RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190 ...
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2018-12-21 15:17:36
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承接移动端目标识别(２） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 在本节中，我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许您利用针对移动设备优化的操作。 TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它支持端上的机器 ...
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移动开发 时间：
2018-12-20 12:00:26
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1、点云目标识别流程 点云目标识别，顾名思义，需要有标准的目标点云或者标准的点云特征描述向量；对实时采集的点云数据，在里面寻找与目标点云相似度最高的点云块。 2、圆环工件的识别和抓取 图2.1 点云在XY平面的投影图像 图2.2 圆环点云采集图像 2.1滤波 常用点云滤波有带通滤波、统计滤波、半径滤 ...
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2018-11-26 02:30:51
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其实在深度学习分类中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会使在已有的人脸图像的区域去识别人脸。 ...
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2018-09-25 01:07:14
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有监督学习Supervised Learning： 从已经标记的样本中进行学习 可用于目标识别、分类 本身不适合交互环境，但是若用正确的行为(action)对场景(situation)进行标注，也可学习。 适用于标注难度不大，成本不高的情况。 无监督学习Unsupervised Learning： ...
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2018-09-22 19:52:34
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摘要： 老生常谈，到底什么样的机器学习模型才能取缔“众生” 人工智能是研究一种可以直接处理重要应用的方法，比如试图改进语音识别或医学成像的生产系统。但是，大多数研究，即使是在计算机视觉等应用领域，都是在高度简化的真实世界的代理上完成的。目标识别基准的进展：从像MNIST，NORB和Caltech10 ...
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2018-08-24 10:46:40
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考察很多算法包括yolossd等这一系列onestage的方法都不能解决检测时目标较小的问题，经过思考认为问题出在小目标的特征图和大目标不同上。有篇论文解决了这个问题，就是RSSD算法R是彩虹的意思表示将多个特征图相融合来作为分类标准。论文：EnhancementofSSDbyconcatenatingfeaturemapsforobjectdetection论文链接：https://arxiv.
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2018-04-09 15:48:36
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一、角点定义 有定义角点的几段话： 1、角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同 ...
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2017-11-18 14:17:28
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一、基本概念：作用：特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用；主要算法：?FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006?SIFT,Distinctive ImageFeatures ... ...
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编程语言 时间：
2017-11-14 20:35:43
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【目标识别】深度学习进行目标识别的资源列表：O网页链接 包括RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、Fast R-CNN、DeepBox、MR-CNN、Faster R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN等。Paper ...
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2017-08-07 11:53:48
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