主要内容

识别、目标检测和语义分割

识别、分类、语义图像分割、目标检测使用的特性,和深度学习对象检测使用cnn, YOLO,意思和SSD

计算机视觉工具箱™支持图像分类的几种方法,对象检测金宝app、语义分割和识别,包括:

  • 深度学习和卷积神经网络(cnn)

  • 包的功能

  • 模板匹配

  • Blob分析

  • Viola-Jones算法

CNN是一个受欢迎的深度学习架构,自动学习有用的功能直接从图像数据表示。包的特征编码图像特征适合紧凑表示图像分类、图像检索。模板匹配使用一个小图像,或模板,找到匹配的地区更大的图像。Blob分析使用分割和Blob属性来识别感兴趣的对象。Viola-Jones算法使用Haar-like特性和级联分类器的识别对象,包括脸,鼻子和眼睛。你可以训练分类器识别其他对象。

Kategorien

  • 语义分割
    语义图像分割
  • 对象检测
    进行分类、目标检测、转让学习使用卷积神经网络(cnn或回旋网),创建自定义的探测器
  • 文本检测和识别
    检测和识别文本使用图像特征检测和描述,深度学习和OCR
  • 图像的类别分类
    创建包的视觉对图像分类和基于内容的图像检索(CBIR)系统
  • 视频分类
    使用深度学习执行活动视频分类和识别
  • 自动视觉检测
    自动化质量保证任务使用异常检测和分类技术