此文主要记录我在18年寒假期间,收集Avrix论文的总结 寒假生活题外   在寒假期间,爸妈每天让我每天跟着他们6点起床,一起吃早点收拾,每天7点也就都收拾差不多.   早晨的时光是人最清醒的时刻,而且到十点左右才开始帮忙做中午饭,中间这么大把的时光,我就来做做自己喜欢的事情.小外甥女也回来,但她每天只有10点起床后才跟我玩,真希望她能早起背背古诗文. 概述   整个项目由数据采集(Python),数据存储(Mysql),数据可视化(C#)组成.   数据采集主要负责从网络上,获取Avrix的论…

论文提交时间:11月份中旬左右会议时间:7月份左右 CVPR 2017: 网址:http://cvpr2017.thecvf.com/ 接受论文数:782…

这一篇论文很不错,也很有价值;它重新思考了googLeNet的网络结构--Inception architecture,在此基础上提出了新的改进方法; 文章的一个主导目的就是:充分有效地利用computation; 第一部分: 文章提出了四个principles: 原则1:设计网络的时候需要避免 representational bottlenecks; 什么意思呢? 文章中说: 层与层之间进行 information 传递时,要避免这个过程中的数据的extreme compression,也就…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

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…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

From:http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them a…

使用 Azure 的计算机视觉服务,开发人员可以访问用于处理图像并返回信息的高级算法. 主要包含如下高级算法: 标记视觉特性Tag visual features 检测对象Detect objects 图像分类Categorize an image 描述图像Describe an image 检测人脸Detect faces 检测图像类型Detect image types 检测特定领域的内容Detect domain-specific content 检测颜色方案Detect the colo…

Computer Vision的尴尬---by林达华 Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域,每年大会小会不断,发表的文章数以千计(单是CVPR每年就录取300多,各种二流会议每年的文章更可谓不计其数),新模型新算法新应用层出不穷.可是,浮华背后,根基何在?对于Vision,虽无大成,但涉猎数年,也有管窥之见.Vision所探索的是一个非常复杂的世界,对于这样的世界如何建模,如何分析,却一直没有受普遍承认的理论体系.大部分的研究工作,循守着几种模式:o    从上游学科(比如立…

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看…