• 主要技术:图像分类,目标检测(识别)、分割、目标追踪、边缘检测、姿势评估、深度学习、超分辨率重建、序列学习、特征检测与匹配、视频标定、图片生成(文本生成图片)、视觉关注性和显著性、人脸识别、3D重建、...
    应用领域:视频监控、人脸识别、机器视觉、医学图像分析、自动驾驶、机器人、AR、VR。
    主要技术:图像分类,目标检测(识别)、分割、目标追踪、边缘检测、姿势评估、深度学习、超分辨率重建、序列学习、特征检测与匹配、视频标定、图片生成(文本生成图片)、视觉关注性和显著性、人脸识别、3D重建、图像压缩。
    
    1.分类:
    主要解决问题:我(图片)是谁? 主要用的是CNN。
    
    2.目标检测:
    主要解决问题:我(目标)在哪?基本步骤是区域生成,特征提取,分类,位置精修。
    
    3.图像分割:
    主要解决的问题是:我(像素)属于谁(实体)。主流方法是FCN。
    
    4.目标跟踪:
    主要解决的问题是:尽快跟上步伐,找到我(目标)。主要方法是相关滤波。
    
    5.边缘检测:
    主要解决的问题是:如何检测到目标的边缘。
    
    6.人体姿态识别:
    主要解决的问题是:通过我的姿势知道我在干什么。
    
    7.超分辨率重建:
    主要解决的问题是:如何从岛国画质变成美帝大片。
    
    8.序列学习:
    主要解决的问题是:让你(计算机)意淫(预测)下一帧视频画面是什么。
    
    9.特征检测与匹配:
    主要解决的问题是:检测图像的特征,判断相似度。
    
    10.图像描述:
    主要解决的问题是:(计算机)看图说话(描述),让计算机说出图像中有什么东西,在干什么。
    
    11.图片生成
    主要解决的问题是:如何根据给的信息生成对应的图片。
    
    12.3D重建
    主要解决的问题是:你能通过我给你的图片生成对应的高质量3D点云吗。
    
    如何以较少的比特有损或者无损的表示原来的图像
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