点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童数据增强是一种非常实用的技术，可以用来提高神经网络的泛化能力，防止过拟合。最近，混合样本数据增强受到了很多关注并取得了巨大的成功。为了提高混合样本数据增强的性能，最近的一系列工作致力于获取和分析图像的显著区域，并使用显著区域来指导图像混合。然而，获取图像的显著信息需要大量额外的计算...

公司介绍上海智驾汽车科技有限公司（智驾科技 MAXIEYE），是一家智能驾驶和智慧出行领域的核心技术服务商。我们为客户及合作伙伴提供全工况、多场景、跨平台的辅助驾驶（ADAS）和自动驾驶（...

作者丨王桂波@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/78713744编辑丨极市平台导读本文首先从深度学习的流程开始分析，对神经网络中的关键组件抽象...

众所周知，点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上得到了广泛应用，但当点云规模不断增大时，传统的分割算法已经很难满足实际需要，这时就需要结合深度学习进行分割。因此，本文将重点介绍5种前沿的点云分割网络，包括PointNet...

相机标定可以说是计算机视觉方向的基石。我们常见的许多计算机视觉任务，比如图像畸变校正，三维重建和立体视觉，获取相机参数，是这些工作绕不开的第一步。如何准确有效的获取相机参数就变得尤为重要，...

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨仿佛若有光来源丨CV技术指南编辑丨极市平台导读本文回顾了ViT的结构，总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思...

点击上方“3DCVer”，选择“星标”干货第一时间送达前言缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工...

简介基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法PPF,Drost et al., 2010(https://ieeexplore.ieee.org/docum...

在分布式算法改进后，算法因为分布式情况，存在通信、等待、同步、异步等问题，导致算法的空间复杂度、时间复杂度，没有达到预想的情况，针对机器学习的单体算法和分布式算法的优化方法，本节就来介绍相...

前言本文首发于公众号【3D视觉工坊】，原文请见汇总|医学图像数据集，更多干货获取请关注公众号~一、 胰腺分割数据集数据下载链接：http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49数据介绍：包含82个病例的胰腺数据集。二、MICCAI胰腺分割数据集数据下载链接：http://medic...