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- 基于深度学习的单目深度估计技术综述 - 百度学术
场景的深度估计问题是计算机视觉领域中的经典问题之一,也是3维重建和图像合成等应用中的一个重要环节 基于深度学习的单目深度估计技术高速发展,各种网络结构相继提出 本文对基于深度学习的单目深度估计技术最新进展进行了综述,回顾了基于监督学习和
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- 基于深度学习的单目深度估计技术综述-A review of . . .
基于深度学习的单目深度估计技术高速发展,各种网络结构相继提出。 本文对基于深度学习的单目深度估计技术最新进展进行了综述,回顾了基于监督学习和基于无监督学习方法的发展历程。
- 基于深度学习的单目图像深度估计_supervised loss-CSDN博客
文章浏览阅读4 9k次,点赞9次,收藏62次。 本文综述了近年来单目深度估计领域的研究成果,包括多尺度深度网络、无监督及半监督学习方法等,并按不同技术路线分类介绍了代表性工作。
- 基于深度学习的单目深度估计技术综述|宋巍;朱孟飞;张明华;赵 . . .
场景的深度估计问题是计算机视觉领域中的经典问题之一,也是3维重建和图像合成等应用中的一个重要环节 基于深度学习的单目深度估计技术高速发展,各种网络结构相继提出 本文对基于深度学习的单目深度估计技术最新进展进行了综述,回顾了基于监督学习和
- 基于深度学习的目标检测算法研究与应用综述
摘要: 随着深度学习的不断发展,深度卷积神经网络在目标检测领域中的应用愈加广泛,现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。 与基于特征的传统手工方法相比,基于深度学习的目标检测方法可以学习低级和高级图像特征,有更好的检测精度和泛化能力。 为了概括和总结目标检测领域的最新进展和技术,通过分析近年来基于深度学习的目标检测技术,对基于深度学习的目标检测算法与应用现状进行综述。 归纳了两阶段与单阶段两种目标检测网络架构的发展及优缺点;从骨干网络、数据集和评价指标等方面进行叙述,对比了经典算法的检测精度,总结经典目标检测算法的改进策略;讨论了现阶段目标检测应用,并提出了目标检测领域今后的研究重点。
- 基于深度学习的单目深度估计方法综述 - 百度学术
深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建,场景理解,环境感知等任务中起到了关键作用 当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计 因为单目摄像头具有成本低,设备较普及,图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术 近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究 本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义,介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习,无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路,优缺点进行详细分析,最后梳理,总结
- 基于深度学习的单目图像深度估计 - 百度学术
3D场景解析是计算机视觉领域一个重要的研究课题,而深度估计是理解场景的3D几何关系的重要方法 在许多计算机视觉任务中,与只使用RGB图像的情况相比,额外地融入相对准确可靠的深度信息能够较大地提升算法的性能,例如语义分割,姿态估计及目标检测 传统的单目图像深度估计方法都基于光学几何约束或一些环境假设,例如运动中恢复结构,焦点或者光照变化等 然而,在缺少以上约束或假设的情况下,研究出一个能够仅根据一幅单目图像的信息精确地估计深度的计算机视觉系统,是一项极具挑战的任务 该任务有以下两大难点:其一是一般的计算机视觉系统很难像人类的大脑一样从单目图像中抓取到充足的可用以推测3D结构的信息;其二是该任务本身是一个病态问题,即一张二维图像对应无穷多种真实的3D场景 这种将单幅图像映射到深度图的固有的
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- 【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究 . . .
单目深度估计旨在基于单张图片或单目视频信息,预测并恢复出场景像 素级别的深度信息。 由于现实场景较为复杂,且单目图像或视频信息又缺乏鲁棒的 几何约束,现有的深度估计方法往往会丢失细节或无法预测正确的尺度信息,使得 其实际应用受到制约。 本文通过设计有效的深度卷积网络及其学习框架,提出了几 种新的深度估计方法。 主要研究成果概述如下: (1)本文提出了一种新的多尺度端到端深度估计框架。 先前的主流方法往往只 能预测超像素级别的深度信息,或基于多步非端到端的学习方法。 这导致了算法预 测的深度图像丢失细节,且不利于实际应用。
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