Pengenalan kepada set data imej mendalam
Set data imej dalam ialah jenis data yang sangat penting dalam pembelajaran mendalam dan tugas penglihatan komputer. Ia mengandungi maklumat kedalaman untuk setiap piksel dan boleh digunakan untuk pelbagai aplikasi seperti pembinaan semula pemandangan, pengesanan objek dan anggaran pose. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa set data imej mendalam yang biasa digunakan, termasuk sumber, ciri dan aplikasinya.
1.NYU Depth V2
NYU Depth V2 set data mengandungi imej kedalaman dan imej RGB adegan dalaman, dengan sejumlah 1449 sampel adegan. Adegan ini termasuk pelbagai persekitaran dalaman seperti bilik tidur, ruang tamu dan dapur. Setiap adegan menyediakan maklumat parameter intrinsik dan ekstrinsik kamera, yang boleh digunakan untuk tugasan seperti anggaran pose kamera dan pembinaan semula pemandangan. Selain itu, set data juga menyediakan maklumat anotasi objek dalam tempat kejadian, yang boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan objek dan segmentasi semantik.
2.Kinect Fusion
Kinect Fusion dataset menyediakan imej RGB-D berbilang adegan dan model 3D yang sepadan, sesuai untuk tugas seperti pembinaan semula pemandangan, anggaran pose 3D dan pengesanan objek. Selain itu, set data juga menyokong format data daripada pelbagai penderia kedalaman, termasuk peranti seperti Microsoft Kinect, Asus Xtion Pro Live dan Primesense Carmine 1.08. Data ini menyediakan penyelidik dan pembangun sumber yang kaya untuk penyelidikan dan pembangunan dalam bidang seperti pembelajaran mendalam, penglihatan komputer dan robotik.
3.SUN RGB-D
SUN RGB-D mengandungi imej RGB-D dan maklumat anotasi pemandangan untuk pemandangan dalaman dan luaran. Set data mengandungi sejumlah 10,335 sampel adegan, yang mana 5,285 adalah adegan dalam dan 5,050 adalah adegan luar. Setiap adegan menyediakan maklumat parameter intrinsik dan ekstrinsik kamera, yang boleh digunakan untuk tugas seperti anggaran pose kamera dan pembinaan semula pemandangan. Selain itu, set data ini juga menyediakan pelbagai maklumat anotasi pemandangan, termasuk kategori objek, pembahagian semantik dan susun atur pemandangan, dsb., yang boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan objek, pembahagian semantik dan pemahaman adegan.
4.ScanNet
ScanNet mengandungi imej RGB-D dan maklumat anotasi pemandangan bagi pemandangan dalaman. Set data mengandungi sejumlah 1,513 sampel adegan, meliputi pelbagai persekitaran dalaman yang berbeza, termasuk pejabat, kedai, sekolah, dsb. Setiap adegan menyediakan maklumat parameter intrinsik dan ekstrinsik kamera, yang boleh digunakan untuk tugas seperti anggaran pose kamera dan pembinaan semula pemandangan. Selain itu, set data ini juga menyediakan pelbagai maklumat anotasi pemandangan, termasuk kategori objek, pembahagian semantik dan susun atur pemandangan, dsb., yang boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan objek, pembahagian semantik dan pemahaman adegan.
5.3DMatch
3DMatch mengandungi imej kedalaman dan data awan titik 3D daripada berbilang penderia RGB-D. Set data mengandungi sejumlah 1,525 sampel adegan, meliputi pelbagai persekitaran dalaman dan luaran yang berbeza. Setiap adegan menyediakan maklumat parameter intrinsik dan ekstrinsik kamera, yang boleh digunakan untuk tugas seperti anggaran pose kamera dan pembinaan semula pemandangan. Selain itu, set data ini juga menyediakan maklumat pendaftaran tempat kejadian yang kaya, termasuk pendaftaran awan titik dan pendaftaran imej, yang boleh digunakan untuk tugas seperti pembinaan semula 3D dan padanan pemandangan.
Ringkasnya, set data imej mendalam ialah jenis data yang sangat diperlukan dalam bidang pembelajaran mendalam dan penglihatan komputer. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas, seperti pembinaan semula pemandangan, pengesanan objek, anggaran pose dan segmentasi semantik. Set data yang diperkenalkan di atas adalah semua set data imej mendalam yang biasa digunakan. Sumbernya adalah sahih dan boleh dipercayai, dan ciri dan aplikasinya adalah berbeza boleh dipilih untuk latihan dan penilaian mengikut keperluan tugasan tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada set data imej mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.
