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在图像识别领域的应用现状，分析了其面临的主要技术挑战和解决方案。通过对比传统方法和深度学习模型的优势，揭示了深度学习如何推动图像识别技术的发展，并展望了未来的研究方向。
ECCV 2024：像ChatGPT一样，聊聊天就能实现三维场景编辑
【10月更文挑战第26天】CE3D是一种基于大型语言模型的新型三维场景编辑方法，通过简单的文本提示实现对三维场景的灵活编辑。它结合了大型语言模型和视觉专家模型，具备灵活性、可扩展性和易用性，能够理解用户意图并实现逼真的编辑效果。实验结果表明，CE3D在多种编辑任务中表现出色，但仍有提升空间。
游戏制作软件的主要种类及其功能
游戏制作软件可以分为多种类型，主要包括三维建模软件、动画软件、图像处理软件、游戏引擎等。每种软件在游戏制作过程中都有其特定的作用和优势。
什么是图像噪声？是如何产生的？图像去噪技术都有哪些？
图像噪声是在图像采集、传输和处理过程中产生的像素值异常现象，主要由光子计数统计、电子偏移和放大器噪声等因素引起。噪声影响图像质量，降低信噪比，使特征难以识别。图像去噪技术包括传统方法（如空间域滤波、频域滤波、图像压缩和超糅合）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络、残差网络和生成对抗网络），旨在有效去除噪声，提高图像质量。
单目三维检测实时泛化，纯视觉自动驾驶鲁棒感知方法入选ECCV 2024
【10月更文挑战第25天】单目三维物体检测在自动驾驶领域具有重要应用价值，但训练数据和测试数据的分布差异会影响模型性能。为此，研究人员提出了一种名为“单目测试时适应”（MonoTTA）的方法，通过可靠性驱动的适应和噪声防护适应两个策略，有效处理测试时的数据分布变化，提高模型在未知数据上的泛化能力。实验结果表明，MonoTTA方法在KITTI和nuScenes数据集上显著提升了性能。