Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page:http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Paper : http://arxiv.org/pdf/1608.02192.pdf 摘要: 本文有意思哦,从游戏中的视频帧中得到新的训练数据,为什么用这些数据呢?众所周知,最近的计算机视觉很大程度上依赖于…

转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia. 1.在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 小面是引用知乎lee philip的例子exampl…

维基百科关于 ground truth的解释: [Ground truth] 大致为: 在统计学和机器学习中:在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设.有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth. 以下引用自知乎lee philip的例子example on 知乎 1. 错误的数据 标注数据1 ( (84,62,86) , 1),…

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature). 在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是. 由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测…

ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature).在监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是.由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值.…

1. matlab 自带含 ground truth 数据集 %% 加载停车标志数据到内存: data = load('stopSignsAndCars.mat', 'stopSignsAndCars'); stopSignsAndCars = data.stopSignsAndCars; % 将 stopSignsAndCars 下的图像名,拓展为绝对路径加图像名,以方便读取 imagePath = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata'); s…

最近在做一个目标检测算法,训练时用到了 bootstrap 策略,于是我将PASCAL的 Ground Truth 格式的读取函数从 Matlab 改写为 C++.PASCAL 的标注格式为: # PASCAL Annotation Version 1.00 Image filename : "对应图片路径"Image size (X x Y x C) : 宽 x 高 x 3Database : "数据库名称"Objects with ground truth :…

出于project的需要,不仅要detect和classify对象,还希望建立不同class的对象之间的关系,进行所谓的pair-matching. 需要完成以下几步: 1. dataset中label的增加: 在自定义的dataset类中,方法_load_XXX_annotation(self, index) 增加 gt_pair 这个annotation: ./lib/datasets/bar_noGroup.py:172: gt_pair = np.zeros((num_objs), dt…

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…

VOC2007数据集使用mAP值作为检测算法检测结果的性能评估得分.mAP意思是mean Average Precision,Precision是指精度,Average Precision是指11个等分候选点上的精度,mean Average Precision是指所有类别的AP的平均. 嗯,听起来挺绕的.详细说来: 计算AP后会绘制PR曲线:纵坐标是P表示Precision精度,横坐标表示Recall表示召回率. TP=True Positive, FP=False Positive, TN=…