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27天前
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轻量级网络论文精度笔记(三):《Searching for MobileNetV3》
MobileNetV3是谷歌为移动设备优化的神经网络模型,通过神经架构搜索和新设计计算块提升效率和精度。它引入了h-swish激活函数和高效的分割解码器LR-ASPP,实现了移动端分类、检测和分割的最新SOTA成果。大模型在ImageNet分类上比MobileNetV2更准确,延迟降低20%;小模型准确度提升,延迟相当。
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27天前
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聊一聊计算机视觉中的高斯分布
高斯分布,又称正态分布,是概率统计中常见的分布形式。在计算机视觉领域,高斯分布被广泛应用于图像噪声建模、高斯滤波、特征表示、背景建模及高斯核密度估计等方面,是许多图像处理算法的核心。通过高斯分布,可以有效处理噪声、平滑图像、提取特征及建模背景,提升算法性能。
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27天前
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【小样本图像分割-2】UniverSeg: Universal Medical Image Segmentation
UniverSeg是一种用于医学图像分割的小样本学习方法,通过大量医学图像数据集的训练,实现了对未见过的解剖结构和任务的泛化能力。该方法引入了CrossBlock机制,以支持集和查询集之间的特征交互为核心,显著提升了分割精度。实验结果显示,UniverSeg在多种任务上优于现有方法,特别是在任务多样性和支持集多样性方面表现出色。未来,该方法有望扩展到3D模型和多标签分割,进一步提高医学图像处理的灵活性和效率。
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27天前
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【小样本图像分割-4】nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation
《nnU-Net: 自适应框架用于基于U-Net的医学图像分割》是一篇2018年的论文,发表在Nature上。该研究提出了一种自适应的医学图像分割框架nnU-Net,能够自动调整模型的超参数以适应不同的数据集。通过2D和3D U-Net及级联U-Net的组合,nnU-Net在10个医学分割数据集上取得了卓越的性能,无需手动调整。该方法强调数据增强、预处理和训练策略等技巧,为医学图像分割提供了一个强大的解决方案。
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27天前
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为 NVIDIA Jetson 和其他嵌入式系统选择合适的摄像头
本文详细介绍了为NVIDIA Jetson和其他嵌入式系统选择合适摄像头模块的关键因素,包括传感器类型(CCD和CMOS)、电子快门(全局快门和滚动快门)、彩色或单色传感器、动态范围、分辨率、帧率和接口等。文章还提供了光学器件的选择建议,并列出了NVIDIA摄像头模块合作伙伴,帮助用户完成从概念到生产的整个设计过程。
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27天前
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mmseg配置解析 align_corners=False
`align_corners=False` 是图像插值操作中的一个参数,影响输入和输出图像的角点对齐方式。`align_corners=True` 严格对齐角点,而 `align_corners=False` 均匀分布像素点,更适用于保持整体比例关系的任务,如语义分割。
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27天前
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mmseg配置解析 contract_dilation=True
`contract_dilation=True` 是 ResNetV1c 中的一种设置,用于解决多层膨胀卷积中的“栅格效应”。通过调整膨胀率,使卷积核在不同阶段更密集地覆盖输入特征图,避免信息丢失,提升特征提取质量,尤其在语义分割任务中效果显著。
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