目录 文章来源 摘要 基本概念 粒子滤波 时间序列模型 系统模型 通信系统 经典状态空间表示 论文所提出的状态空间表示 借鉴之处 文章来源 IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. 56, NO. 3, MARCH 2008,Frederic Lehmann 摘要 该论文对STTC(space-time trellis codes)下的未知平坦信道进行盲估计,在接收端使用粒子滤波算法.其结果与已知完美信道条件下使用VA(Viterbi Algorithm…

一.纸 评论文章分类: [1] D. Geronimo, and A. M.Lopez. Vision-based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles, BOOK, 2014. [2] P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions…

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…

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…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法…

图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一,主要通过对图像进行特性分析研究,然后评估出图像优劣(图像失真程度). 主要的目的是使用合适的评价指标,使得评价结果最符合人类主观评价. 从有没有人参与的角度区分,图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支. 图像质量主观评价: 主观图像质量的评价方法是以人的主观意识为判断的评价方法,主观评价方法主要可分为两种:绝对评价和相对评价. 绝对评价: 评价指标是平均主观分(MOS),图像质量的绝对评价都…

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…

https://www.ardanlabs.com/blog/2017/10/the-behavior-of-channels.html Introduction When I started to work with Go’s channels for the first time, I made the mistake of thinking about channels as a data structure. I saw channels as a queue that provided…

http://e2e.ti.com/blogs_/b/analogwire/archive/tags/DAC%2bEssentials DAC Essentials: A new blog series A digital-to-analog converter, or DAC, performs the opposite function of an analog-to-digital converter, or ADC. Duh, right? But, have you ever wond…

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and…

之前我们讲到了虚拟现实中漫游方式的分类.虚拟现实中的漫游(travel/navigate)方式,即是应用提供给用户的,在虚拟环境中移动的方式.虚拟现实的漫游方式中,有一种被称为“完全动作线索”1,即用户需要用真实的.完全的步行动作,来进行虚拟环境中的漫游.比如本篇要提到的自由步行(free-space walking). 自由步行即使用户能够在一定的空间内自由的走动,他/她的移动会被系统记录,并且反映到他/她在虚拟环境中的移动上.其优势就是整个的交互和现实生活中是一样的,所以非常自然,不需要学习…

有关某个命令的详细信息,请键入 HELP 命令名ASSOC 显示或修改文件扩展名关联.ATTRIB 显示或更改文件属性.BREAK 设置或清除扩展式 CTRL+C 检查.BCDEDIT 设置启动数据库中的属性以控制启动加载.CACLS 显示或修改文件的访问控制列表(ACL).CALL 从另一个批处理程序调用这一个.CD 显示当前目录的名称或将其更改.CHCP 显示或设置活动代码页数.CHDIR 显示当前目录的名称或将其更改.CHKDSK 检查磁盘并显示状态报告.CHKNTFS 显示或修改启动时间…

所属分类:TensorLayer API - 数据预处理¶ 我们提供大量的数据增强及处理方法,使用 Numpy, Scipy, Threading 和 Queue. 不过,我们建议你直接使用 TensorFlow 提供的 operator,如 tf.image.central_crop ,更多关于 TensorFlow 的信息请见 这里 和 tutorial_cifar10_tfrecord.py. 这个包的一部分代码来自Keras. threading_data([data, fn, thre…

Not many people talk about serious Windows privilege escalation which is a shame. I think the reasons for this are probably (1) during pentesting engagements a low-priv shell is often all the proof you need for the customer, (2) in staged environment…

目录 故事 Inception结构和思想 更进一步,以及现有的深度可分离卷积 Xception结构 实验 这篇论文写得很好.只要你知道卷积操作或公式,哪怕没看过Inception,也能看懂. 核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception),希望能彻底解耦二者. 其他贡献: 本文提供了关于Inception的一种解释. 讨论了与现有深度可分离卷积的区别,并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化. 在两个图像分…

我们通常认为配置得当的Windows是安全的,事实真的是这样吗?今天让我们跟随本文作者一起深入了解Windows操作系统的黑暗角落,看看是否能得到SYSTEM权限. 作者将使用不同版本的Windows来强调任何可能存在的命令行差异,请牢记因为不同的操作系统和版本差异会在命令行中显现,作者试图构造本教程,以便它适用于Windows提权的最普遍的方式. 注:文章篇幅较长,阅读用时约10分钟. 必要文档补充: Encyclopaedia Of Windows Privilege Escalation…

「白帽黑客成长记」Windows提权基本原理(上) https://www.cnblogs.com/ichunqiu/p/10949592.html 我们通常认为配置得当的Windows是安全的,事实真的是这样吗?今天让我们跟随本文作者一起深入了解Windows操作系统的黑暗角落,看看是否能得到SYSTEM权限. 作者将使用不同版本的Windows来强调任何可能存在的命令行差异,请牢记因为不同的操作系统和版本差异会在命令行中显现,作者试图构造本教程,以便它适用于Windows提权的最普遍的方式.…

1.ASSOC显示或修改文件扩展名关联.ASSOC [.ext[=[fileType]]]  .ext      指定跟文件类型关联的文件扩展名  fileType  指定跟文件扩展名关联的文件类型键入 ASSOC 而不带参数,显示当前文件关联.如果只用文件扩展名调用 ASSOC,则显示那个文件扩展名的当前文件关联.如果不为文件类型指定任何参数,命令会删除文件扩展名的关联. 2.ATTRIB显示或更改文件属性.ATTRIB [+R | -R] [+A | -A ] [+S | -S] [+H |…

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…

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. 21. Scale Space尺度空间滤波在现代不变特征中是一个非常重要的概念,有人说SIFT的提出者Lowe是不变特征之父,而Linderburg是不变特征之母.虽然尺度空间滤波是Wi…

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. 21. Scale Space尺度空间滤波在现代不变特征中是一个非常重要的概念,有人说SIFT的提出者Lowe是不变特征之父,而Linderburg是不变特征之母.虽然尺度空间滤波是Wi…

论文来自Mikolov等人的<Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space> 论文地址: 66666 论文介绍了2个方法,原理不解释... skim code and comment : # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 12:53 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.…

Mikolov T , Chen K , Corrado G , et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer ence, 2013. 源码:https://github.com/danielfrg/word2vec 文章目的 本文的目的是提出学习高质量的词向量(word2vec)的方法,这些方法主要利用在十亿或者百万词汇的数据集上.因此作者提出了两个新颖的模型(CBOW,Skip…

摘要 本文提出了两种从大规模数据集中计算连续向量表示(Continuous Vector Representation)的计算模型架构.这些表示的有效性是通过词相似度任务(Word Similarity Task)来度量的.实验结果表明,这种方法要优于已有的基于其他类型的神经网络模型的效果.更重要的是,这种方法可以以更低的计算代价获得更高的词相似性预测的准确度.举个例子来说,从16亿词的语料库中学习表示大概需要不到一天的时间.从效果角度来讲,在词的语法与语义相似度方面,达到了领先水平. 背景介绍…

铛铛铛,我的第一篇文章终于上线了,过程曲折,太不容易了--欢迎访问--- https://ieeexplore.ieee.org/document/8382271/ 后面有需要的话可以更新一下介绍,毕竟都是几何,其实不太容易看懂T^T--…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 参考: A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点  https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/11310774.html - 线性规律linear regularities: "king - man = queen - woman" - 语法和语义规律syntactic and semantic regularitie…

简介         本文作者提出新的框架(MTTM),使用模板匹配来完成多个任务,从深度图的模板上找到目标物体,通过比较模板特征图与场景特征图来预测分割mask和模板与检测物体之间的位姿变换.作者提出的特征网络通过模板与剪裁特征的对比来计算分割mask,预测位姿.通过实验表明尽管只使用深度图,但是效果很好. 论文针对生活中见到的物体,但是数据集或者CAD模型并不能覆盖所有物体,这样就需要额外的训练时间和新物体的样本图像来重新训练.而基于CNN的局部或全局描述符使用合成渲染图像和少量的真实图像训…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02970    github链接:https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 类别级6D物体位姿和尺寸估计的标准化物体坐标空间 简介 本文的目标是估计RGB-D图像中从未见过的物体实例的6D位姿和尺寸.与“实例级”6D位姿估计任务相反,作者假设在训练或测试期间没有精确的CAD模型可用.为了处理给定类别中不同的和从未见过的物体实例,作者引入了标准化物体坐标空间(简称NOCS),即同一个类别中的所…

背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的,而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的,这样的做法也就是会使得 SR-kernel 是固定和理想.当然还有很多是用各向同性或者各向异性的高斯核作为模糊核通过下式来得到 LR 图像: \[I_{LR} = (I_{HR} * k_s) \downarrow_s \] 不过用这些模糊核合成的图片与真实场景图片都不太符,因…