Two salient region detection methods are proposed in this paper: HC AND RC HC: Histogram based contrast 1. Primary method It is simply to calculate the saliency of each color in the input image, where each pixel's saliency is defined using its color…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

Contents目录 Chapter 0: Introduction to the companion book本辅导书简介 Chapter 1: Introduction 简介 Viewing an image: image_view_demo 查看一张图像:image_view_demo Chapter 2: The image, its representations and properties Displaying a coarse binary image: coarse_pixel…

<4D Lung Tumor Segmentation via Shape Prior and Motion Cues > Abstract— Lung tumor segmentation is important for therapy in the radiation treatment of patients with thoracic malignancies. In this paper, we describe a 4D image segmentation method bas…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

因为这几个月饭店生意恢复,加上研究 Faster-RCNN 用掉了很多时间,就没有更新博客了.这篇开始会介绍对象识别的模型与实现方法,首先会介绍最简单的 RCNN 与 Fast-RCNN 模型,下一篇会介绍 Faster-RCNN 模型,再下一篇会介绍 YOLO 模型. 图片分类与对象识别 在前面的文章中我们看到了如何使用 CNN 模型识别图片里面的物体是什么类型,或者识别图片中固定的文字 (即验证码),因为模型会把整个图片当作输入并输出固定的结果,所以图片中只能有一个主要的物体或者固定数量的文…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3) Introduction Link to Part 1Link to Part 2 In this post, we’ll go into summarizing a lot of the new and important develo…

微软近期Open的职位: Role Based in Shanghai, ChinaTitle: ProducerWe are seeking a Senior Producer to lead Production & Operations in the China region based in Shanghai. The position will lead programming efforts tied to platform updates, product releases, ex…

Using SetWindowRgn Home Back To Tips Page Introduction There are lots of interesting reasons for creating odd-shaped windows. This essay explains how to create a window of unusual shape. One of the first questions you should ask is "Why?" There…

Generational Collectors (分代收集器) GC algos optimised based on two hypotheses / observations: Most objects soon become unreachable - short lived. References from old objects to young objects only exist in small numbers The Oracle HotSpot JVM: Objects al…

概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多…

R-CNN系列均训练了Bounding-box回归器来对窗口进行校正,其目标是学习一种转换关系将预测得到的窗口P映射为真实窗口G(Ground truth). 变换方式 可以通过简单的仿射变换以及指数变换将当前预测出的Bounding-box P向Ground truth纠正: \[ \begin{cases} \widehat{G_x}=P_wd_x(P)+P_x \\ \widehat{G_y}=P_hd_y(P)+P_y \end{cases} \tag{仿射} \] \[ \begin{…

Rotation Proposals 论文Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals 这篇论文提出了一个基于Faster R-CNN的支持任意角度旋转的场景文字检测框架.在Fast R-CNN的部分与论文Rotated Region Based CNN for Ship Detection的思路基本一致.不过多了候选框生成RPN的部分. 加入旋转角度的Faster R-CNN pipline如下: 数据预处理 给每…

目录 一.简介 二.分片集群 三.数据分布策略 四.Mongos访问模式 五.Config元数据 六.分片均衡 参考文档 一.简介 MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. MongoDB 分片集群Sharded Cluster通过将数据分散存储到多个分片(Shard)上来实现高可扩展性. 当MongoDB复制集遇到下面的业务场景时,你就需要考虑使用S…

转自:https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html 概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检…

本程序改编至网上下载的一个自定义控件,原控件是左右滚动效果,类似于跑马灯效果,由于项目需要,改编为上下滚动. 前期没有实现自动折行,今天刚加上自动折行. using System; using System.Collections; using System.ComponentModel; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Data; using System.Windows.Forms; usi…

上一篇 Winform系列——好看的DataGridView折叠控件 中主要介绍了DataGridview的表格多级折叠功能.这章主要介绍下最近封装的另一个DataGridview表格高级过滤的功能.此功能也是参照codeproject上面的源码改写的,代码可能有源码的内容,也有本人改写过的,所以看上去可能有点乱.废话不多说,上图: 1.一般的DataGridview效果: 2.增加了列上面右键效果: 3.升序和降序就没什么说的了,看看点击过滤的效果吧: 4.取消某一个字段过滤的方式有两种: 5…

基于位置区域的服务 1. 背景 Ref[1] 在iOS设备锁屏的状态下,App的icon会出现在屏幕的左下角. iOS 8 Feature: Location-based Lockscreen App Shortcuts Appearing on iPhone http://www.igeeksblog.com/ios-8-feature-location-based-lockscreen-app-shortcuts-appearing-on-iphone/ Can I get my iOS a…

JBossCache 讲解说明 是什么? 一个树形结构.支持集群.支持事务的缓存技术. 有什么作用? JBoss Cache是针对Java应用的企业级集群解决方案,其目的是通过缓存需要频繁访问的Java对象,提高应用的可用性并大幅度提升应用的整体性能. JBoss Cache这样的分布式缓存扮演的是一个处于应用服务前端和数据库间的中间层的角色,提供对持久性数据状态在内存中的快速访问.JBoss Cache能够确保缓存中的数据状态和数据库中的状态一致.及时更新数据状态.并且保证JVM不会出现堆溢出…

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)   概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网…

China Vis 2015  Paper有6个分会场.主要有 1.天气.气象.灾害可视化. 2.文本可视化应用: 3.树.网络.以及高维技术. 4.时空分析. 5.科学可视化与应用: 五个方面主题. 因为专业原因,我们主要集中在时空分析这个主题上. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

目标检测之单步检测(Single Shot detectors) 前言 像RCNN,fast RCNN,faster RCNN,这类检测方法都需要先通过一些方法得到候选区域,然后对这些候选区使用高质量的分类器进行分类.这类方法的检测准确率比较高但是计算开销非常大,不利于实时检测和嵌入式等设备. 另一类方法是将提取候选区和进行分类这两个任务融合到一个网络中.既不使用预定义的box也不使用候选区生成网络来进行寻找目标物体.而是通过一些的卷积核来对卷积网络得到的特征来计算类别分数和位置偏差. 利用卷积…

Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分…

注明:本人英语水平有限,翻译不当之处,请以英文原版为准,不喜勿喷,另,本文翻译只限于学术交流,不涉及任何版权问题,若有不当侵权或其他任何除学术交流之外的问题,请留言本人,本人立刻删除,谢谢!! 另:欢迎转载,但请标明出处! <基于区域生长的良性和恶性乳腺肿瘤的分类> 摘要 良性肿瘤被认为是导致女性死亡的常见起因之一,对良性肿瘤的早期检测能够提高患者的生存率,因此创造一个能够检测乳腺的可疑组织的系统是非常重要的.本文提出两种自动检测良性和恶性肿瘤的方法,第一种方法中,使用自动的区域生长法进行图形…

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 方法概括 方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检…

abstract: Automatic estimation of salient object regions across images, without any prior assumption or knowledge of the contents of the corresponding scenes, enhances many computer vision and computer graphics applications. We introduce a regional c…

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.…