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三维点云的全局匹配
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点云匹配的方法有很多种。例如，ICP、pcl与ppf的匹配或其他。但它们中的大多数都是将一个目标与一个源(逐个)进行匹配。我希望将模型与场景相匹配，而不是只得到一个对象的结果(一个接一个)。
你可以在照片的左边看到真实的场景，右边是点云。我想在使用一个模型点云的场景点云中找到“许多瓶子”。
我知道有一些方法可以声明全局对应点，但所有这些方法都只能匹配场景中<
浏览 9提问于2021-04-01得票数 0
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我想知道是否可以使用强化学习(因为它将越来越流行的谷歌DeepMind &AlphaGo的东西)来解析和提取文本信息。例如，它是否是结构化预测的竞争性方法，例如
命名实体识别(NER)，即“城市”标记纽约的任务和“组织”词性标记(POS)的“纽约时报”，即将单词归类为行列式、名词等信息提取，即在文本中查找和标记某些目标信息，例如12/03号日期被赋予上下文含义为12月3日，是否有标签“终止日期”是用来完成这些任务的相关模型？也许它会学到“单词”中<em
浏览 0提问于2016-03-12得票数 4
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判断哪些样本(很可能)分类不正确
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问题：到目前为止，我已经想到了两种可能的方法：
将给定的图像输入到模型中，然后用不同的度量(一、二级置信度差、熵、基尼指数等)对模型的最大输出值进行分析。对给定的图像执行某种图像处理(特征提取)，以获得一些特征，以表明图像</
浏览 0提问于2021-05-16得票数 3
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一个简单的机器学习，像MNIST，它使用一个热向量作为标签.每个样本只有一个热向量，将其分类为一个类别。我的问题是，是否有可能像这样，每个样本都有一个矩阵作为标签，在这个矩阵中，每一行都是一个热向量。这个是可能的吗？
浏览 2提问于2016-10-07得票数 0
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重要的CNN架构
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你应该知道哪些重要的CNN架构？在ImageNet ILSVRC挑战中，CNN的架构做得很好吗？哪些CNN架构是转移学习的好候选者？
浏览 0提问于2017-08-26得票数 0
我正在尝试建立一个识别手语字母的系统。我没有计算机视觉的工作经验，因为这是我的第一次。我不知道我应该使用哪种滤镜(锐化、平滑、锐化然后平滑、平滑然后锐化或者其他什么)。不只是过滤器选项，还有其他选项，如：2-边缘检测技术
..etc
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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我希望你能帮助我，因为我有一些关于这个话题的问题。我是深度学习领域的新手，虽然我做了一些教程，但我无法将概念联系起来或区分开来。
浏览 0提问于2014-10-11得票数 28
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我这里有两个帧，一个是RGB图像，第二个是同一RGB图像的深度图。图片在这里： ? 我想使用两幅图像直接在前面的两个植物上执行前景提取。如果这一点不清楚，那就是深度图能够捕捉到的两种白色植物。只有这两个人。理想情况下，我的最终结果是黑色背景中的两种花卉的彩色图像-从绿色的尖端到底部。我在想，掩蔽也许会有用？我的问题是，我是否可以将RGB图像</em
浏览 56提问于2021-09-21得票数 0
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卷积神经网络性能的改进
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我正在进行图像分类，为此，我建立了以下神经网络： model = Network(input_shape,num_classes)它的工作足够好，但我想增加它的表现。我正在考虑增加层，这应该提供更好的性能，但我还没有很好地理解，如果我应该增
浏览 0提问于2019-12-02得票数 0
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我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improvetesseract-ocr质
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
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深度学习因将图像分类为不同的类别而闻名。然而，我有兴趣使用任何其他机器学习模型，能够对图像进行分类。这些图像约为2000张，采用png格式。有谁知道有什么机器学习模型可以应用在python中，用于除深度学习模型之外的图像分类吗？
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
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这是一个类似于跨瓦莱化的统计会议问题的类似问题规则：请包括会谈的链接(无论是youtube，会议网站还是其他视频流媒体网站)
浏览 0提问于2015-11-20得票数 23
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在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入学习”一书中，我们可以在1.2.4节中找到：
决策树从数据中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣，到了2010年，它们往往比内核方法更受青睐特别是，随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树学习方法，它涉及到建立大量的专门决策树，然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说，它们几乎总是任何浅层机器学习</
浏览 0提问于2019-09-21得票数 2
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我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1473提问于2018-03-30
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我想知道将png文件导入python (2.7.14)的最简单方法是什么，目的是在深度学习程序中使用这些文件。", im.shape
根据我在网上找到的模板，这两个似乎都不起作用
浏览 2提问于2018-03-22得票数 0
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我有一个关于生物医学图像分析的一般性问题。因为生物医学图像需要配准，以便在相同空间中对齐图像并更好地提取特征。我的问题是，基于深度学习的分类是否也需要训练数据集图像的图像配准？在深度学习中，架构本身定义了最佳特征，使用深度神经网络进行腹部CT扫描图像分类是否需要注册？当我们为了更好地训练数据而进行数据增强时，这种情况下还需要<e
浏览 34提问于2019-06-04得票数 1
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深<em
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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盐和胡椒脉冲去噪opencv
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我正在创建一个通用的方法来处理盐和胡椒的噪音和变体。示例图像如下所示：
我尝试了几种方法，例如最接近的结果是在图像3，使用中值滤波，给出最近的结果与原始图像无噪音。以下是我的疑虑：
，，我们能把这些噪音看作是盐和胡椒的噪音吗？还有什么其他的我是missing?What可能是更好的建议方法吗？目前，我正计划实
浏览 0提问于2020-01-18得票数 0
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