计算机视觉在深度学习中的应用

基于计算机视觉与深度学习技术,提供视频内容的编辑、生成、增强与分割等能力。视频生产可广泛应用于互联网媒体、短视频、娱乐直播、在线教育、广电传媒等行业应用

影像识别一般就包括一些医学影像,比如X射线,MRI等等影像数据,这些数据很好获得,我们小组是去学校附近的医院进行沟通,获得了一些废弃的影像数据等,或者从网络拉去也可,方式多样。收集数据后进行数据的标注,比如疾病部位或是异常情况,作为深度学习算法的训练标签。之后就是预处理工作,这里设计的比较复杂,包括去噪,归一化,裁剪等等操作,也是比较耗时的部分,结束后材料用于深度模型的训练。这里也应用到了计算机视觉的一些知识,令...

大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新提出注意力机制,能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话来说就是对于图像去雾的效果更加理想了。 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域...

表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测... 中的机器翻译任务而提出的,是一个自编码结构的“Encoder-Decoder”。输入源语言文字,把目标语言文字输出出去。将 Transformer 中的 Encoder 结构单独提取出来。可以作为较强的特征提取网络,后又在计算机视觉、多模...