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计算机视觉领域不同的方向:目标识别、目标检测、语义分割等

计算机视觉任务: 图像分类(image classification)图像分类:根据图像的主要内容进行分类。数据集:MNIST, CIFAR, ImageNet目标检测(object detection)给定一幅图像,只需要找到一类目标所在的矩形框人脸检测:人脸为目标,框出一幅图片中所有人脸所在的位置,背景为非目标汽车检测:汽车为目标、框出一幅图片中所有汽车所在的位置,背景为非目标数

#计算机视觉
【图割】最大流/最小割算法详解(Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov,2004 )

本博客主要翻译了Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年发表的改进最大流最小割算法用于计算机视觉的论文:AnExperimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision

#图像处理#算法
计算机视觉领域不同的方向:目标识别、目标检测、语义分割等

计算机视觉任务: 图像分类(image classification)图像分类:根据图像的主要内容进行分类。数据集:MNIST, CIFAR, ImageNet目标检测(object detection)给定一幅图像,只需要找到一类目标所在的矩形框人脸检测:人脸为目标,框出一幅图片中所有人脸所在的位置,背景为非目标汽车检测:汽车为目标、框出一幅图片中所有汽车所在的位置,背景为非目标数

#计算机视觉
图像语义分割标注工具labelme制作自己的数据集用于mask-rcnn训练

labelme(标注mask数据集用的)github地址:https://github.com/wkentaro/labelmewindowspython2pip install pyqtpip install labelmepython3pip install pyqt5pip install labelmeubuntu16.04 系统自带的pyt...

#深度学习
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