Компьютерное зрение
Превратить пиксели в объекты, сцены и трёхмерную структуру
OVERVIEW
- Все статьи
- 6
- Начальный
- 2
- Средний
- 3
- Экспертный
- 1
To a computer an image is just a grid of numbers; the hard part of vision has never been storing it but understanding it. This domain begins with the locality and weight sharing of convolution and connects classification, detection, segmentation, generation and 3D reconstruction, explaining what bottleneck each landmark architecture actually broke.
Вопросы, на которые отвечает эта область
- Q1
What does a convolution kernel actually learn?
- Q2
How do classification, detection and segmentation differ?
- Q3
How does a machine recover 3D from 2D images?
Статьи этой области
- 01Цифровое представление изображенияНачальныйДля машины фотография — лишь набор наложенных сеток чисел
- 02Операции свёрткиНачальныйМаленький шаблон, скользящий по изображению, находит края, текстуры и формы
- 03Классификация изображенийСреднийНе говорите «у кошек есть усы» — покажите достаточно кошек, и он поймёт сам
- 04Обнаружение объектовСреднийОт «что на изображении» к «что, где и сколько»
- 05Семантическая сегментацияСреднийРаскрасить каждый пиксель: не рамка вокруг объекта, а раскраска
- 06Самообучаемое зрение и контрастивное мультимодальное обучениеЭкспертныйБез разметки: учиться видеть, определяя, какие изображения совпадают