Low level segmentation using CMOS smart hexagonal image sensor
Notice bibliographique
Résumé
The exploitation of analog VLSI techniques combined with computer vision knowledge offers spectacular possibilities. Limitations of current VLSI technologies do not allow to create sensors with extremely complex pixel architecture, but the coupling of external CMOS analog processing units is a great solution for rapid low level segmentation processes. This paper presents a novel sensing approach where photo-transduction, multiresolution feature extraction, scale-space integration, and edge tracking combined with sub-pixel interpolation are performed on a mixed-signal (digital-analog) VLSI architecture. The paper also discusses how we implement the curvature primal sketch into the system for higher level scene representation. The main sensory part of this integrated image acquisition system is a CMOS sensor called Multiport Access photo-Receptor (MAR). VLSI also provides means to integrate analog computing, digital controller, and DSP co-processor modules which define a powerful sensory chip set for focal plane image processing. A current version of the MAR sensor which implements 256/spl times/256 pixels includes 16 analog spatial filters which simultaneously compute multiresolution edge maps. This novel smart image sensor approach with associated low level segmentation capability presents good opportunities for real time automated process for the particular case of unstructured environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».