【论文阅读心得】图像识别中一个常用词的中英文释义——artifact

本文涉及的产品
图像搜索,7款服务类型 1个月
简介: 作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ artifact 非自然信号,人工制品 In video systems, something unnatural or unintended observed in the reproduction of an image by the system. 在视频系统中,图象重显时观察到的反常的或非有意安排的某些东西。

作者:gnuhpc
出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/

artifact
非自然信号,人工制品
In video systems, something unnatural or unintended observed in the reproduction of an image by the system.
在视频系统中,图象重显时观察到的反常的或非有意安排的某些东西。

作者:gnuhpc
出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/


               作者:gnuhpc
               出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
               除非另有声明,本网站采用知识共享“署名 2.5 中国大陆”许可协议授权。


分享到:

目录
相关文章
|
5月前
|
编解码 边缘计算 自然语言处理
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
五月发布的计算机视觉领域重要论文涵盖了扩散模型、视觉语言模型、图像生成与编辑及目标检测。亮点包括:1) Dual3D提出双模式推理策略,实现高效文本到3D图像生成;2) CAT3D利用多视图扩散模型创建3D场景,仅需少量图像;3) Hunyuan-DiT是多分辨率的中文理解扩散Transformer,可用于多模态对话和图像生成;4) 通过潜在扩散模型从EEG数据重建自然主义音乐,展示复杂音频重建潜力。此外,还有关于视觉语言模型和图像编辑的创新工作,如BlobGEN用于合成具有控制性的图像。
176 3
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
157 0
NFNETS论文解读:不使用BN的高性能大规模图像识别
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
一周AI论文 | FB发布商业化图像识别系统,多任务学习还能这样用
一周AI论文 | FB发布商业化图像识别系统,多任务学习还能这样用
181 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
深度学习在图像识别中的应用与发展
本文将深入探讨深度学习技术在图像识别领域的应用,通过案例分析展示其最新进展。我们将从基本原理出发,了解深度学习如何改变图像处理和识别的方式,并展望其未来可能的发展方向。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 安全
深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着科技的不断进步,深度学习技术已经成为解决许多复杂问题的利器,尤其在图像识别领域。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用及其所面临的挑战,并分析未来可能的发展方向。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法框架/工具
深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在图像识别中的应用
【10月更文挑战第7天】本文将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,以及它如何在图像识别领域中大放异彩。我们将从CNN的核心组件出发,逐步解析其工作原理,并通过一个实际的代码示例,展示如何利用Python和深度学习框架实现一个简单的图像分类模型。文章旨在为初学者提供一个清晰的入门路径,同时为有经验的开发者提供一些深入理解的视角。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
探讨深度学习在图像识别中的应用及优化策略
【10月更文挑战第5天】探讨深度学习在图像识别中的应用及优化策略
30 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索深度学习在图像识别领域的最新进展
【10月更文挑战第10天】探索深度学习在图像识别领域的最新进展
57 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第7天】 本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,并讨论了其面临的主要挑战。通过分析具体案例和技术实现细节,文章揭示了深度学习在提高图像识别准确率和效率方面的潜力,同时指出了数据需求、计算资源和模型解释性等问题。最终,文章提出了一些可能的解决思路和未来研究方向。
20 0
|
12天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据处理
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第5天】 本文旨在探讨深度学习技术在图像识别领域的应用及其所面临的挑战。随着深度学习技术的飞速发展,其在图像识别中的应用日益广泛,不仅推动了相关技术的革新,也带来了新的挑战。本文首先介绍了深度学习的基本原理和常见模型,然后详细探讨了卷积神经网络(CNN)在图像识别中的具体应用,包括图像分类、目标检测等任务。接着,分析了当前深度学习在图像识别中面临的主要挑战,如数据标注问题、模型泛化能力、计算资源需求等。最后,提出了一些应对这些挑战的可能方向和策略。通过综合分析,本文希望为深度学习在图像识别领域的进一步研究和应用提供参考和启示。