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  1. (图像识别与自动化)论文

  2. (图像识别与自动化)论文。。。。。。。。。。好东西呀。免费下。大家快来呀

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-19
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：srwbs

  1. drost2010CVPR中文翻译版.pdf

  2. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28250697

  1. 人工智能论文.pdf

  2. 目前，机器视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中， 产品质量检测和工艺环节中的质量控制往往是不可缺少的，机器视觉系统一般采用CCD 摄像机采集待测物图像， 再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数掘进行分析处理， 根据处理分析的结果实现模式识别、尺寸或坐标计算、缺陷分析等多种功能

  3. 所属分类：机器学习

  1. SUPER A Novel Lane Detection System论文解读个人理解.docx

  2. 准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特征。基于特性的方法使用了通用框架，将车道检测方法分解为几个模块:图像预处理、特征提取、模型拟合、图像与世界的对应和时间集成。文章从场景理解出发，解决基于CNNs的面向任务的车道识别问题。文章提出的方法具有三个优点：1）在复杂场景中的适应性：与直接检测车道对象相比，整体街道场景具有更稳定的布局，对光线、遮挡和天气等不利因素的鲁棒性更强。2）感知的可靠性和可重用性：文章提出了一种模仿人类感知能力的分层分割结

  3. 所属分类：深度学习

  1. 最新《自然场景中文本检测与识别》综述论文

  2. 对自然图像中的文本进行检测和识别是计算机视觉领域的两个主要问题，在体育视频分析、自动驾驶、工业自动化等领域都有广泛的应用。他们面临着共同的具有挑战性的问题，即文本如何表示和受几种环境条件的影响的因素。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：syp_net

  1. PV_Pipeline:为“ DeepSolar for Germany”开发的PyTorch模型和管道。 供参考，该文件可以在https上找到-源码

  2. 更新： 我们已在NeurIPS 2020的“应对气候变化与AI”研讨会上发布了后续论文“丰富的自动化PV注册表：将图像识别与3D建筑数据相结合”。请查看，其中也包括有关以下内容的说明：如何访问本研究中产生的所有数据和模型！ 关于： “ DeepSolar for Germany”的回购 管道将处理来自德国人口最多的州北威州的超过1.33亿张航拍图像，以定位光伏系统 基于Google Maps的模型（PyTorch）在空间分辨率为5 cm /像素的图像上的精度和召回率分别为92％和98％ 基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：weixin_42157556