一个外国博客,写的比较清晰 http://nghiaho.com/?page_id=1366 MRF优化牛人 重庆大学的教授 1 http://qianjiye.de/2015/09/reparameterization-and-dp Elective course project under Computer Vision (Energy Minimization) 本文内容主要来自M. Nikos Paragios和M. Pawan Kumar的课程<Discrete Inference &am…

Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html 现在好像需要代理才能访问了... 网络流算法最初用于解决流网络的优化问题,比如水管网络.通信传输和城市的车流等.Graph cut作为其中一类最常见的算法,用于求解流网络的最小割,即寻找一个总容量最小的边集合,去掉这个集合中的所有边将阻断这个网…

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. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmentation).立体视觉(stereo vision).抠图(Image matting)等. 此类方法把图像分割问题与图的最小割(min cut)问题相关联.首先用一个无向图G=<V,E>表示要分割的图像,V和E分别是顶点(vertex)和边(edge)的集合.此处的Graph和普通的Graph稍有不同.普通的图由顶点和边构成,如果边的有方向的,这样的图被则称为有向图,否则为…

一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...) Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmentation).立体视觉(stereo vision).抠图(Image matting)等.Graph Cuts理论最早是出现在流网络优化领域的,比如说水管网络,通信传输网络,城市车流网络等.此时的Graph Cuts算法是用来确定网络流的最小分割,即寻找一个容量最小的边的集合,去掉这个集合中的所有边就可以阻挡这个…

zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对主要的分割方法做了一个概述.那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习.下面主要是Graph Cut,下一个博文我们再学习下Grab Cut,两者都是基于图论的分割方法.另外OpenCV实现了Grab Cut,具体的源码解读见博文更新.接触时间有限,若有错误,还望各位前辈指正,谢谢. Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segme…

原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了. [论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 问…

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述 转载自http://my.oschina.net/feedao/blog/52252,不过这个链接也是转载的,出处已经无从考证了.   感觉数学似乎总是不够的.这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书.   从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识.Learning和Vision都是很多种数学的交汇场.看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,…

Graph cuts是一种基于图论的方法,它是一种能量优化算法,在计算机视觉领域应用于前景背景分割,立体视觉,抠图等. 这类方法首先使用无向图G=<V,E>表示要分割的图像,V和E分别是顶点和边的集合.此处的Graph和普通的Graph稍有不同,普通的图由顶点和边构成,如果边的有方向的,这样的图被则称为有向图,否则为无向图,且边是有权值的,不同的边可以有不同的权值,分别代表不同的物理意义.而Graph Cuts图是在普通图的基础上多了2个顶点,这2个顶点分别用符号”S”和”T”表示,统称为终端…

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8532111 Graph Cut,下一个博文我们再学习下Grab Cut,两者都是基于图论的分割方法.另外OpenCV实现了Grab Cut,具体的源码解读见博文更新.接触时间有限,若有错误,还望各位前辈指正,谢谢. Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmentation).立体视觉(stereo vision).抠图(Im…

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmenta…

原文链接 背景 两个点云要注册在一块,一般分两个步骤:先做一个大致的对齐,也就是所谓的初始注册,一般可以通过一些可靠的点对来计算得到(如图3所示):然后在初始注册的基础上进行精细注册,提升注册的精度(如图4所示).精细注册的方法,一般采用ICP算法,也就是最近点迭代的方法. ICP算法总览 下面先总的介绍一下ICP算法,之后再详细介绍里面的一些重要步骤. 算法输入是两片有部分重叠的点云a和b,并且已经初始注册好了,输出是ICP注册的刚体变换T: 1. 对b进行点采样,得到采样点集s 2. 在a中…

1.建立晶体:选择晶系,添加原子:2.导入系统晶体文件:3.建立分子molecule,画原子:4.计算简单分子molecule:注意事项: 1)做了一个H2O分子,接下来要做一个“立体壳子”,因为CASTEP计算的是周期性的结构,必须有一个周期性的晶胞: 工具栏 build--crystals--Build crystal,点击 build,使用默认的晶格参数就行. 2)先简单算一下能量吧,点击run,很多时候会弹出如下警告对话框.这是在问你是不是要选择最小周期来计算,节省时间. 一般家里的晶胞…

小编按: 计算机视觉和模式识别领域顶级会议CVPR 2016于六月末在拉斯维加斯举行.微软亚洲研究院在此次大会上共有多达15篇论文入选,这背后也少不了微软亚洲研究院的实习生的贡献.大会结束之后,小编第一时间邀请参与了本次大会的张弛.张婷和张祥雨三位同学,与我们分享了他们眼中的CVPR大会.参加CVPR大会是一种什么样的体验?CVPR论文是如何写成的?看完你就知道! 作者简介 2016"> 张弛(论文:Joint Multiview Segmentation and Localization…

技术背景 PDB(Protein Data Bank)是一种最常用于存储蛋白质结构的文件.而我们在研究蛋白质构象时,往往更多的是考虑其骨架,因此在很多pdb文件中直接去掉了氢原子.但是在我们构建蛋白质力场时,又需要用到这些氢原子.因此这个流程就变成了,在预测蛋白质构象时,不考虑氢原子,然后在力场构建的步骤去添加氢原子.由于氢原子的位置相对其连接的重原子来说,是相对比较固定的,而且最低能量位置也比较容易找到.因此常见的策略是,先在大致合理的位置补充上氢原子,再通过能量优化算法去优化氢原子的位置,使…

题面: 传送门 思路: 稍微转化一下,可以发现,每个植物到原点连线上植物的数量,等于gcd(x,y)-1,其中xy是植物的横纵坐标 那么我们实际上就是要求2*sigma(gcd(x,y))-n*m了 又有某不知名神奇定理:一个数的所有因子的phi之和等于这个数本身,其中phi是欧拉函数 因此题目转化为求如下: 我们把式子变个型,就成了如下式子: 然后一个前缀和优化,O(n+sqrt(n))解决 Code: #include<iostream> #include<cstdio> #i…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数…

MRF马尔科夫随机场入门 Intro MRF是一种广泛应用于图像分割的模型,当然我看到MRF的时候并不是因为分割,而是在图像生成领域,有的paper利用MRF模型来生成图像,因此入门一下MRF,并以分割模型为例记一下代码. Model Target 在图像分割中,我们的任务是给定一张图像,输出每个像素的标签.因此我们就是要得到在给定图片特征之下,标签概率最大化时所对应的标签. 因此可以这么建模: \[ \hat{\omega} = arg \max_{\omega \in \Omega} P(\…

原文标题:Unleash functional power on Android (I): Kotlin lambdas 原文链接:http://antonioleiva.com/operator-overloading-kotlin/ 原文作者:Antonio Leiva(http://antonioleiva.com/about/) 原文发布:2015-09-01 虽然Java 8中已包含一些函数式工具,且如你想象那样Android开发者还不能够立即(或许甚至根本不能)使用这些工具,但是如果…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的…

https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/hh831487.aspx Windows Server 2012 内置新增功能,称为 SMB 直通,用来支持使用具有远程直接内存存取 (RDMA) 功能的网络适配器.使用 RDMA 的网络适配器能够全速运行, 延迟时间非常低,CPU 使用量非常少. 对于 Hyper-V 或 Microsoft SQL Server 等工作负载,这让远程文件服务器如同本地存储一样.SMB 直通包括: 提高吞吐量:利用高速网络…

SmartHome项目商业计划 基于能量收集的 免电池无线智能家居系统    IA-SmartHome团队    2012.12     l  基于无线的智能家居解决方案,节省施工成本: l  基于能量收集,所有传感器将不再使用电池,免去更换电池的维护工作,同时更加节能环保. l  关键词:物联网 | 能量收集 | 智慧建筑|节能减排 | 资源循环 目录: 1. 概述.................................................................…

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated…

能量采集 Description 栋栋有一块长方形的地,他在地上种了一种能量植物,这种植物可以采集太阳光的能量.在这些植物采集能量后,栋栋再使用一个能量汇集机器把这些植物采集到的能量汇集到一起. 栋栋的植物种得非常整齐,一共有n列,每列有m棵,植物的横竖间距都一样,因此对于每一棵植物,栋栋可以用一个坐标(x, y)来表示,其中x的范围是1至n,表示是在第x列,y的范围是1至m,表示是在第x列的第y棵. 由于能量汇集机器较大,不便移动,栋栋将它放在了一个角上,坐标正好是(0, 0). 能量汇集机器…

能量释放 CH Round #45 - alan有一些陷阱 III 题目描述 alan得到一块由个能量晶体构成的矿石,对于矿石中的每一个能量晶体,如果用化学物质刺激某一个能量晶体,就能使它释放能量. 它的能量释放强度与晶体本身的能量值以及能量晶体的位置有关. 为了方便研究,alan做了如下的定义. 能量集:一块矿石中的第个能量晶体到第个能量晶体(包含和,)构成的集合. 能量储存点:对于一块矿石中的能量晶体和,若有,则称是能量储存点. 能量释放点:在一个能量集中,若存在一个能量晶体,使得除它之外的…

简介 连轴转的刷新,不断变向的页面转换,以及tap事件的周期性的延迟仅仅是现在移动web环境令人头疼事情的一小部分.开发者正试图尽可能的靠近原生应用,但却经常被各种兼容问题,系统复位,和僵化的框架打乱步调. 在这篇文章中,我们将讨论创建一个移动HTML 5 web app需要的最低限度的东西.主要观点是去除现在移动框架试图隐藏的隐含复杂性.你会看到一个简约方法(使用核心的HTML 5APIs)和使你能够写出自己的框架或给你现在在用的框架贡献代码的基本原则. 硬件加速 通常情况下,GPUs处理精细…

如今,移动互联网已经成为互联网组成的非常重要的一个分支,如果说以前对移动页面没有很规范的优化和高质量内容评判划分标准,但现在随着各大搜索引擎发布了移动建站指南,图文并茂的描述了如何提高移动站在百度质量度的等级,移动端的SEO优化也受到广大站长和SEO的青睐. 以目前欢欢测试的数据来看,关键词研究.网站架构和URL设计.页面关键词布局.文案写作.导航及内部链接系统设计等大部分PC版网站优化技术依然适用,没必要把移动页面优化当成一个和PC页面优化完全不一样的技术,说到底,为搜索用户提供高质量内容的目…

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介…

1.相对于能量函数来说,能量最小化的办法都有哪些? 梯度下降 模拟退火 图割 2.这个 跟最优化问题的求解,有什么联系跟区别呢? 基本上差不多,其实就是求出来了函数的一个最小值,我们看问题的时候不妨把能量二字去掉.单纯的理解为函数 3.这个能量的观点是否跟信息熵类似,让系统的熵最小? 其实也都差不多,都是求最小值的. 我们可以看到下面的代码就求出来了相关表达式,在x =0 ,y = 1, z= 1时候能够取得最小值. /* energy.h */ /* Vladimir Kolmogorov (…