这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强的方法，并且使用U-Net加入全局特征，自适应权重的WGAN和独立的BN层来学习具有用户期望特征的图像。...更具有实际意义。...标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。...为了更深入地了解这些，我参加了一门“深度学习”课程，并开发了一个图像识别的神经网络以及基于循环神经网络(RNN)和长短项记忆(LSTM)的自然语言处理。...深度学习网络与“典型”的前馈多层网络之间是有一些区别的，如下： 　　深度学习网络比之前的网络有更多的神经元 　　深度学习网络具有更复杂的连接层的方式 　　深度学习网络需要用强大的计算能力来训练 　　深度学习网络能够进行自动特征提取...有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。 ? 　　...如果两个词在一个大语料库中反复共享相似的语境，则这些词的嵌入向量将具有相近的向量。

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