logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【OpenCV4 官方文档】机器学习概述

Machine Learning Overview文章目录Machine Learning Overview1、Training Data (训练数据)2、Normal Bayes Classifier (正态贝叶斯分类器)3、K-Nearest Neighbors(K-邻近)4、Support Vector Machines (支持向量机)5、Decision Trees (决策树)6、Boos

#机器学习#算法#人工智能
【MultiNet】用于自动驾驶的多模态多任务学习网络

本文发表于2019年的IEEE计算机视觉应用冬季会议上,是一篇有关自动驾驶领域多模态多任务网络应用的文章。

#人工智能#计算机视觉#自动驾驶 +1
labelme语义分割使用教程

一、安装labelme1.1 windows下安装方法(1) 安装Anaconda(2) 创建虚拟环境(3) 安装labelme1.2 ubuntu下安装方法二、标注车道线以及路面2.1 labelme界面介绍首先进入刚才已经创建好的虚拟环境,输入以下命令打开labelmelabelme打开labelme后,可看见如下界面:下面介绍一下重点按键功能:Open。打开单个文件,比如对一张图片进行标注时

历经24小时,依靠全球定位,帮女朋友找回丢失的华为手机!

由于这两天找回手机的经历过于魔幻,所以必须分享一波。手机丢了金钱的损失先不说,但是里面的资料都是无比重要的,正好自己亲身经历,并且也成功找回了手机,索性就把经验分享一下,希望能给大家带来一些鼓励和帮助!

OpenCV4机器学习(三):颜色空间(RGB、HSI、HSV、Lab、Gray)之间的转换

本专栏主要结合OpenCV4(C++版本),来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法(比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等),以及常用的深度学习算法。

文章图片
#机器学习#深度学习#图像处理
【Stereo R-CNN 解读】基于立体R-CNN的自动驾驶三维目标检测

本文充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息,提出了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法。我们的方法,称为 Stereo R-CNN,扩展了 Faster R-CNN 用于立体输入,以同时检测和关联左右图像中的目标。我们在立体区域建议网络(RPN)之后增加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和对象尺寸,并结合左右图像中的2D边界框来计算粗略的3D目标边界框。然后,我们通过使用左右感兴趣区域的基于

文章图片
#自动驾驶
【DSGN 解读】用于三维目标检测的深度立体几何网络

本文提供了一种简单有效的基于立体的单级三维检测管道,以端到端学习的方式联合估计深度和检测三维物体。

文章图片
#深度学习#自动驾驶
【MATLAB深度学习】采用Faster R-CNN实现车辆目标检测

使用MATLAB训练Faster R-CNN目标检测器,实现对车辆的检测

文章图片
#matlab#cnn#深度学习
    共 120 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 12
  • 请选择