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08:06 PM · Nov 16 ,2025
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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 鴻蒙AI實戰之圖像識別：圖像分類、目標檢測與圖像分割核心代碼解析

引言：智能視覺，鴻蒙設備的"眼睛" 在智能化時代，設備能否"看懂"世界成為衡量其智能水平的關鍵指標。HarmonyOS通過強大的端側AI能力，為開發者提供了一整套圖像識別解決方案。無論是相冊自動分類、工業質檢，還是AR導航，都離不開圖像識別技術的支持。本文將深入解析HarmonyOS圖像識別的三大核心任務：圖像分類、目標檢測和圖像分割的實現原理與代碼實踐。 一、核心概

圖像分割 , 移動開發 , 圖像分類 , Android , 目標檢測

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u_13229 頭像

bingfeng - 2020年人工智能論文總結 - deephub的個人空間 -

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.03302 Code： https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba 摘要： 醫學圖像分割的挑戰在於應該同時整合多尺度信息，從局部細節到全局依賴關係。但現有方法難以有效建模長距離的全局信息： 卷積神經網絡（CNN）由於受限於局部

數據集 , 圖像分割 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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u_87851 頭像

人類新新 - 目標檢測YOLO系列總結_yolo系列目標檢測算法總結

前言 本文提出了用於低分辨率圖像分割的MaskAttn - UNet框架，並將其核心的掩碼注意力機制集成到YOLOv11中。傳統U - Net類模型難以捕捉全局關聯，Transformer類模型計算量大，而掩碼注意力機制通過可學習的掩碼，讓模型選擇性關注重要區域，融合了卷積的局部效率和注意力的全局視野。其工作流程包括特徵適配、掩碼生成、定向注意力計算和特徵融合。我們將掩碼注

卷積 , 圖像分割 , 工作流程 , 後端開發 , Python

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - 從像素到語義：圖像分割技術的演進與實踐

打開手機的人像模式拍攝照片，背景被自然虛化；醫院裏，CT影像中的腫瘤區域被精準標記；自動駕駛汽車實時識別道路、行人與障礙物——這些場景背後，都離不開計算機視覺領域的核心技術：圖像分割。作為連接"圖像感知"與"語義理解"的關鍵橋樑，圖像分割實現了從"看到像素"到"看懂內容"的跨越，其技術演進更是人工智能發展的生動縮影。本文將帶你全面梳理圖像分割技術的發展脈絡，解析核心算法原理，並探

圖像分割 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - 【論文閲讀】Swin Transformer Embedding UNet用於遙感圖像語義分割_swin transformer和unet

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.03302 Code： https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba 摘要： 醫學圖像分割的挑戰在於需要同時整合多尺度信息，從局部細節到全局依賴關係。但現有方法難以有效建模長距離的全局信息：

數據集 , 論文閲讀 , 圖像分割 , 數據 , 雲計算 , OpenStack

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