【论文阅读心得】图像识别中一个常用词的中英文释义——artifact

本文涉及的产品
图像搜索,7款服务类型 1个月
简介: 作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ artifact 非自然信号,人工制品 In video systems, something unnatural or unintended observed in the reproduction of an image by the system. 在视频系统中,图象重显时观察到的反常的或非有意安排的某些东西。

作者:gnuhpc
出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/

artifact
非自然信号,人工制品
In video systems, something unnatural or unintended observed in the reproduction of an image by the system.
在视频系统中,图象重显时观察到的反常的或非有意安排的某些东西。

作者:gnuhpc
出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/


               作者:gnuhpc
               出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
               除非另有声明,本网站采用知识共享“署名 2.5 中国大陆”许可协议授权。


分享到:

目录
相关文章
|
7月前
|
编解码 边缘计算 自然语言处理
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
五月发布的计算机视觉领域重要论文涵盖了扩散模型、视觉语言模型、图像生成与编辑及目标检测。亮点包括:1) Dual3D提出双模式推理策略,实现高效文本到3D图像生成;2) CAT3D利用多视图扩散模型创建3D场景,仅需少量图像;3) Hunyuan-DiT是多分辨率的中文理解扩散Transformer,可用于多模态对话和图像生成;4) 通过潜在扩散模型从EEG数据重建自然主义音乐,展示复杂音频重建潜力。此外,还有关于视觉语言模型和图像编辑的创新工作,如BlobGEN用于合成具有控制性的图像。
253 3
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
176 0
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
一周AI论文 | FB发布商业化图像识别系统,多任务学习还能这样用
一周AI论文 | FB发布商业化图像识别系统,多任务学习还能这样用
187 0
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务中的最新进展和面临的主要挑战。通过分析不同的网络架构、训练技巧以及优化策略,文章旨在提供一个全面的概览,帮助研究人员和实践者更好地理解和应用这些技术。
52 9
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,重点分析了卷积神经网络(CNN)的工作原理及其在处理图像数据方面的优势。通过案例研究,展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时,文章也讨论了当前面临的主要挑战,包括数据不足、过拟合问题以及计算资源的需求,并提出了相应的解决策略。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习在图像识别中的应用
本文将探讨深度学习在图像识别领域的应用,包括卷积神经网络(CNN)的原理、架构以及在图像识别中的优势。通过实例分析,我们将展示如何构建和训练一个深度学习模型来处理图像识别任务,并讨论其在实际场景中的应用潜力。
32 15
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 边缘计算
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习在图像识别领域的应用,并分析了当前面临的主要挑战。通过具体案例和数据分析,展示了深度学习技术如何推动图像识别的边界,同时指出了数据质量、模型泛化能力及计算资源等方面的限制因素。文章旨在为研究人员和从业者提供一个关于深度学习在图像识别中应用现状与未来发展方向的全面视角。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
探索深度学习在图像识别中的突破与挑战##
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的最新进展,重点分析了卷积神经网络(CNN)作为核心技术的演变历程,从LeNet到AlexNet,再到VGG、ResNet等先进架构的创新点。不同于传统摘要形式,本文摘要旨在通过一系列关键里程碑事件,勾勒出深度学习推动图像识别技术飞跃的轨迹,同时指出当前面临的主要挑战,如模型泛化能力、计算资源依赖性及数据偏见问题,为读者提供一个宏观且具体的发展脉络概览。 ##
44 7
|
16天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 并行计算
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,分析了当前主流的卷积神经网络(CNN)架构,并讨论了在实际应用中遇到的挑战和可能的解决方案。通过对比研究,揭示了不同网络结构对识别准确率的影响,并提出了优化策略。此外,文章还探讨了深度学习模型在处理大规模数据集时的性能瓶颈,以及如何通过硬件加速和算法改进来提升效率。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第38天】本文将深入探讨深度学习如何在图像识别领域大放异彩,并揭示其背后的技术细节和面临的挑战。我们将通过实际案例,了解深度学习如何改变图像处理的方式,以及它在实际应用中遇到的困难和限制。