...果设置为True，匹配条件就会更加严格，只有到A中的第i个特征点与B中的第j个特征点距离最近，并且B中的第j个特征点到A中的第i个特征点也是最近时才会返回最佳匹配，即这两个特征点要互相匹配才行. 两个重要的方法是BFMatcher...
尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform， 简称SIFT)是图像局部特征提取的现代方法——基于区域/图像块的分析。在上篇笔记里我们使用的图像之间对应点的匹配方法，不适用于不同尺度的图像。有许多应用场景需要对不...
...轨迹。对于衣物候选区域和运动轨迹我们分别利用用图像特征网络（IFN）和视频特征网络（VFN）进行特征学习。考虑到服装的运动轨迹，衣物较精确检索问题被定义为不对称（多对单）匹配问题，我们提出可变化的深度树形结（...
...配呢？我们的思路是在短文本外引入部分O2O业务场景相关特征，融入到设计的深度学习来做语义匹配的框架中，通过点击/下单数据来指引语义匹配模型的优化方向，最终把训练出的点击相关性模型应用到搜索相关业务中。下图...
...者正则手段避免过拟合更好的优化模型使用监督学习01、特征匹配生成器试图生成较好的图像来欺骗鉴别器。 当两个网络不断对抗时，较佳图像会不断变化。 然而，优化可能变得过于贪婪，并使其成为永无止境的猫捉老鼠...
...Dumoulin ；Francesco Visin； Adit Deshpande ……重要的 CNN 概念1. 特征 （图案，神经元的激活，特征探测）当一个特定的图案（特征）被呈现在输入区（接受域）中时，一个隐藏的神经元就被会被激活。神经元识别的团可以被进行可视...
Feature Matching + Homography to find Objects 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象. 之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找...
...似地，SURF也至少需要256个字节（对于64-dim），为数千个特征创建这样的向量需要大量的内存，这对于资源约束应用程序尤其是嵌入式系统是不可行的，内存越大，匹配所需的时间越长. 实际匹配可能不需要所有这些尺寸，可以使...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
魏宪会
魏明
