导读:近期更新了《deep_learning》的相关内容,包括《图像去雾该选暗通道先验还是深度学习去雾方法》、《视频异常检测如何借助AI识别生产线缺陷与监控异常行为?》。如果 deep_learning 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
图像去雾该选暗通道先验还是深度学习去雾方法 雾天拍摄的图像往往对比度低、色彩失真,给后续识别与分割带来麻烦。早期何恺明提出的暗通道先验利用无雾图局部最低亮度近似为零的统计规律,通过估计透射率和大气光还原清晰画面,在均匀薄雾下效果稳定且无需训练。近几年基于卷积网络或生成对抗网络的去雾模型直接从有雾图映... 栏目:图像处理 时间:08-14 image_dehazing dark_channel_prior deep_learning
视频异常检测如何借助AI识别生产线缺陷与监控异常行为? 一条运转中的产线,摄像头拍到零件表面多了一道划痕,传统人工巡检根本来不及发现。视频异常检测正是用深度学习模型对连续帧建模,把偏离正常模式的事件标记为异常。它不依赖大量缺陷样本,而是通过自编码器或时序网络学习正常态分布,再用重构误差判定偏离程度。在监控场景中,这种... 栏目:AI社区 时间:08-13 video_anomaly_detection computer_vision deep_learning