ScholarGate
ผู้ช่วย

การมองเห็น

46 วิธีในตระกูลนี้

แนะนำ

การลบฉากหลังBackground 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 การตรวจจับก้อนBlob detection is a technique for identifying regions of interest (blobs)—connected, homogeneous areas that differ from their surroundings—at multiple scales. Introduced by Lindebeการตรวจจับขอบแบบ 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 metการจำแนกภาพด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN Image Classification)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 convoการวิเคราะห์เส้นชั้น (Contour Analysis)Contour 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

เส้นทางการอ่าน

ระเบียบวิธีเชิงรากฐานที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดของหัวข้อนี้ เรียงตามลำดับการพัฒนา — จุดเริ่มต้นที่ดีหากท่านเพิ่งเริ่มศึกษา

  1. การดำเนินการเชิงสัณฐานของภาพ1982โดย Jean Serra
  2. การวิเคราะห์เส้นชั้น (Contour Analysis)1985โดย Satoshi Suzuki and Keiichi Abe
  3. การตรวจจับมุมฮาร์ริส1988โดย Chris Harris and Mike Stephens
  4. การตรวจจับก้อน1998โดย Tony Lindeberg
  5. การเรียนรู้แบบถ่ายโอนสำหรับการจำแนกประเภทรูปภาพ2010–2012โดย Pan, S. J. & Yang, Q. (transfer learning framework); Krizhevsky, Sutskever & Hinton (deep CNN backbone)
  6. การจำแนกประเภทรูปภาพ2012 (deep CNN era); conceptual roots 1989 (LeCun)โดย Krizhevsky, A.; Sutskever, I.; Hinton, G. E.
  7. การตรวจจับวัตถุ2014–2016โดย Girshick, R. et al. (R-CNN); Redmon, J. et al. (YOLO)
  8. Semantic Segmentation2015โดย Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T.
ระเบียบวิธีทั้งหมดบนชั้นนี้ ↓

วิธีทั้งหมด 46

การลบฉากหลังการตรวจจับก้อนการตรวจจับขอบแบบ Cannyการจำแนกภาพด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN Image Classification)การวิเคราะห์เส้นชั้น (Contour Analysis)DETR (Detection Transformer)การจำแนกภาพแบบปรับตัวตามโดเมนการจำแนกภาพที่อธิบายได้การตรวจจับวัตถุที่อธิบายได้Explainable Semantic Segmentationการตรวจจับวัตถุแบบ Few-Shotการจำแนกภาพแบบปรับละเอียดการแบ่งส่วนความหมายแบบปรับละเอียดFully Convolutional Network (FCN)การตรวจจับมุมฮาร์ริสการปรับฮิสโทแกรมให้เท่ากันการแปลงฮัฟการจำแนกประเภทรูปภาพการดำเนินการเชิงสัณฐานของภาพLucas-Kanade Optical FlowMask R-CNN: การแบ่งส่วนอินสแตนซ์ด้วยมาสก์ระดับพิกเซลการจำแนกภาพหลายภาษาการแบ่งส่วนความหมายหลายภาษาการจำแนกประเภทภาพหลายรูปแบบการตรวจจับวัตถุหลายรูปแบบการแบ่งส่วนความหมายแบบหลายรูปแบบการตรวจจับวัตถุตัวอธิบายลักษณะเด่น ORBการจำแนกประเภทภาพแบบพิกเซลทฤษฎีปริภูมิสเกลการจำแนกภาพแบบกำกับตนเองการตรวจจับวัตถุแบบเรียนรู้ด้วยตนเองการแบ่งส่วนภาพตามความหมายแบบเรียนรู้ด้วยตนเองSemantic Segmentationการจำแนกภาพแบบกึ่งมีผู้สอนการตรวจจับวัตถุแบบกึ่งมีผู้สอนการแบ่งส่วนภาพความหมายแบบกึ่งกำกับดูแลการตรวจจับลักษณะเด่น SIFTการจับคู่สเตอริโอการเรียนรู้แบบถ่ายโอนสำหรับการจำแนกประเภทรูปภาพการเรียนรู้แบบถ่ายโอนกับการตรวจจับวัตถุการแบ่งส่วนโดยใช้วอเตอร์เชดการจำแนกภาพแบบเรียนรู้อย่างอ่อน (Weakly Supervised Image Classification)การตรวจจับวัตถุแบบมีผู้สอนแบบอ่อนการแบ่งส่วนเชิงความหมายแบบมีผู้สอนแบบอ่อนYOLO (You Only Look Once)