ScholarGate
Асистент

Зрение

46 метода в това семейство.

Избрани

Изчитане на фонаBackground subtraction is a video processing technique that separates moving foreground objects from a static or slowly changing background by comparing each frame to a learned or Детекция на петнаBlob detection is a technique for identifying regions of interest (blobs)—connected, homogeneous areas that differ from their surroundings—at multiple scales. Introduced by LindebeДетектор на ръбове на CannyThe Canny edge detector, introduced by John Canny in 1986, is a multi-stage algorithm for identifying edges in digital images where significant intensity changes occur. Canny's metКласификация на изображения с помощта на конволюционни невронни мрежи (CNN)CNN image classification uses deep convolutional architectures such as ResNet (He et al., 2016), VGG and EfficientNet (Tan & Le, 2019) to sort images into categories. Stacked convoАнализ на контуриContour analysis is the process of detecting and analyzing the boundaries of objects in images by identifying connected edges and extracting shape information. The Suzuki-Abe algorDETR (Detection Transformer)DETR (Detection Transformer) is an end-to-end framework for object detection introduced by Carion et al. in 2020 that reformulates detection as a direct set prediction problem usin

Път за четене

Най-цитираните основополагащи методи по тази тема, подредени според реда на тяхното развитие — място, от което да започнете, ако сте нов тук.

  1. Морфологични операции за изображения1982от Jean Serra
  2. Анализ на контури1985от Satoshi Suzuki and Keiichi Abe
  3. Детектор на ъгли на Харис1988от Chris Harris and Mike Stephens
  4. Детекция на петна1998от Tony Lindeberg
  5. Трансферно обучение с класификация на изображения2010–2012от Pan, S. J. & Yang, Q. (transfer learning framework); Krizhevsky, Sutskever & Hinton (deep CNN backbone)
  6. Класификация на изображения2012 (deep CNN era); conceptual roots 1989 (LeCun)от Krizhevsky, A.; Sutskever, I.; Hinton, G. E.
  7. Детекция на обекти2014–2016от Girshick, R. et al. (R-CNN); Redmon, J. et al. (YOLO)
  8. Semantic Segmentation2015от Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T.
всички методи на този рафт ↓

Всички методи 46

Изчитане на фонаДетекция на петнаДетектор на ръбове на CannyКласификация на изображения с помощта на конволюционни невронни мрежи (CNN)Анализ на контуриDETR (Detection Transformer)Домейн-адаптивна класификация на изображенияОбяснима класификация на изображенияОбяснимо детекция на обектиОбяснима семантична сегментацияДетекция на обекти с малко примери (Few-Shot Object Detection)Фина настройка на класификация на изображенияФино настроена семантична сегментацияНапълно конволюционна мрежа (FCN)Детектор на ъгли на ХарисХистограмно изравняванеHough TransformКласификация на изображенияМорфологични операции за изображенияМетод на Лукас-Канаде за оптичен потокMask R-CNN: Сегментация на екземпляри с маски на ниво пикселМногоезикова класификация на изображенияМногоезиково семантично сегментиранеМултимодална класификация на изображенияМултимодална детекция на обектиМултимодална семантична сегментацияДетекция на обектиДескриптор на признаци ORBКласификация на изображения на базата на пикселиТеория на мащабното пространствоСамообучаваща се класификация на изображенияСамообучаващо се детектиране на обектиСамообучаваща се семантична сегментацияSemantic SegmentationПолу-наблюдавано класифициране на изображенияПолу-наблюдавано откриване на обектиПолу-наблюдавано семантично сегментиранеОткриване на признаци SIFTСтерео съпоставянеТрансферно обучение с класификация на изображенияТрансферно обучение с детекция на обектиСегментиране чрез вододелСлабо контролирана класификация на изображенияСлабо контролирано откриване на обектиСлабо контролирана семантична сегментацияYOLO (You Only Look Once)