摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力,因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中,我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性,以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集,以引起对物体特征(观点,比例,颜色)的变化或实际图像上使用的图像转换技术(对抗性变化,常见的损坏),以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di!使用模型来产生背景变化。但是,这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制,从而使它们不适合任务。另一方面,我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化,同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标,我们利用文本对图像,图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集(Imagenet,Coco),将多样的和相同的背景纳入图像中,或在背景中引入颜色,纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验,并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。
教授sasikumar.b@gmail.com和naveenmeti9353@gmail.com摘要:图像识别,增强现实,自动驾驶和监视的申请,这对这项计算机视觉至关重要。在这个项目中,使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积(CNN)模型使用神经网络,在图片或视频供稿中使用Yolo(仅查看一次)或SSD(单拍的多伯克斯检测器)来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库,使用thepython编程语言开发,训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序,使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外,该项目还研究了如何加速推理,以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量,例如F1得分,回忆和精度。结果表明,在各种情况下,模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉,并提供了一份有用的手册,用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性,鼓励在包括图像处理,自主系统和监视的领域创新。关键字:Yolo
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3月23日,由Qiyuan Green Power,Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.,Ltd。,Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车,并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.,Ltd.,Ltd.,Ltd。目前,它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试,“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨,从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
对物体安全系统技术手段的运行进行检查和验收,以及对为物体配备技术安全手段进行设计和安装工作的组织的员工进行检查和验收。 2018 年 1 月 1 日推出 © FKU“俄罗斯卫队国家研究中心“保护”,2017 年 未经 FKU“国家研究中心“保护”许可,不得将本文件全部或部分复制、复印和作为官方出版物分发俄罗斯卫队
a 海南医学院基础医学与生命科学学院海南省干细胞研究院、海南省热带转化医学教育部重点实验室、海南省热带环境脑科学研究与转化重点实验室,海口 571199 b 香港理工大学工程学院生物医学工程系,香港,中国 c 海南医学院第二附属医院整形外科,海口 570100,中国 d 中科综合医疗转化中心研究院(海南)有限公司,海口 571199,中国 e 淄博市中医院药理科,淄博 255300,中国 f 济宁医学院临床医学院,济宁 272002,中国 g 海南省生物智能材料与生物医疗器械工程研究中心、海南省功能材料与分子影像重点实验室、海南省医学科学院急救与创伤学院海南医学院,海口 571199 h 海南医学院急救与创伤教育部重点实验室,海口市创伤重点实验室,海南省创伤与灾难救援重点实验室,海南医学院第一附属医院,海口 571199 i 海南医学院第二临床学院,海口 571199