Color Basic 看见色彩三要素: 光源,物体,视觉 加色色彩模型:R,G,B 多用于显示器 减色色彩模型:C,M,Y,K 多用于打印复印 Paper 东亚地区常用A系列标准用纸,在多功能一体机上一般能从A3支持到A6.他们的尺寸关系是从A0开始折半递减. 美国常用Letter,所以在装英语驱动时候,注意把入纸的默认纸张尺寸改为A4. 用纸根据薄厚不同,分为很多种纸,常用普通纸有70,75,80gsm(g/m^2). 还有厚纸(106~176gsm), 信笺纸(常用于银行单据),特殊的投影…

Facebook Paper使用的第三方库 第三方库名 简介 链接 ACE code editor https://github.com/ajaxorg/ace Appirater 用户评分组件 https://github.com/arashpayan/appirater Reachability 网络连通测试 https://github.com/tonymillion/Reachability AQGridView iPhone/iPad网格视图 https://github.com/Al…

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011…

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM.AdaBoost.随机森林.GBDT.LR.FTRL这些概念.究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失.当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了. 功夫不负有心人,2006年Hinton和学生发表了利用RBM编码的深层神经网络的Science Paper:Reducing the Dimensionalit…

Tips for writing a paper 1. Tips for Paper Writing 2.• Before you write a paper • When you are writing a paper • The expression 3.Before you start writing a paper • State your Contribution • Organize your paper structure, See Everything as a Facet on…

How to (seriously) read a scientific paper Adam Ruben’s tongue-in-cheek column about the common difficulties and frustrations of reading a scientific paper broadly resonated among Science Careers readers. Many of you have come to us asking for more (…

How to read a scientific paper Nothing makes you feel stupid quite like reading a scientific journal article. I remember my first experience with these ultra-congested and aggressively bland manuscripts so dense that scientists are sometimes caught e…

http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/41775223 这篇文章来源于中科院Zhouchen Lin 教授的report,有幸读到,和大家分享一下.技术和paper是相辅相成的,一直认为学到了技术或者在学习的过程中有任何的想法和疑问都应该以文字的形式记录下来,paper,博客,log什么的都可以,不然记忆会随着时光的飞逝擦除的,而且在当今这个技术飞速更迭的时代,记录过去的工作应该成为每周总结的必修课. 1 Why write papers?…

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开…

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4…

一:由简至美的最佳论文(作者:何恺明  视觉计算组) [视觉机器人:个人感觉学习他的经典算法固然很重要,但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的] 那是2009年4月24日的早上,我收到了一封不同寻常的email.发信人是CVPR 2009的主席们,他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award).我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误.这真是一件令人难以置信的事情. 北京灰霾照片的去雾结果 CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议,是计算机视觉领域最…

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,…

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成…

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1  中国内地 1.1    程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验室 http:…

初看题目时就发了个错误,我因为没有耐心看题而不了解题目本身的意思,找不到做题的突破口,即使看了一些题解,还是没有想到方法. 后来在去问安叔,安叔一语道破天机,问我有没有搞清题目的意思,我才恍然大悟,做题当然要先搞懂题目意思,不然做什么题呢!以后一定要再三注意!而且要把每一个细节都注意到! POJ - 2339 Rock, Scissors, Paper Time Limit: 5000MS Memory Limit: 65536KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u…

CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…

1.http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版,但个人已觉得现在已经是很好很强大了,Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息,排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数.略显不足的是,它搜索出来的结果没有按照权威度(譬如影响因子.引用次数)依次排列,在中国搜索出来的,前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章.2.http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面.综合性最强的科技文献搜索引擎之一,由Elsevier科学出版社…

Author: Emmanuel Goossaert 翻译 This article is a short guide to implementing an algorithm from a scientific paper. I have implemented many complex algorithms from books and scientific publications, and this article sums up what I have learned while se…

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何…

Writing the first draft of your science paper — some dos and don’ts 如何起草一篇科学论文?经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的!这是继Angel Borja教授前两篇撰写论文技巧的文章大受欢迎后又一力作.如果您正在准备撰写论文并想在国际期刊上发表,那么这篇文章非常值得您参考并收藏!   Four steps to preparing your first draft Here is the p…

http://blog.csdn.net/soilwork/article/details/713842 nVIDIA SDK White Paper ----Vertex Texture Fetch Water 分类: GPU程序设计2006-05-09 04:48 3439人阅读 评论(2) 收藏 举报 shader网格fp数学计算算法blog nVIDIA SDK White Paper Vertex Texture Fetch Water   作者:Jeremy Zelsnack 本文版…

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1        美国 1.1     MIT 1.1.1   Antonio Torralba MIT助理教授Anto…

VALSE QQ群对边缘检测近期最新进展的讨论,内容整理如下: 1)推荐一篇deep learning的文章,该文章大幅度提高了edge detection的精度,在bsds上,将edge detection的精度从f-measure<0.76提高到了0.78,人眼的性能为0.80.而且可以取得4帧每秒的速度,比之前的gpb几分钟一张图快了很多. Holistically-Nested Edge Detection   Saining Xie, Zhuowen Tu  (Submitted on…

搜集整理了2004~2015性能最好的人脸检测的部分资料,欢迎交流和补充相关资料. 1:人脸检测性能 1.1 人脸检测测评 目前有两个比较大的人脸测评网站: 1:Face Detection Data Set and Benchmark(FDDB) 网址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html FDDB是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台,其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸:该校还维…

这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集.考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的.源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考.(欢迎补充更多的资源) 1        Source Code 1.1    INRIA Object Detection and Localization Toolkit http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/ Dalal于2005年提出了基于HOG特征的行人检测方法,行…

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行…

本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest Boosting四种分类器的特点与分类方法,参考材料为密歇根大学Ji Zhu的pdf与组会上王博的讲解. CART(Classification And Regression Tree)          Breiman, Friedman, Olshen & Stone (1984), Quinla…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

 借Valse宝地发条招聘广告:D[腾讯优图]技术大咖招聘 欢迎各位技术大咖尤其应届优秀毕业生投递简历.简历投递:youtu@tencent.com简历投递,邮件标题请按照以下格式:[腾讯_上海_招聘]+岗位+姓名 0. [团队介绍]腾讯优图隶属于腾讯社交网络事业群,团队整体立足于腾讯社交网络大平台,专注于图像处理.模式识别.机器学习.数据挖掘.深度学习.音频语音分析等领域开展技术研发和业务落地.团队成员大都来自清华.北大.中科院.上海交大.南大等国内顶级院校的博士和硕士,皆具有较深的学术研究背…

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…