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计算机视觉
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2024-05-06
计算机视觉深度度量学习:简要概述
计算机视觉深度度量学习:简要概述 摘要 优化深度神经网络的抽象目标函数在创建输入数据的增强特征表示方面起着至关重要的作用。尽管基于交叉熵的损失公式已广泛用于各种有监督的深度学习应用,但当输入数据分布中存在较大的类内方差和低类间方差时,这些方法往往不太合适。深度度量学习旨在通过学习将这些数据样本映射到
2024-05-06
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计算机视觉
2024-04-17
相机辅助可重构智能表面:基于计算机视觉的快速波束选择
摘要及介绍 可重构智能表面(RISs)因其提高毫米波(mmWave)通信系统的覆盖范围、可靠性和能量效率的能力而受到越来越多的关注。然而,设计RIS波束形成通常需要较大的信道估计或波束训练开销,这降低了这些系统的效率。在本文中,我们建议将RIS表面配备视觉传感器(相机),获取周围环境的传感信息和用户
2024-04-17
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无线通信
2024-04-13
视觉辅助通信中的多用户匹配与资源分配
简介 视觉感知是获取无线信道空间特征、识别无线信道空间特征的有效途径。减少通信系统的开销。视觉辅助的一个关键问题是通信系统需要将无线电信号与相应的视觉信息进行匹配用户,即从所有环境中识别与目标无线电信号相对应的视觉用户对象。在本文中,我们提出了一种针对具有可变数量的环境的用户匹配方法对象。具体来说,
2024-04-13
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计算机视觉
无线通信
无线定位
2024-04-10
基于无线定位校正的位置视觉跟踪:CRAMER-RAO Bound viewPOINT
摘要 视觉跟踪在一些困难的场景中很脆弱,例如外观模糊和变化,遮挡可以在一定程度上容易降低大多数视觉跟踪器。在本文中,视觉跟踪具有无线定位能力,在保持鲁棒性的同时实现高精度。从根本上与之前的工作不同,本研究不涉及任何特定的无线定位算法。相反,我们使用无线定位Craḿer-Rao界(CRB)导出的置信
2024-04-10
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无线通信
计算机视觉
2024-04-06
CSI-Inpainter:从CSI时间序列实现视觉场景恢复,用于遮挡去除
简介 CSI-Inpainter 是一种使用通道状态信息 (CSI) 时间序列进行遮挡消除的开创性方法,这项工作推动了无线信号处理在视觉场景恢复领域的应用。与传统的遮挡去除不同,CSI-Inpainter 利用 CSI 数据来构建和细化场景中模糊的视觉元素,从而促进独立于照明条件的恢复。通过在办公室
2024-04-06
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计算机视觉
无线通信
2024-04-04
基于物理的计算机视觉:回顾与展望
将物理信息纳入机器学习框架正在开放和改变许多应用领域。在这里,通过引入基础知识和控制物理定律来增强学习过程。在这项工作中我们探索它们在解释和理解视觉数据方面对计算机视觉任务的实用性。我们提供了系统的文献审查以物理定律为指导的计算机视觉任务的制定和方法。我们首先分解流行的将计算机视觉管道划分为阶段分类
2024-04-04
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计算机视觉
2024-03-24
可视化可解释性的类激活图概述
可视化可解释性的类激活图概述 摘要 深度学习方法的最新研究已经导致了计算机视觉(CV)中各种复杂的
2024-03-24
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2024-03-23
物联网设备计算机视觉技术综述
物联网设备计算机视觉技术综述 摘要 深度神经网络 (DNN) 是解决大多数计算机视觉问题的最新技术。DNN 需要数十亿个参数和操作才能获得最先进的结果。这一要求使 DNN 极其计算、内存和耗能,因此很难部署在计算资源有限的小型电池供
2024-03-23
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计算机视觉
2024-03-17
基于可控置信度的图像去噪
基于可控置信度的图像去噪 简介 可靠去噪我们将可靠去噪定义为一种方法,该方法通过很少的先验假设来提供高度可预测的输出,从而提高去噪效果。对这些方法的一些假设使它们对不同的噪声设置具有很高的鲁棒性。这种方法最直接的例子是高斯滤波器,作为低通滤波器,因此通过平均来减轻噪声。作为副作用,图像由于模糊而失去
2024-03-17
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