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全部 人工智能學(xué)科動(dòng)態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

    • 如何理解目標(biāo)檢測(cè)中的IOU函數(shù)?

      ?如何理解目標(biāo)檢測(cè)中的IOU函數(shù)? 在目標(biāo)檢測(cè)的評(píng)價(jià)體系中，有一個(gè)參數(shù)叫做 IoU ，簡(jiǎn)單來(lái)講就是模型產(chǎn)生的目標(biāo)窗口和原來(lái)標(biāo)記窗口的交疊率。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |如何理解目標(biāo)檢測(cè)中的IOU函數(shù)

    • 什么是NMS？

      NMS即Non-maximum suppression，非極大值抑制。NMS是一種Post-Procession(后處理)方式，跟算法無(wú)關(guān)的方式。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |什么是NMS

    • 如何理解HOG特征？

      HOG的主要思想是：在一副圖像中，局部目標(biāo)的表象和形狀（appearance and shape）能夠被梯度或邊緣的方向密度分布（即梯度的統(tǒng)計(jì)信息，而梯度主要位于邊緣的地方）很好地描述。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |如何理解HOG特征

    • SIFT/SUR的特征提取方法是如何保持尺度不變性的？

      尺度空間極值檢測(cè)：搜索所有尺度上的圖像位置。通過(guò)高斯差分函數(shù)來(lái)識(shí)別潛在的對(duì)于尺度和旋轉(zhuǎn)不變的關(guān)鍵點(diǎn)。 關(guān)鍵點(diǎn)定位：在每個(gè)候選的位置上，通過(guò)一個(gè)擬合精細(xì)的模型來(lái)確定位置和尺度。關(guān)鍵點(diǎn)的選擇依據(jù)于它們的穩(wěn)定程度。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |SIFT/SUR的特征提取方法

    • 圖像的角點(diǎn)是什么？

      角點(diǎn)是圖像很重要的特征，某方面屬性特別突出的點(diǎn)，是在某些屬性上強(qiáng)度最大或者最小的孤立點(diǎn)、線段的終點(diǎn)等。對(duì)圖像圖形的理解和分析有很重要的作用。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |圖像的角點(diǎn)是什么

    • 如果報(bào)名了人工智能課程還能學(xué)爬蟲(chóng)和Python web嗎？

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      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2020-09-16 |黑馬程序員 |如果報(bào)名了人工智能課程還能學(xué)爬蟲(chóng)和Python web嗎
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