[论文阅读] 颜色迁移-Correlated Color Space

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YOLO: You Only Look Once论文阅读摘要

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 代码下载: https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow Abstract We present YOLO, a new approach to object detection.Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame…

python opencv 实现Reinhard颜色迁移算法

Reinhard颜色迁移算法的过程很简单,流程如下,细节部分见原文,题目为color transfer between images: 将参考图片和目标图片转换到LAB空间下得到参考图片和目标图片的均值和标准差对目标图片的每一个像素值,减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值,再加上参考图像均值将目标图片转换到RGB空间将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 # -*- coding: utf-8 -*-…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

Unity Lighting - Choosing a Color Space 选择色彩空间（四）

Choosing a Color Space 选择色彩空间 In addition to selecting a rendering path, it’s important to choose a ‘Color Space’ before lighting your project. Color Space determines the maths used by Unity when mixing colors in lighting calculations or reading va…

【计算机视觉】Selective Search for Object Recognition论文阅读2

Selective Search for Object Recognition 是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章.主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.选择性搜索综合了蛮力搜索(exhaustive search)和分割(segmentation)的方法.选择性搜索意在找出可能的目标位置来进行物体的识别.与传统的单一策略相比,选择性搜索提供了多种策略,并且与蛮力搜索相比,大幅度降低搜索空间,让我们可以用到更好的识别算法. 现实中,很多…

Learning to See in the Dark论文阅读笔记

这是一篇图像增强的论文,作者创建了一个数据集合,和以往的问题不同,作者的创建的see in the dark(SID)数据集合是在极其暗的光照下拍摄的,这个点可以作为一个很大的contribution 实际上我认为作者实际上是做了三个工作,以及图像去马赛克(demosaic),图像增强(enhancement)和图像去噪(denoise) denoise 作者在introduction中回顾了以前的工作,包括图像去噪,图像去马赛克的工作,以及图像增强,在图像去噪方面,作者有提及之前的深度学习相关…