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圖像技術(shù)

通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法為黑白老照片自動(dòng)上色，帶我們重新憶起那段老時(shí)光！

現(xiàn)在，隨著數(shù)據(jù)集的增加，由于我們處理的是高分辨率圖像，因此我們需要更多的計(jì)算能力。為此，我個(gè)人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...

2018-09-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0

圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)巨大進(jìn)展：SAGAN

近年來(lái)，生成圖像建模領(lǐng)域出現(xiàn)了不少成果，其中最前沿的是GAN，它能直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓(xùn)練是動(dòng)態(tài)的，而且對(duì)各方面的設(shè)...

2018-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 GAN 1.4萬(wàn) 0

視覺(jué)傳感器的工作原理

光電傳感器包含一個(gè)光傳感元件，而視覺(jué)傳感器具有從一整幅圖像捕獲光線的數(shù)以千計(jì)的。圖像的清晰和細(xì)膩程度通常用分辨率來(lái)衡量，以像素?cái)?shù)量表示。Banner 工...

2019-09-27 標(biāo)簽：圖像機(jī)器視覺(jué)視覺(jué)傳感器 1.4萬(wàn) 0

一種新穎的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原算法—RL-Restore

至此，RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略，還需要解決對(duì)“中間結(jié)果”進(jìn)行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到，由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...

2018-05-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 1.3萬(wàn) 0

世界坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系之間的關(guān)系

相機(jī)的成像過(guò)程涉及到四個(gè)坐標(biāo)系：世界坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系。這篇博客介紹相機(jī)的成像過(guò)程，以及四個(gè)坐標(biāo)系之間的裝換關(guān)系。

2023-07-03 標(biāo)簽：圖像像素相機(jī) 1.3萬(wàn) 0

一些用于圖像分割的主要技術(shù)及其背后的簡(jiǎn)單思路

仍以VGG為例，由于前面采樣部分過(guò)大，有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致后面進(jìn)行反向卷積操作得到的結(jié)果分辨率較低，會(huì)出現(xiàn)細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題。為此，F(xiàn)CN的解決方法是疊加第三、四、...

2018-10-31 標(biāo)簽：圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

到底誰(shuí)可以產(chǎn)生更好的圖像修復(fù)結(jié)果？什么是圖像修補(bǔ)？

在自動(dòng)識(shí)別方法中：排名第一的是深度學(xué)習(xí)方法-基于生成的圖像修復(fù)方法。但這不是一次壓倒性的勝利，因?yàn)檫@個(gè)算法從未達(dá)到我們研究中任何圖像的最佳分?jǐn)?shù)。 “城市...

2018-10-18 標(biāo)簽：圖像深度學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0

一種金字塔注意力網(wǎng)絡(luò)，用于處理圖像語(yǔ)義分割問(wèn)題

基于以上觀察，我們提出了特征金字塔注意力模塊 (FPA)，該模塊能夠融合來(lái)自 U 型網(wǎng)絡(luò) (如特征金字塔網(wǎng)絡(luò) FPN) 所提取的三種不同尺度的金字塔特征...

2018-06-05 標(biāo)簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 1.2萬(wàn) 0

以圖搜圖背后的技術(shù)，你了解嗎？

深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起之后，基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征開(kāi)始成為圖像檢索的主流。我們知道CNN網(wǎng)絡(luò)具有很多不同程度對(duì)圖像進(jìn)行抽象的layer，較低的層得到的是圖像的...

2019-05-14 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集 cnn 1.2萬(wàn) 0

機(jī)器視覺(jué)之智能軟件CKVisionBuilder --定位/對(duì)位

CKVisionBuilder的灰度匹配、形狀匹配或者輪廓匹配工具可以在即使搜索對(duì)象產(chǎn)生缺陷、位置變化、角度變化、對(duì)比度降低成大小變化等情況下，也可以穩(wěn)...

2018-12-26 標(biāo)簽：圖像機(jī)器視覺(jué) 1.2萬(wàn) 0

為何說(shuō)Bert是近年來(lái)NLP重大進(jìn)展的集大成者？

這么做有幾個(gè)好處，首先，如果手頭任務(wù) C 的訓(xùn)練集合數(shù)據(jù)量較少的話，現(xiàn)階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...

2018-11-21 標(biāo)簽：圖像神經(jīng)元 NLP 1.1萬(wàn) 0

“Image outpainting”能從一個(gè)圖像片段“推斷”出外延的部分補(bǔ)全成整個(gè)畫面

目前最先進(jìn)的圖像修復(fù)方法方法包括Satoshi Iizuka等人在SIGGRAPH 2017提出的基于GAN的方法[1]，以及NVIDIA的Guilin...

2018-07-31 標(biāo)簽：圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.1萬(wàn) 0

MNIST是一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集

為了探索這一點(diǎn)，我們可以把MNIST數(shù)據(jù)點(diǎn)看作是在一個(gè)784維立方體中固定的一點(diǎn)。立方體的每個(gè)維度都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的像素，根據(jù)像素強(qiáng)度，數(shù)據(jù)點(diǎn)的范圍在0到...

2018-05-07 標(biāo)簽：圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 0

GitHub星數(shù)最多的Top 10熱門項(xiàng)目

這個(gè)GitHub庫(kù)提供了他們的論文“DARTS: Differentiable Architecture Search”中的代碼。在這篇論文中，研究者提...

2018-07-29 標(biāo)簽：圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 0

基于DensePose的姿勢(shì)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，僅根據(jù)一張輸入圖像和目標(biāo)姿勢(shì)

DensePose 是 Facebook 研究員 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法國(guó) INRIA 的 R?za ...

2018-09-24 標(biāo)簽：圖像深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

視覺(jué)傳感器有哪些功能？

圖像采集：圖像采集主要是通過(guò)攝像頭采集圖像，如果是模擬信號(hào)，要把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并把數(shù)字圖像以一定格式表現(xiàn)出來(lái)。根據(jù)具體研究對(duì)象和應(yīng)用場(chǎng)合，選擇...

2019-09-27 標(biāo)簽：圖像機(jī)器視覺(jué)視覺(jué)傳感器 1.1萬(wàn) 0

在OPencv中采用的是Bouguet的極線校正的算法

校正后，極點(diǎn)在無(wú)窮遠(yuǎn)處，兩個(gè)相機(jī)的光軸平行。像點(diǎn)在左右圖像上的高度一致。這也就是極線校正的目標(biāo)。校正后做后續(xù)的立體匹配時(shí)，只需在同一行上搜索左右像平面的...

2018-06-29 標(biāo)簽：圖像矩陣 OPencv 1.1萬(wàn) 0

圖像其實(shí)是一種波，可以用波的算法處理圖像

前幾天讀到一篇文章，它提到圖像其實(shí)是一種波，可以用波的算法處理圖像。我頓時(shí)有一種醍醐灌頂?shù)母杏X(jué)，從沒(méi)想到這兩個(gè)領(lǐng)域是相關(guān)的，圖像還可以這樣玩！下面我就來(lái)...

2018-01-05 標(biāo)簽：濾波器圖像頻率 1.1萬(wàn) 0

蘋果a17芯片幾核 a17芯片和m1哪個(gè)強(qiáng)

蘋果a17芯片幾核蘋果a17芯片GPU提升至6核，A17芯片在保證運(yùn)算能力的同時(shí)，主頻提升至3.7GHz，跑分超過(guò)Mac芯片，圖形處理能力也達(dá)到了一個(gè)...

2023-09-26 標(biāo)簽：蘋果圖像 a17芯片 1.0萬(wàn) 0

如何使用語(yǔ)義分割概率圖作為語(yǔ)義先驗(yàn)來(lái)約束超分辨率的解空間

本文提出的空間特征調(diào)制層受到條件BN層的啟發(fā)，但是條件BN層以及其他的特征調(diào)制層（比如FiLM），往往忽略了網(wǎng)絡(luò)提取特征的空間信息，即對(duì)于同一個(gè)特征圖的...

2018-05-28 標(biāo)簽：圖像分辨率 1.0萬(wàn) 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購(gòu)組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問(wèn)題，減少了大量的封裝空間。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識(shí)，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識(shí)吧！
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開(kāi)關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流，同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的，在2009年10月1日天安門廣場(chǎng)舉行的國(guó)慶聯(lián)歡晚會(huì)上面世。這是新中國(guó)成立六十周年國(guó)慶晚會(huì)最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō)，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過(guò)光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個(gè)電子設(shè)計(jì)都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器接收到一個(gè)脈沖信號(hào)，它就驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的。可以通過(guò)控制脈沖個(gè)數(shù)來(lái)控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時(shí)可以通過(guò)控制脈沖頻率來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
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cD4046是通用的CMOS鎖相環(huán)集成電路，其特點(diǎn)是電源電壓范圍寬（為3V－18V），輸入阻抗高（約100MΩ），動(dòng)態(tài)功耗小，在中心頻率f0為10kHz下功耗僅為600μW，屬微功耗器件。本章主要介紹內(nèi)容有，CD4046的功能 cd4046鎖相環(huán)電路，CD4046無(wú)線發(fā)射，cd4046運(yùn)用，cd4046鎖相環(huán)電路圖。
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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場(chǎng)建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過(guò)模擬，賦予設(shè)計(jì)理念以生命。
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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員，到目前為止尚沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國(guó)家對(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡(jiǎn)稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個(gè)螺旋槳都是電機(jī)直連的簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過(guò)改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動(dòng)原理”中講述。
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802.11ac與11基站測(cè)試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對(duì)基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測(cè)量。n的區(qū)別，802.11n無(wú)線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，802.11n怎么安裝。
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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
ESP8266

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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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