晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络 晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络;针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题,采用了“ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷,并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度,又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。
depthmappredictionfromasingleimageusingamultiscaledeepnetwork depth-map-prediction-from-a-single-image-using-a-multi-scale-deep-network.pdf
MonoPerfCap_Human Performance Capture from Monocular Video MonoPerfCap_HumanPerformanceCapturefromMonocularVideo
基于卷积神经网络的腹部组织器官表面的三维重建 基于卷积神经网络的腹腔镜下软组织器官表面的无监督学习深度估计网络,并根据视差图像进行三维重建。 实验结果表明,提出的深度估计网络所计算产生的视差图像为稠密有效的,根据视差图像进行三维重建结果较好