Computer Vision_33_SIFT：SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications——2011

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Computer Vision_33_SIFT：SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications——2011

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector——2014

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：SAR-SIFT: A SIFT-LIKE ALGORITHM FOR SAR IMAGES——2015

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Computer Vision_33_SIFT：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints——2004

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Computer Vision_33_SIFT：PCA-SIFT A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors——2004

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Computer Vision_33_SIFT：Speeded-Up Robust Features (SURF)——2006

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Computer Vision_33_SIFT：Object recognition from local scale-invariant features——1999

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Computer Vision_33_SIFT： A novel point-matching algorithm based on fast sample consensus for image registration——2015

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Computer Vision_33_SIFT：Fast Adaptive Bilateral Filtering——2018

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Computer Vision_33_SIFT：A novel coarse-to-fine scheme for automatic image registration based on SIFT and mutual information——2014

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Computer Vision_33_SIFT：An efficient SIFT-based mode-seeking algorithm for sub-pixel registration of remotely sensed images——2015

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Computer Vision_33_SIFT：An Improved RANSAC based on the Scale Variation Homogeneity——2016

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Computer Vision_33_SIFT：LIFT: Learned Invariant Feature Transform——2016

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Computer Vision_33_SIFT：ORB_An efficient alternative to SIFT or SURF——2012

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Computer Vision_33_SIFT：Robust scale-invariant feature matching for remote sensing image registration——2009

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Computer Vision_33_SIFT：Remote Sensing Image Registration With Modified SIFT and Enhanced Feature Matching——2017

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Computer Vision_33_SIFT：Improving Bag-of-Features for Large Scale Image Search——2010

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Computer Vision_33_SIFT：Evaluation of Interest Point Detectors——2000

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Image Processing and Computer Vision_Review：Local Invariant Feature Detectors: A Survey——2007.11

翻译局部不变特征探测器:一项调查摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的…

行为识别笔记：improved dense trajectories算法（iDT算法）（转载）

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内…

Image Processing and Computer Vision_Review：A Performance Evaluation of Local Descriptors——2005.08

翻译本地描述符的性能评估——http://tongtianta.site/paper/56756 摘要 - 在本文中,我们比较了为局部感兴趣区域计算的描述符的性能,例如,由Harris-Affine检测器[32]提取.在文献中已经提出了许多不同的描述符.目前还不清楚哪些描述符更合适以及它们的性能如何取决于兴趣区域检测器.描述符应该是独特的,同时对于观察条件的变化以及检测器的误差是稳健的.我们的评估使用关于精度的标准调用,并且针对不同的图像变换执行.我们比较形状上下文[3],可控滤波器[12],…

Image Processing and Computer Vision_Review：A survey of recent advances in visual feature detection（Author's Accepted Manuscript）——2014.08

翻译一项关于视觉特征检测的最新进展概述(作者已被接受的手稿) 和A survey of recent advances in visual feature detection——2014.08内容相同,文章布局和图表更清晰手稿更清楚!!! 更正: 表一:…

Image Processing and Computer Vision_Review：A survey of recent advances in visual feature detection—2014.08

翻译一项关于视觉特征检测的最新进展概述——http://tongtianta.site/paper/56761 摘要 -特征检测是计算机视觉和图像处理中的基础和重要问题.这是一个低级处理步骤,它是基于计算机视觉的应用程序的基本部分.本文的目的是介绍一项关于视觉特征检测的最新进展和进展的调查.首先,我们从心理学角度描述边缘,角点和斑点之间的关系.其次,我们将检测边缘,角点和斑点的算法分类为不同的类别,并提供每个类别中代表性近期算法的详细描述.考虑到机器学习更多地涉及视觉特征检测,我们更加强调基于…

Image Processing and Computer Vision_Review：HPatches A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors——2017.04

翻译 HPatches:手工和学习本地描述符的基准和评估——http://tongtianta.site/paper/8979 摘要:在本文中,我们提出了一个评估本地图像描述符的新基准.我们证明现有数据集和评估协议没有明确指出评估的所有方面,导致文献中报告的结果含糊不清和不一致.此外,由于最近通过从大注释数据集中学习它们而获得的局部描述符的改进,这些数据集几乎饱和.因此,我们引入了一个适用于训练和测试现代描述符的新的大型数据集,以及在匹配,检索和分类等几个任务中严格定义的评估协议.这允许在不同的…

Image Processing and Computer Vision_Review：Recent Advances in Features Extraction and Description Algorithms: A Comprehensive Survey——2017.03

翻译特征提取和描述算法的最新进展:全面的调查摘要 - 计算机视觉是当今信息技术中最活跃的研究领域之一.让机器和机器人能够以视线的速度看到和理解周围的世界,创造出无穷无尽的潜在应用和机会.特征检测和描述算法确实可以被认为是这种机器和机器人眼睛的视网膜.然而,这些算法通常是计算密集型的,这使得它们无法实现视觉实时性能的速度.此外,它们的能力不同,有些人可能会因为特定类型的输入而与其他人相比更有利于工作.因此,必须紧凑地报告其利弊,以及他们的表现和最近的进展.本文致力于全面概述特征检测和描述算法的…

论文阅读：Camdoop: Exploiting In-network Aggregation for Big Data Applications

摘要: 大公司与中小型企业每天都在批处理作业和实时应用程序中处理大量数据,这会产生大量的网络流量,而使用传统的的网络基础架构则很难支持.为了解决这个问题已经提出了几种新颖的网络拓扑,旨在增加企业集群中可用的带宽. 我们观察到,在许多常用的工作负载中,数据是在流程中聚合的,输出大小是输入大小的一小部分.这促使我们改变了思路,与其增加带宽,不如将重点放在通过将聚合从边缘推入网络来减少流量. 我们构建了Camdoop,这是一个在CamCube上运行的类似MapReduce的系统,该集群设计使用直接连接…

paper 156：专家主页汇总-计算机视觉-computer vision

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…