BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就…

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法…

发现: 本论文主要有两大亮点.第一个亮点是发现了在固定窗口的大小下,物体与背景的梯度模式有所不同.如图1所示.图1(a)中绿框代表背景,红框代表物体.如果把这些框都resize成固定大小,比如8X8,然后求出8X8这些块中每个点的梯度(Normed Gradient,本文的结果为[0,255],之前看错成Normalized...估计这里的normed就是指窗口都resize成8X8),可以明显看到物体与背景的梯度模式的差别,如图1(c)所示,物体的梯度分布呈现出较为杂乱的模式,而背景的较为单一…

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框…

  awesome-object-proposals  A curated list of object proposals resources for object detection. This Blog From this link: https://github.com/caocuong0306/awesome-object-proposals Table of Contents Introduction Tutorials Papers Objectness Scoring Simil…

1 介绍(INTRODUCTION) 本文主要对最近的 proposal 检测方法做一个总结和评价.主要是下面这些方法.  2 Detection Proposal 方法(DETECTION PROPOSAL METHODS) 作者将 Detection Proposal 分为两类,grouping method (将图片分为碎片,最后聚合)和 window scoring method (对分成的大量窗口打分). 2.1 分组 proposal 方法(Grouping proposal met…

为了细致掌握程明明CVPR 2014 oral文章:BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps的代码,的好好学习opencv库啊,从基础走起. (1)CV_Assert函数作用: CV_Assert()若括号里的表达式值为false.则返回一个错误信息. (2)Mat使用方法 1.使用准备:  using  namespace  cv; 2.Mat的声明 Mat m=Mat(rows, cols, ty…

Depth estimation/stereo matching/optical flow @CVPR 2017 Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video https://people.eecs.berkeley.edu/%7Etinghuiz/projects/SfMLearner/ https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/6u06y8/p_selfsupervi…