”高性能计算 cuda C 立体匹配 均值滤波“ 的搜索结果
CUDA基于C/C++语言，但添加了GPU的并行计算能力。CUDA包括一个并行硬件体系架构和编程模型，允许开发人员使用标准语言编写程序，并使用专门的编译器和工具将程序映射到GPU架构上。 CUDA平台通常由三部分组成：CUDA...
双目立体匹配可划分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。 匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价...
2339用于立体声的Patrick Kn ö[email protected]克里斯蒂安·莱因...我们的模型允许在统一的方法中利用卷积神经网络（CNN）和条件随机场（CRF）的优势CNN计算匹配和独特颜色边缘的表达特征，这
基于此，相机匹配搜索范围从平面缩小至一条直线， 从而可以提高匹配的效率。如图3.5所示，双目极线校正可以将左右相机像平面映射到同一平面。使得左右相机 光轴平行，当寻找左图像上的点在右图像中对应点时，只需在...
均值滤波，在卷积形式的均值滤波中，需要把输入图对应模板内所有点像素点相加求平均，代替 原像素点。窗口越大，滤波效果越好，但是图像也变得更加模糊，所以需要根据实际情况设置矩形窗口的大小。 高斯滤波是一种...
我国的机器人市场需求世界领先，在医疗、餐饮、交通等领域都有广泛的应用。工业互联网、5G通信技术的普及以及硬件设备的发展使云端算力和运算设备成本都大幅降低，基于机器视觉的应用开始走入家庭和日常生活中[1]。...
将融合特征输入到六层全连接神经网络中，预测源点云相对目标点云的位姿变化。算法替换为全连接神经网络，加快网络训练速度，提升网络。忽视了点与点之间的联系，降低了网络的特征提取能力。鲁棒性，PCRNet 结构如图 ...
GPU在这十多年的演变过程中，我们看到GPU从最初帮助CPU分担几何吞吐量，到Shader（着色器）单元初具规模，然后出现Shader单元可编程性，到今天GPU通用计算领域蓬勃发展这一清晰轨迹。本报告首先根据搜集到的资料记录...
目标检测的研究可以追溯到20世纪90年代[18]，2014年R-CNN[1]的提出标志着目标检测从传统手工特征时代进入到深度学习时代。2014年之前可以称为传统目标检测时代，其最具代表性的方法有VJ检测器[19]、HOG检测器[20]、...
针对助老陪护应用场景，为了使智能机器人更好地实现交互，本文选择了语音、手势和场景对象进行融合识别。针对助老陪护的现实特点，为了达到更自然的交互效果，本文识别了老年人日常生活陪护和心理陪护游戏中的四种...
目前在机器视觉、智能算法、数据分析等多项应用场景中，深度学习取得了一系列振奋人心的成果，而卷积神经网络是其中一项尤为关键的技术[27]。卷积神经网络在特征获取和分类判别上具有较好的应用效果。...
采用的方法为 SAMPLE_LOCAL_PLANE，该方法中又有两个函数分别用于按照设置的半。是，本文旨在识别图像中的渗水，VOXEL_GRID_DILATION 主要作用是填充空洞并且。(Upsampling)是一种表面重建的方法，通过按设定参数对...
车载激光雷达的出现为上述问题...可以预见的是，随着 未来计算资源的进一步丰富以及网络结构的不断优化，深度神经网络会拥有比现在更 为广阔的发展空间，基于深度学习的目标检测技术也将在自动驾驶系统中占据举足轻。
在初始超像素生成阶段，经过多次迭代后超像素的个数会比初始设定的K值 略多一点。设置过小的 K虽然像素聚类速度快，但容易出现图像过分割，不能把背景和舰船目标准确划分到不同的超像素，得到的超像素精度较低；...
matlab大全链接：入口1或者入口2 这里仅对matlab存在的工具做一个简单梳理，方便日后使用。 Matlab版本：R2020b 应用如下： 一、数学、统计和优化 ...1.曲线拟合工具箱 ...使用回归，插值和平滑使曲线和曲面适合数据 ...
机器视觉在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 人工智能（Artificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，其意在了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。...
转自... 网上学习opencv的资源有很多，例子也不少，然而很多人却不知道，我们下载好的opencv自带了许多简单易学的demo，对于新手来说特别适用。此篇针对opencv4.1.1版本，在原文基础上有补充。 ...
这些高精度模型通常包含一百层，所以他们需要复杂计算，并不适合一些真实场景。本文提出了一个轻型表情识别模型可以在自然条件下处理延迟问题。本文的三个主要贡献如下： （1）LER模型包含一个紧密连接的卷积层和...
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：人工智能与算法学习https://arxiv.org/pdf/1901.06032.pd...
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