Notes on Efficient Graph-Based Image Segmentation 算法的目标 按照一种确定的标准, 将图片分割成细粒度的语义区域, 即Super pixel. 算法步骤 预处理. 将图片转换为undirected graph: \(G(V, E)\): 每一个像素都是一个顶点. 只有相邻像素间才存在边 边的权重为它连接的两个顶点间的像素距离作者的代码使用了欧氏距离 Steps: 将\(E\)按权重递增排序: \(\pi = (e_1, e_2, \dots, e…

VIPS: a VIsion based Page Segmentation Algorithm VIPS: a VIsion based Page Segmentation Algorithm Introduction The VIsion-based Page Segmentation (VIPS) algorithm aims to extract the semantic structure of a web page based on its visual presentation.…

作者 | Alex 01 引言 SLAM 基本框架大致分为两大类:基于概率的方法如 EKF, UKF, particle filters 和基于图的方法 .基于图的方法本质上是种优化方法,一个以最小化对环境的观测误差为目标的优化问题.至今仍是主流的框架的核心,karto,cartographer,hector 等都是基于优化的.这种框架 20 年前就已经兴起,比如著名的 Atlas,今天依然是主流. Atlas 初衷是设计一个通用框架,以便在其中实验各种建图算法.目的就是通过建立小块的局部地图,…

论文信息 论文标题:Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering论文作者:Chakib Fettal, Lazhar Labiod,Mohamed Nadif论文来源:2021, WSDM论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 一个统一的框架中解决了节点嵌入和聚类问题. 2 Method 整体框架: 2.1 Joint Graph Rep…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…

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Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

CVPR 2013 (http://www.pamitc.org/cvpr13/tutorials.php) Foundations of Spatial SpectroscopyJames Coggins (ViaSat)https://sites.google.com/site/spatialspectroscopy/pdf file not found, see talk videos here:http://techtalks.tv/events/315/599/ Large-scale…

Problem: TSC, time series classification; Traditional TSC: find global similarities or local patterns/subsequence(shapelet). We extract statistical features from VG to facilitate TSC Introduction: Global similarity: the difference between TSC and oth…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…