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基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上）

基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上） 今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。...导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...第一篇内容摘要：本篇会介绍前言，包括课题研究的背景和意义、相关技术在国内外的发展现状及应用、图像边缘检测技术的主要应用、FPGA技术在国内外的发展现状及应用、系统设计的主要内容及方案、系统的设计流程。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...图2-10 工程RTL级视图中的coms_capture_rgb565模块 本篇到此结束，下一篇带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中），介绍FPGA实现图像的边缘检测模块及FPGA驱动VGA接口实现图像边缘信息的实时显示模块相关内容

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    基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上）

    大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。 今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。...导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...第一篇内容摘要：本篇会介绍前言，包括课题研究的背景和意义、相关技术在国内外的发展现状及应用、图像边缘检测技术的主要应用、FPGA技术在国内外的发展现状及应用、系统设计的主要内容及方案、系统的设计流程。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...本篇到此结束，下一篇带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中），介绍FPGA实现图像的边缘检测模块及FPGA驱动VGA接口实现图像边缘信息的实时显示模块相关内容。

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    Clarifai的AI可检测图像和视频中的不合规内容

    在互联网上过滤色情，毒品，血腥和其他令人反感的内容并不容易。Facebook目前在全球拥有7500名内容版主，而2017年5月为4500名。...它今天宣布了一种端到端的审核解决方案，该解决方案利用计算机视觉来解析用户生成的照片和视频的内容，并且当它检测到令人反感或令人反感的内容时，适当地标记它们。它于本周推出公开测试版。...客户首先将他们的图像发送给Clarifai，以帮助可视化系统如何分析他们的数据。对于分析的每条内容，生成指示匹配可能性的概率分数。 将AI应用于内容审核并不是一个新想法。...微软的Azure拥有内容管理器，这是一种自动审核服务，融合了AI和人工审核功能，可以检测可能令人反感的图片，文字和视频。...除了审核解决方案外，Clarifai还宣布了一项增强型通用模型，并公开了其适度，名人，人脸检测，纹理和模式，通用嵌入和Faceb嵌入系统。它表示，它们可以提供高达99％的图像和视频识别准确度。

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    基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（附主要代码）

    基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上） 基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中） 导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...本篇阐述了基于FPGA设计一个能够实时采集、实时处理并实时显示的数字图像处理系统的设计思想和流程，分析了摄像头接口的时序；阐述了图像信息的捕获原理；详细介绍了图像边缘检测部分各模块的功能；重点介绍了具有去噪功能的中值滤波模块的设计...第三篇内容摘要：本篇会介绍系统验证、结论以及各个模块主要代码，包括图像实时采集模块的主要代码，图像实时捕获模块的主要代码，中值滤波模块的主要代码，边缘检测模块的主要代码，图像缓存模块的主要代码，图像实时显示模块的主要代码等相关内容...表5-1 FPGA开发板的主要参数 下板结果表明我所设计的数字图像边缘检测系统的功能已经实现，能够实时采集图像、实时处理并实时显示，这里截取的是图片，现实场景显示可以根据摄像头的移动实时显示。...同时，我研究了相关的边缘检测算法，为了数据处理结果更加准确，我还根据系统需要进行了图像数据的预处理操作：先将彩色图像转换成为灰度文件；接着采用中值滤波技术对采集到的图像数据进行了有效去噪。

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    自监督目标检测：不用在ImageNet上训练的目标检测（附论文下载）

    计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示...他们通过执行实例级分类任务，在未标记的ImageNet数据集上训练CNN模型，从而最大限度地提高同一图像的不同转换视图之间的一致性，并可选择地最小化不同图像视图之间的一致性。...目前基于contrastive的方法已经取得了很好的紧张，在分类任上已经接近监督学习的效果，同时在一些检测、分割的下游任务上甚至超越了监督学习作为pre-train的方法。...| 基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络，为幼儿园儿童的安全保驾护航...目标检测新方式 | class-agnostic检测器用于目标检测（附论文下载链接） 干货 | 利用手持摄像机图像通过卷积神经网络实时进行水稻检测（致敬袁老） CVPR 2021 | 不需要标注了？

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    图像自适应YOLO：恶劣天气下的目标检测（附源代码）

    一、前言 尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了可喜的结果，但从恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。...二、背景及相关目标检测回顾 基于CNN的方法已在目标检测中盛行。它们不仅在基准数据集上取得了可喜的性能，而且还被部署在自动驾驶等实际应用中。...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决...（附源代码） Double-Head:重新思考检测头，提升精度（附原论文下载） MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？...分类&检测都有较高性能（附源代码下载） 旋转角度目标检测的重要性！！！（附源论文下载）

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    图像自适应YOLO：模糊环境下的目标检测（附源代码）

    一、前言 尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了可喜的结果，但从恶劣天气条件下捕获的低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。...二、背景及相关目标检测回顾 基于CNN的方法已在目标检测中盛行。它们不仅在基准数据集上取得了可喜的性能，而且还被部署在自动驾驶等实际应用中。...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决...（附源代码） Double-Head:重新思考检测头，提升精度（附原论文下载） MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？...分类&检测都有较高性能（附源代码下载） 旋转角度目标检测的重要性！！！（附源论文下载）

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    独家 | 类脑计算在医疗图像上的应用（附PPT下载）

    本文长度为2517字，建议阅读4分钟 本文为你分享“类脑计算在医疗图像上的应用”的讲座精华。...［ 导读 ］本文整理自2017年7月3日，清华大学生物医学工程系教授宋森在清华-青岛数据科学研究院，联合清华大学医学院未来影像实验室共同举办的 “清华大学人工智能与未来医学影像高峰论坛”上，发表的”类脑计算在医疗图像上的应用...”演讲内容精华。...通过适合小数据的算法，把这些图像里面的价值放大。这是我们研究上很重要的一点。 第二个是需要有可解释的机器学习。如果只是一个黑箱子出来是不够的，中间不知是什么。...一些基础功能怎么去检测，这些深度学习可以帮你。同时你要有推理过程，基于概率等等。这样算是一个完整系统，跟人的思考方式是一样的。

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    基于U-Net检测卫星图像上的新增建筑

    本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。 卫星数据以Tiff图像文件格式储存。...基于U-Net检测卫星图像上的新增建筑 代码及运行教程 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 unet 即可获取。...使用数据增强对提高模型的泛化能力很有帮助，目前我们只使用了上面四种增强方法，在imgaug.py里还有其他数据增强的实现代码。...数据集划分 训练集：70% 验证集：20% 测试集：10% 网络训练 改进U-Net 使用U-Net检测新增建筑的整体流程如下： ? U-Net的整体架构如下： ?...总结 算法优势 预处理：解决图像拼接问题 八通道U-Net：直接输出房屋变化，可应对高层建筑倾斜问题 数据增强：增加模型泛化性，简单有效 加权损失函数：增强对新增建筑的检测能力 模型融合：取长补短，结果更全

    1.6K20

    “目标检测”+“视觉理解”实现对输入图像的理解及翻译（附源代码）

    该模型还展示了： 在开放词汇目标检测任务上的强大的零样本和少样本自适应性能； 在 VL 理解任务上的出色grounding能力 02 背景 最近，人们普遍关注构建通用视觉系统，也称为视觉基础模型，它可以同时解决各种视觉任务...特别感兴趣的是定位任务（例如，目标检测和分割）和VL理解任务（例如，VQA和图像字幕）之间的统一。...最好的例子是在CLIP中将图像分类重新表述为图像-文本匹配，这使模型能够直接从原始图像-文本数据中学习，并在开放词汇分类任务上实现强大的零样本结果。...YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载） CVPR小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测（附论文下载） Double-Head：检测头上再创新，提升精度（附原论文下载） 海康研究院出品...工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码） 工业检测

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    一种基于图像分割实现焊件缺陷检测的方法 | 附源码

    可以通过图像来检测焊接中的缺陷，并精确测量每个缺陷的严重性，这将有助于并避免上述危险情况的出现。使用卷积神经网络算法和U-Net架构可提高检测的效率，精度也能达到98.3％。 02....算法 我们将使用U-Net来解决这个问题，通过以下三个主要步骤来检测缺陷及其严重性： 图像分割 使用颜色显示严重性 使用图像矩测量严重性 训练模型 使用的U-Net架构 注意事项： 每个蓝色框对应一个多通道特征图...C7是卷积运算后的输出层 P1，P2，P3是最大池化操作的输出层 U1，U2，U3是上采样操作的输出层 A1，A2，A3是跳过连接。...我们使用10批次、100个epochs（在所有输入上运行模型的次数）。调整这些参数，模型性能可能会有很大的改善可能。...之后，算法将检测缺陷并通过颜色分级在视觉上标记缺陷的严重性，并根据缺陷的严重性为具有缺陷的像素分配权重。然后考虑加权像素，在此图像上计算图像力矩。

    1.2K20

    详述车道检测的艰难探索：从透视变换到深度图像分割(附代码)

    以下内容编译自他的文章： 在Udacity无人车纳米学位第一学期课程的五个项目中，有两个是关于车道检测的。 其中第一个项目介绍了一些基本的计算机视觉技术，如Canny边缘检测。...图7：一张被删除掉的模糊图像，但是车道检测模型在该图像上的实际效果很好。...此后，我根据以往项目做法创建了一个程序，在道路图像上使用了传统的CV检测模型，用拟合出的多项式，来重新绘制车道线。...新的车道检测模型 当我发现深度学习方法在这个模型上效果不错时，我决定创建一个能在没有进行透视变换的前提下检测车道线的模型。我沿用了这个原来的结构，还添加了一个裁剪层，切除了输入图像的上三分之一。...在这一点上，我想将一些不同相机拍摄的额外数据输入该模型，以解决相机的扭曲问题，所以我还使用了一些从Udacity其他项目中获得的视频数据集。

    2.6K70

    生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】

    目前主要的研究兴趣在基于GAN模型处理生物特征识别中的图像拼接问题。 ? 1.背景 ---- 图像翻译是指图像内容从一个域 ? 迁移到另一个域 ? ，可以看成是图像移除一个域的属性 ?...如图1，它采用条件生成对抗网络（CGAN）结构，和原始的生成对抗网络相比， CGAN在生成器的输入和判别器的输入中都加入了条件y。这个y可以是任何类型的数据(可以是类别标签，或者其他类型的数据等)。...在网络设计方面，生成器的结构采用当下比较流行的框架：包含2个stride-2 的卷积块, 几个residualblocks 和两个0.5-strided卷积完成上采样过程。...这样可以保证G中同样的输入图像，随着目标领域的不同生成不同的效果 3）此外，还需要保证图像翻译过程中图像内容要保存，只改变领域差异的那部分。...当然这离不开GAN算法自身的优越性，但GAN在训练上还需要大量的trick，且存在训练不稳定的弊端。

    1.3K30

    CT-ICH2020——CT图像上的颅内出血检测和分割

    今天将分享CT图像上的颅内出血检测和分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...CT 扫描使用 X 射线束生成一系列图像，根据组织对 X 射线的吸收量，以不同的强度捕获脑组织。...CT 图像由高级放射科医生检查，以确定是否发生出血，如果发生，则检测类型及其区域。然而，这个过程可能很漫长，并且受过专科培训的神经放射科医生可能并不总是可以进行评估。...图像预处理，对步骤1的原始图像进行（0，150）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。然后将数据分成训练集和验证集，对训练集做10倍数据增强处理。...3、搭建STUNet网络，网络结构如下所示，详细内容可以阅读论文《STU-Net: Scalable and Transferable Medical Image Segmentation Models

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    小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(上)

    作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言 撰文:川川 您将在本文中学习到如何在小程序中对一段文本进行检测是否含有违法违规的内容 遇到涉及敏感文本问题,以及接入内容安全的校验 具体有哪些应用场景...这或多或少都与用户发布灰色内容打擦边球或违反法律法规有关 虽然吸引用户很重要,但是能留住用户,反复使用更重要,一旦风口一过,想在把用户拉回来,那得费很大的精力 对于小程序而言,这一点在审核上是非常严格的...接入内容安全检测,规避输入一些违法违规低俗等内容,避免幸辛苦苦开发出来的应用 被恶意上传反动言论或上传一些违规内容(文字/图片/视频等),导致小程序或应用被下架,或遭永久禁封,或个人及公司被公安机关打电话...,约喝茶等,这样的话,就得不偿失了的 02 应用场景 用户个人资料违规文字检测(个人信息等,一些过于商业以及营销之类的词可以进行过滤或禁止输入) 用户自行发表的信息,评论,留言,内容检测等 03 解决办法...promise风格的 处理方式大同小异,大家可以去npm或github上阅读相关使用文档的 结语 本篇主要介绍到了当遇到敏感文本过滤及规避违规内容的处理问题 在小程序中有多种解决方案,其实推荐使用第三种小程序端请求云函数的方式的

    3.7K10

    three.js 制作逻辑转体游戏（上）

    玩法可以看上面的连接，下面附几张图。线案例请点击逻辑转体。...那么我们今天就来完成第一个难点，如何让几何体动态的绕非定轴转动。我们还是一步一步来。 1. 关卡数据以及其他变量的设置 对于一个闯关类型的游戏，设置好关卡数据和结构是十分必要的，能够让代码简介高效。...: [-1, -1, -1, -2]代表01格和08格，这样我们就可以将坐标映射到格子上。...，因为我们的小方格的之前的matrix就已经是matrixWorld了（因为在scene.children中）将他们添加到一个组，再旋转组肯定得不到我们想要的结构（因为新加的组默认还是在原点），所以呢这里我们来了一个乾坤大挪移...，找到位置向量trans就可以，然后将小方格重新赋予位置，这里将小方格直接添加到场景中。

    2.2K20

    零基础入门深度学习（十）：目标检测之YOLOv3算法实现上篇

    Darknet53网络的具体结构如 图16 所示，在ImageNet图像分类任务上取得了很好的成绩。...YOLO V3模型会在骨干网络的基础上，再添加检测相关的网络模块。 ?...图18：特征图P0与候选区域的关联 将与输入的第t张图片上小方块区域第1个预测框所需要的12个预测值对应，与输入的第t张图片上小方块区域第2个预测框所需要的12个预测值对应，与输入的第t张图片上小方块区域第...与输入的第t张图片上小方块区域第1个预测框的位置对应，与输入的第t张图片上小方块区域第1个预测框的objectness对应，与输入的第t张图片上小方块区域第1个预测框的类别对应。...06 总结 本讲中孙老师主要为大家讲解了YOLOv3算法中产生候选区域和卷积神经网络提取特征的部分，下一讲中将为大家介绍了YOLOv3算法中建立损失函数、多层级检测和预测输出的相关内容。

    1.3K10

    新技术：高效的自监督视觉预训练，局部遮挡再也不用担心！

    LoMaR在预训练高分辨率图像上的计算效率尤其高，例如，它比MAE快3.1倍，在预训练448×448图像上的分类精度提高0.2%。...位置编码被添加到每个补丁中以指示它们的空间位置。MAE首先将剩余的补丁编码到潜在表示空间中，然后将潜在表示与掩码补丁的占位符一起输入解码器，解码器执行重建。...扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer...（附源代码） 工业检测：基于密集尺度特征融合&像素级不平衡学习框架（论文下载） Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测（附论文下载） 计算机视觉研究院：AI部署以及工业落地学习之路（文章较长，建议收藏...） 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）

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