0.深度学习在偏振图像融合领域的研究进展与现状人工智能本文在回顾基于多尺度变换、稀疏表示和伪彩色等传统融合方法基础上,重点介绍基于深度学习的偏振图像融合方法研究现状。首先阐述基于卷积神经网络和生成对抗网络的偏振图像融合研究进展,然后给出在目标检测、语义分割、图像去雾和三维重建领域的相关应用,同时整理公开的高质量偏振图像数据集,最后对未来研究进行展望。 jvzquC41yy}/gujehctt0lto1tkoixsi|joogwl146=32<80jvsm

1.常用的20个计算机视觉开源数据集总结本文汇总了一系列常用的计算机视觉数据集,涵盖了从COVID-19影像学到图像分类、目标检测等多个领域,如ImageNet、CIFAR-10、MSCOCO等,适用于各类视觉任务的研究与开发。 计算机视觉是人工智能的一个领域,它训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机和视频的字图像以及深度学习模型,机器可以准确地识别和分类物体,然后对它们“看到的”jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8iggrnvd8ftvkimg8igvcomu86492<87<>

2.图像去雾数据集总汇近年来,图像去雾已成为计算成像的重要课题。然而,由于缺乏真实图像,去雾方法的比较既不直接也不客观。为了克服这个问题,作者引入了 I-HAZE,这是一个新的数据集,其中包含 35 个有雾图像对和相应的无雾(地面实况)室内图像。与大多数现有的去雾数据库不同,雾霾图像是使用专业雾霾机产生的真实雾霾生成的。为了简化颜jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a88:3B:571gsvrhng1jfvjnnu175:=86676

3.张林8. 提出并建立了融合前视自然特征、环视语义特征、惯导数据的紧耦合SLAM系统(ACM MM 2020、IEEE T-CSVT 2022); 9. 建立了雾霾图像与对应的清晰图像均来自真实场景的去雾霾算法度量图像数据集,提出了基于能见度与真实度两个维度的去雾霾算法性能评测准则(IEEE T-IP 2020); jvzquC41eu4uqwllk0kew7hp1ktgq86283539;;0jvs

4.中猿创新最新图像分类数据集自然语言处理数据集图像分割数据集目标检测数据集 VIP 医学影像数据集数据集 基于YOLO格式的脑部疾病(癫痫、脑中风)目标检测数据集 该数据集用于脑部疾病(癫痫、脑中风)目标检测任务。 项目信息 编号:Datase 9 月前0021398 VIP 目标检测数据集 jvzquC41yy}/8:ne0eun1

5.最新综述!万字长文彻底搞懂单目3d车道线检测jvzquC41yy}/7:hvq0ipo8ftvkimg8<:95:60qyon

6.多模态研究团队荣获2023年度人工智能顶会CVPR和ICRA九项挑战赛冠军其中,赛道一为“雾霾目标检测”,任务背景基于在雾、霾等恶劣天气条件的影响下图像出现的非线性噪声、模糊、对比度降低和颜色变暗等问题,旨在评估和提高物体检测算法在雾霾环境下拍摄图像上的鲁棒性。 团队针对比赛官方给定的小样本数据集,为了在雾霾条件下获得更加鲁棒的检测效果,同时采用Mosiac、RandomAffine、MixUp、jvzq<84pgnymky3wuvi/gmz0ep532;8129741l78;3:b89=69:5qcpj0jvs

7.2019DENSEHAZE:ABENCHMARKFORIMAGEDEHAZINGWITHDENSE尽管在过去的几年中,人们对去雾方法的兴趣显著增加,但由于缺乏真正的模糊和相应的无雾参考图像对,去雾方法的验证仍然在很大程度上不令人满意。为了解决这一限制,我们引入了密集的雾霾Dense-Haze——一个新的去雾霾数据集。密雾以密集、均匀的朦胧场景为特征,包含33对真实的朦胧和相应的无雾霾图像。通过引入由专业jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8jqwgiq;5321gsvrhng1jfvjnnu17399825::

8.JetsonTX2平台上的无人驾驶系统研究与实现(2)自动学习提取特征:从大量的训练样本图像中自动学习提取特征,神经网络一度被给予厚望。但其发展出现了瓶颈:训练容易出现拟合、算法复杂、训练速度慢。近年来,伴随着GPU和深度学习的快速发展,弥补了传统神经网络的不足。深度学习的本质是通过多层非线性变换,从大规模数据集中自动学习特征。深层的结构使其具有极强的表jvzquC41yy}/e|zuv0kew7hp1l}d1rshq171:;434;>/j}r

9.质谱技术上样量新闻仪器信息网质谱技术上样量专题为您提供2025年最新质谱技术上样量价格报价、厂家品牌的相关信息, 包括质谱技术上样量参数、型号等,不管是国产,还是进口品牌的质谱技术上样量您都可以在这里找到。 除此之外,仪器信息网还免费为您整合质谱技术上样量相关的耗材配件、试剂标物,还有质谱技术上样量相关的最新资讯、资料,以jvzquC41yy}/kwxvtwsfp}3eqo4dp8jwvo05A::;1tfy|3jvor

10.面向资源受限物联网设备的联邦学习研究综述学习分布式数据集,同时通过不暴露数据来保护隐私是一个普遍的目标。1982年,开发了一种用于加密数据[1]的加密机制。[2] -[6]的作品是在维护隐私的同时从本地数据中发现知识的早期例子。为此,FL的引入通过只在设备上存储客户端数据来维护隐私,通过在客户端设备上执行计算来生成预测模型,消除了对单个服务器的依赖,jvzquC41dnuh0wtyeqjft7sgv1t0;m;58cgef95c68>f: